Tractament de la incertesa en estimació i previsió de pluja amb radars meteorològics
Authors:   , Roca Sancho Jordi 
Published: October 2023

This thesis deals with uncertainty in radar-based precipitation estimation and nowcasting in two ways: its quantification in a probabilistic manner, and its reduction in the precipitation estimates.
A straightforward way to obtain a quantification of the uncertainty is approximating the error in rainfall estimates or nowcasts by comparison against a reference and analyzing the error. In this thesis methods for the error statistical characterization in both rainfall estimation and nowcasting are proposed. In particular, the error characterization is thought for the uncertainty representation by means of the generation of multiple realizations of the estimates or nowcasts, being each realization a possible rainfall field. These sets of realizations (ensembles) are easy to interpret and use as an input in other non-linear systems (for instance, rainfall-runoff hydrological models) for the analysis of the uncertainty propagation.
Through the years, the efforts to reduce the uncertainty in rainfall estimates have been devoted, in general, to the correction of radar observations for individual radars. The potential of radar networks in regions covered with several radars has not been fully exploited yet. In this thesis, we present a method to improve the estimation of 3D reflectivity fields using observations from several radars. An evaluation methodology has been also developed to compare different 3D radar mosaicking techniques.

Aquesta tesi aborda la incertesa en lʼestimació i previsió de pluja amb radars meteorològics en dos sentits: la seva quantificació de manera probabilística, i la reducció dels seus efectes en les estimacions de pluja. Una manera directa dʼobtenir una quantificació de la incertesa és aproximar lʼerror comès en lʼestimació o previsió de pluja per comparació amb una referència, i analitzar lʼerror. En aquesta tesi es proposen mètodes per caracteritzar estadísticament lʼerror en estimació i previsió de pluja amb radar meteorològics. En particular, la caracterització de lʼerror està enfocada a la representació de la incertesa mitjançant la generació de múltiples realitzacions de lʼestimació o la previsió, de manera que cada realització sigui un possible camp de pluja. Aquests conjunts de realitzacions (ensembles) són fàcils dʼinterpretar i dʼusar com a entrada en altres sistemes per a lʼanàlisi de la propagació de la incertesa a través dʼun sistema no lineal (per exemple models hidrològics de transformació pluja-escolament).
Al llarg del temps, els esforços per reduir la incertesa en les estimacions de pluja sʼhan centrat, en general, en la correcció de les observacions radar per radar, i encara no sʼha treballat a fons el potencial de les xarxes de radars actuals en les àrees cobertes per més dʼun radar. En aquesta tesi es presenta un mètode per obtenir, aprofitant mesures de diversos radars sobre una mateixa zona, un camp tridimensional de reflectivitat més acurat que els dels mètodes tradicionals. Per això també sʼha desenvolupat una metodologia dʼavaluació de mètodes de composició tridimensional dʼobservacions de radars.