Estimación de precipitación a partir de Radar meteorológico: evaluación y desarrollo de productos para la toma de decisiones en planificación agropecuaria

Abstract

El conocimiento de la distribución espacial y temporal de las precipitaciones es una herramienta de decisión en procesos de planificación de actividades agropecuarias. Los registros de precipitación mediante datos puntuales de pluviómetros, en redes de escasa densidad e irregular distribución, no reflejan adecuadamente la variabilidad espacial característica de la lluvia. Los radares meteorológicos ofrecen la capacidad de aportar información espacial detallada con la posibilidad de integrarla temporalmente. El objetivo de este trabajo de tesis fue evaluar el desempeño del radar meteorológico ubicado en la Estación Experimental de INTA Anguil, provincia de La Pampa, como estimador de la precipitación, y partir de la integración de sus medidas e información complementaria, desarrollar productos que resulten de utilidad en procesos de planificación de actividades agropecuarias en la región para poner a disposición al público en general. Se generó el producto de precipitación acumulada por radar en imágenes con resolución espacial de 1 km2, utilizando una sola relación entre reflectividad y tasa de precipitación. Los compuestos integrados diario, decádico y mensual se compararon con datos provenientes de una red pluviométrica de superficie existente en la región durante tres periodos: diciembre de 2011 a mayo de 2012, agosto a octubre de 2012, y enero a marzo de 2013. Se aplicó una corrección meteorológica a las estimaciones de radar y a partir de ésta junto con información complementaria se desarrolló una serie de productos como cartografía de base con indicadores a escala regional. Como resultado se halló una correlación moderada a alta entre las estimaciones de radar y los registros de referencia. El ajuste lineal entre ambos conjuntos de datos fue significativo para los tres periodos (0,74; 0,59 y 0,89 p<0,05) y se verificó una tendencia a la sobreestimación de la cantidad de lluvia de manera sistemática. La precisión de las estimaciones desmejoró con el incremento de la distancia al radar, haciéndose muy evidente a partir de los 90-100 km (RMSE 15,6 mm) en coincidencia con una amplia referencia bibliográfica. A distancias superiores a 50 km la pérdida de precisión se relacionó con lluvias más cuantiosas. Los eventos de precipitación de mayor intensidad fueron estimados con más dispersión y magnitud del error respecto de lluvias menos intensas. Las 5 estimaciones de otoño y primavera presentaron menor error relativo (1,3 a 2,3%) respecto de los meses de verano (3,6 a 7,6%). Se concluyó que las estimaciones de radar logran caracterizar la distribución espacial de las precipitaciones con un error aceptable y poco variable en el tiempo, asimismo los procedimientos de ajuste implementados resultaron eficaces al mejorar la exactitud de las estimaciones. Se desarrollaron once productos mediante distintas integraciones temporales de imágenes y en resolución espacial de 1 km2. La estimación de las reservas de agua en el suelo en lotes productivos se validó con medidas tomadas directamente a campo y las correlaciones resultaron positivas y significativas. Finalmente se expone una metodología que constituye una herramienta operativa, de utilidad para el proceso de toma de decisiones en planificación de actividades agropecuarias en la región.

The knowledge of the spatial and temporal distribution of rainfall is a decision tool in planning processes farming. Precipitation records by point gauge data in sparse networks and uneven distribution does not adequately reflect the characteristic of rainfall spatial variability. Weather radars provide the ability to provide detailed spatial information and the possibility of temporarily integrating. The aim of this thesis was to assess the performance of weather radar located in Anguil INTA experimental station in the province of La Pampa, as an estimator of precipitation, and through integration of its measures and supplementary information, to develop products that are useful in planning of agricultural activities processes along the region in order to make them available to the general public. The product of accumulated rainfall was generated by radar images with spatial resolution of 1 km2 using a single relationship between reflectivity and precipitation rate. The daily and monthly integrated decadic compounds were compared with data from an existing ground rainfall network placed in the region during three periods: December 2011 to May and August to October 2012, and January to March 2013. A meteorological correction was applied to radar estimation and upon this, along with complementary information, several products were developed as a base mapping with indicators at regional level. As a result a moderate to high correlation between radar estimates and reference records were found. The linear fit between the two data sets was significant for all three periods (0,74; 0,59 y 0,89 p<0,05) and a trend was observed to overestimate the amount of rain in a systematic way. The accuracy estimates decreases while increasing distance from the radar, becoming very evident from 90-100 km (RMSE 15,6 mm) in conjunction with wide references. At distances greater than 50 km the loss of precision was associated with more heavy rains. Precipitation events of greater intensity were estimated with more dispersion and magnitude of the error with regard to lighter rains. Estimates of fall and spring seasons showed lower relative error (1,3 a 2,3%) of the summer months (3,6 a 7,6%). It was concluded that radar estimations achieve a characterization of the spatial distribution of rainfall with an acceptable and relatively constant error in time also implemented adjustment procedures were effective to improve the accuracy of estimates. Eleven products by different temporal integration imaging and spatial resolution of 1 km2 were developed. The estimation of water reserves in the soil productive batch was validated with measurements taken directly in the field and the correlations were positive and significant. Finally, a methodology that is an operational tool, useful for the process of decision making in planning agricultural activities in the region is exposed.