Summary
La estimación de la lluvia es uno de los principales propósitos de las aplicaciones de radar meteorológico. El conocimiento detallado de la microfísica de la lluvia puede llevarse a cabo a través de Distribución de Tamaño de Gota de Lluvia - DSD y su ajuste a diferentes modelos. En este trabajo se propusieron tres modelos de ajuste de DSD: modelo Marshall and Palmer de un solo parámetro, modelo Exponencial de dos parámetros y modelo Gamma tres parámetros. Se asumió que el DSD se ajusta a un modelo Gamma y los parámetros se estimaron a partir de las mediciones de reflectividad (Z) y reflectividad diferencial (ZDR). La relación entre los parámetros de forma y pendiente (μ y Ʌ respectivamente) de la distribución gamma restringida se derivó de las observaciones de los disdrómetros. La Estimación Cuantitativa de Precipitación - QPE fue calculada con los tres modelos de DSD propuestos, a tres eventos de precipitación diferentes (estratiforme, convectivo y mixto), siendo el modelo Gamma el que mejor se ajustó a las observaciones de los disdrómetros, seguido por el modelo exponencial y el peor ajuste fue el modelo Marshall and Palmer. Finalmente, se comparó el modelo Gamma Restringido (C - G) con otras técnicas empíricas de estimación de precipitación derivadas de las variables polarimétricas y los datos de la red de pluviómetros del Sistema de Alerta Temprana del Valle de Aburrá – SIATA, obteniendo como resultado que el modelo C – G es el que mejor representa las variables de la microfísica de la precipitación.
Summary
Abstract: Rain estimation is one of the major purposes of weather radar applications. Detailed knowledge of rain microphysics can be carry out Drop Size Distribution - DSD and its fitting to different models. In this work three DSD fitting models proposed: a single parameter Marshall and Palmer model, two parameters Exponential model and three parameters Gamma Model. The DSD is assumed to be Gamma model and the parameters were retrieved from radar measurement: Reflectivity (Z) and Differential Reflectivity (ZDR). The slope and shape (μ and Ʌ respectively) relationship from gamma distribution was derived from disdrometers observations. Quantitative Precipitation Estimation - QPE was calculated with the three proposed DSD models to three different precipitation events (stratiform, convective and mixed), being the Gamma model the one that best fit to the disdrometers observations, followed by the Exponential model and the worse fit was the Marshall and Palmer model. Finally, the Constrained Gamma model (C – G) was compared with other empirical precipitation estimation techniques derived from the polarimetric variables and rain gauges network data from Sistema de Alerta Temprana del Valle de Aburrá – SIATA, and results shows that the best fit model which represent microphysical variables was C – M model.