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Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. En el área metropolitana de Buenos Aires se encuentran dos radares meteorológicos Doppler y de doble polarización que operan en frecuencias distintas, el RMA2 del SINARAME instalado en Ezeiza funciona en la banda C y el EEC del GCABA situado en Merlo funciona en la banda S. La oportunidad de contar con dos radares de bandas diferentes a poca distancia nos permite comparar el desempeño. Dado que las velocidades radiales son necesariamente distintas (miden, al estar ubicados en diferentes lugares, diferentes componentes del viento horizontal), es de interés la comparación en el ruido asociado a la medición que suponemos independiente del ángulo de medición. El radar de Merlo presenta mediciones de bajo ruido observando casos de precipitación estratiforme donde se esperan campos suaves, sin grandes discontinuidades. El RMA2 posee una dispersión comparable pero con valores de ancho espectral generalmente más elevados. In the metropolitan area of Buenos Aires there are two Doppler weather radars, both with dual polarization capabili- ties but with different operating frequencies, SINARAME RMA2 (located in Ezeiza, Buenos Aires province) operates on the C band and GCABA EEC (located in Merlo, Buenos Aires province) operates on the S band. Performan- ce comparison can be done due to their close location and although their measured radial velocities are different, the noise of these measurements may be assumed to be comparable. Low noise is found on Merlo radar velocity measurements when scanning stratiform precipitation while RMA2 velocities show similar dispersion but with higher spectral width overall.

Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Esta Nota Técnica narra la experiencia del autor como participante del proceso que llevó al desarrollo y la aprobación por la OMM de la Política unificada de la organización meteorológica mundial para el intercambio internacional de datos del sistema Tierra. El objetivo es que esta experiencia personal sirva de materia prima para aquellos que hacen sus primeras armas en los vericuetos técnico-administrativos-políticos de la OMM, o que se interesan en las complejidades de las políticas de datos. The present Technical Note describes the experience of the author in the path that led to the development and approval of the WMO Unified policy for the international exchange of Earth system data. The aim of this text is to be of use to newcomers to WMO activities and its technical-administrative and political labyrinth, or for those with an interest in data policy.

Fil: Poggi, María Mercedes. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Skansi, María de los Milagros. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. El proceso de verificación representa un componente esencial de la predicción climática, especialmente en aquellos pronósticos que son relevantes para diversos sectores. En el presente trabajo se presenta el procedimiento y las metodologías utilizadas para la verificación del pronóstico estacional por consenso elaborado por el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. La verificación también comprende la comparación entre el desempeño de dicho pronóstico con el de las previsiones de otros centros o modelos climáticos. The verification process represents an essential component of climate prediction, especially in those forecasts that are relevant to various sectors. In this work, the procedure and methodologies used to verify the seasonal consensus forecast of the National Meteorological Service of Argentina are presented. The verification also includes a comparison between the performance of this forecast with forecasts from other centers or climate models.

Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Chasco, Julia. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad; Argentina. Fil: Anaya, Daniel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad; Argentina. Fil: Saucedo, Marcos. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos; Argentina. En la actualidad se encuentra muy difundido el uso de escalas de colores para transmitir alertas de todo tipo, y en la última década a estas se han incorporado las alertas meteorológicas. La presente Nota Técnica hace una revisión del uso de escalas de colores en un grupo de servicios meteorológicos del mundo con el fin de ilustrar el tipo de uso que se lleva adelante. Se encuentra que el uso de la escala de colores en alertas varía en sus significados dependiendo del servicio meteorológico que lo produce. La razón principal de esta divergencia se encuentra en que el concepto de alerta está asociado a por lo menos tres conceptos fundamentales que ayudan a definir sus características: la urgencia de la misma (tiempo disponible hasta el evento), el impacto esperado del evento si este ocurriera, y la probabilidad de ocurrencia del evento. En definitiva, la escala de colores es una variable unidimensional que debe representar un problema multidimensional, lo que deja muchas opciones sobre qué elemento priorizar. El SMN ha puesto en operaciones recientemente su propia escala de colores para la difusión de alertas, y se cierra la Nota Técnica con una discusión sobre su interpretación y uso. The use of a color-coded warning system is widespread in different organizations concerned with the security of the population, and in the last decade this is also the case for weather services. The present Technical Note reviews the use of color-coded warning systems in weather services around the world and significant differences were found in their usage. The main reason for these differences stems from the fact that warnings are associated with at least three key concepts: its urgency (time to event), event´s expected impact, and event´s probability of occurrence. As such, color-coded warnings are a unidimensional variable that must represent a multidimensional issue, which leaves many open options to the designer regarding their main priorities. The text closes with a discussion of the color-coded warning system recently implemented by the Weather Service of Argentina.

Fil: Giménez, Diego. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Instituto Nacional de Agua; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: de Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Giordano, Leandro. Instituto Nacional del Agua; Argentina. La presencia de ecos no meteorológicos como interferencias electromagnéticas, tienen un impacto significativo en las diferentes aplicaciones de los datos generados por los radares meteorológicos, como es el caso de las estimaciones cuantitativas de precipitación. Las climatologías de reflectividad, si bien se han utilizado para estudiar la distribución espacial de la precipitación en diferentes regiones geográficas, también han sido empleadas para la elaboración de mapas de frecuencia de ecos no meteorológicos persistentes, como ser ecos de tierra e interferencias electromagnéticas. Esta Nota Técnica presenta el primer análisis climatológico de ecos no meteorológicos realizado en Argentina usando la nueva red de radares RMA que conforman el SINARAME (Sistema Nacional de Radares Meteorológicos). Se describe la metodología desarrollada e implementada en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina para determinar los mapas de ecos de tierra e interferencias electromagnéticas a nivel nacional para 11 radares RMA con el objetivo de realizar una caracterización de los sitios en el marco del uso de los datos tanto para la estimación cuantitativa de precipitación como para la vigilancia meteorológica operativa. El esquema propuesto contempla las siguientes etapas: (1) análisis climatológico basado en reflectividad de radar a partir de volúmenes sin presencia de ecos meteorológicos para la elevación de antena más baja; (2) identificación de áreas afectadas por ecos de tierra e interferencia electromagnética; (3) separación de ecos de tierra de ecos de interferencia electromagnética; (4) generación de mapas de ecos no meteorológicos. El período analizado va desde el 1 de abril de 2019 al 31 de diciembre de 2020. Los resultados muestran una sólida caracterización de los sitios de radar en términos estadísticos respecto a la persistencia de los ecos no meteorológicos y su impacto en la reflectividad de radar, contemplando además en el análisis la topografía, obstáculos naturales y/o artificiales, e incluso efectos de propagación anómala, entre otros. Quantitative Precipitation Estimation (QPE) is rather sensitive to non-meteorological echoes such as ground clutter or electromagnetic interference. To this end, reflectivity climatologies have been used, among other cases, for creating maps of frequency of persistent non-meteorological echoes. This Technical Note presents the first climatology (data ranging from April 2019 to December 2020) of this kind using data from 11 RMA radars within the National System of Weather Radars (SINARAME). The methodology applied in this work identifies all types of clutter and then classifies them into two categories: ground clutter and electromagnetic interference. Results show that it is possible to characterize the region around the radar site using these categories and combining them with the analysis of topography, artificial blockage and anomalous propagation.

Fil: Hobouchian, María Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina Fil: Ruíz, Juan. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Maas, Martín. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina El estudio aquí presentado fue impulsado en el marco de un proyecto para mejorar la estimación de la precipitación en Argentina y se concentra en la estructura espacial de los patrones de precipitación. En esta línea, se aplicó una metodología para estimar las distancias de correlación de la precipitación diaria basada en el cálculo de un coeficiente de correlación espacial ordinal más adecuado para las propiedades estadísticas de la precipitación y en el ajuste de un modelo de decaimiento exponencial. Los datos utilizados provienen de una estimación de precipitación satelital con acceso libre a nivel global (IMERG FR, generada por la NASA). Los resultados obtenidos se encuentran en línea con estudios previos en otros países, con distancias de correlación más grandes asociadas a una mejor organización de los sistemas precipitantes o eventos de escala sinóptica, y distancias de correlación más cortas vinculadas a una alta variabilidad de los sistemas precipitantes o eventos de escala convectiva. En principio, esta información se utilizará como radios de influencia de la precipitación en el proceso de interpolación del bias para corregir las estimaciones satelitales con observaciones pluviométricas en escala diaria. A futuro, esta información también puede servir para el diseño de redes, los seguros agropecuarios y la validación de distintos datos de precipitación en Argentina. This study is part of a project at the National Meteorological Service (SMN) to improve precipitation estimates in Argentina with particular attention to precipitation patterns. The methodology applied an ordinal spatial correlation and an exponential decay model with local conditions. The data used is a satellite precipitation estimate with free global access (IMERG FR, from NASA). Results are similar to those of previous works: longer distances in well-organized or synoptic precipitation regions and shorter distances in highly variable or convective precipitation regions. This information is critical for the influence of precipitation in the bias interpolation process for satellite estimate adjustment with rain gauges at a daily scale. In addition, it could serve for network design, agricultural insurance, and validation of different precipitation data in Argentina.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: Nicolini, Matilde. Centre National de la Recherche Scientifique; Francia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Fil: Vasques Ferro, Roxana. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección de Meteorología Aeronáutica; Argentina. Fil: Ribero, Claudia Y. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección de Meteorología Aeronáutica; Argentina. La meteorología tiene un rol fundamental dentro de la industria aeronáutica, ya que constituye uno de los principales factores que causan o contribuyen a incidentes y accidentes en la aviación. Una de las condiciones más perjudiciales para esta actividad es la formación de nieblas o neblinas sobre la pista, ya que la consecuente reducción de visibilidad por debajo de sus correspondientes umbrales es condición suficiente para la interrupción de las operaciones de un aeropuerto. Numerosos estudios se han dedicado a analizar este fenómeno alrededor del mundo, pero su investigación en Argentina es limitada a pesar de las grandes complicaciones que trae desde hace décadas. Sin embargo, se ha considerado como una importante fuente de información el aporte de los conocimientos adquiridos a través de la experiencia de aquellas personas que se dedican o dedicaron a la observación y el pronóstico de las nieblas en los aeropuertos argentinos. En esta Nota Técnica, se recopilan los resúmenes de los trabajos nacionales realizados previamente sobre la formación de nieblas en los aeropuertos, y se añaden los mencionados aportes obtenidos a partir de entrevistas individuales. Se entrevistó a quince expertos, lo cual permitió profundizar en las características observacionales y en los hipotéticos mecanismos que dan lugar a la reducción de visibilidad por nieblas en cada uno de los aeropuertos argentinos más afectados: Ezeiza, Aeroparque, Mar del Plata, Rosario, Resistencia, Iguazú, Córdoba, Neuquén, Bariloche. Rio Gallegos, Rio Grande, Ushuaia y Base Antártica Marambio. Además, se realizó una revisión de los métodos y herramientas más utilizados por los pronosticadores a la hora de predecir la formación, evolución y finalización de un evento de niebla. De esta forma, este trabajo permitió asentar las bases y perspectivas generales para futuras investigaciones sobre este fenómeno a nivel nacional. Atmospheric conditions play a crucial role in the aviation industry, due to its responsibility in delays and accidents. Particularly, fogs and mists over the runway are two of the most damaging phenomena for this economic activity, since the reduced visibility is a sufficient condition to stop airport operations. Worldwide efforts continue to move forward on fog and mist event characterization, but development in this area is very limited in Argentina regardless of the historical complications that it has brought to the operational activity. An unusual source of information was considered for this technical note: knowledge acquired through experience in aeronautical observations and forecasts. This review paper summarizes past national achievements related to understanding the behavior of reduced visibility produced by fog or mist, and compliments them with the oral legend obtained in personal interviews. Fifteen interviews with experts were made, which allowed to go deeper into the observational characterization and hypothetical mechanisms that leads to the formation or dissipation of fog over each of the most affected airports: Ezeiza, Aeroparque, Mar del Plata, Rosario, Resistencia, Iguazu, Cordoba, Neuquen, Bariloche. Rio Gallegos, Rio Grande, Ushuaia, Marambio Antarctic Base. In addition, this review summarizes the methods and tools most used for forecasting formation, evolution and dissipation of fog events. The present technical note allows to set the basis and general perspectives for future research about this phenomenon in Argentina.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Pronósticos del Tiempo y Avisos. Coordinación de Pronósticos Inmediatos; Argentina. Los estudios sobre incertidumbres en pronósticos meteorológicos suelen limitarse a los problemas explícitos de predictibilidad de ciertas escalas o fenómenos específicos, como así también al tratamiento probabilístico de esta incertidumbre. Esta Nota Técnica apunta a describir las decisiones que deben tomar los pronosticadores --y aquellos que definen el sistema de pronóstico--, que implícitamente afectan el tratamiento que se da a la incertidumbre. Se puede observar que el pronosticador constantemente toma en cuenta la incertidumbre, mismo si a veces lo hace de forma automática. Es por ello que la expansión del uso de pronósticos probabilísticos --estimulada por la disponibilidad de ensambles-- no debe ser realizada ignorando estas condiciones. Uncertainty studies in weather forecasting are usually limited to explicit predictability issues at different scales or specific weather events, as well as its treatment through a probabilistic approach. This Technical Note aims at describing how decisions that forecasters --and those that define the forecast system-- have to carry out, implicitly affect the way uncertainty is handled. Forecasters are constantly dealing with uncertainty, even though in some cases this is not done in a fully conscious way. This suggests that extending the use of probabilistic forecasting should not be an automatic consequence of the availability of ensembles.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Fil: Gené, Mariángeles. Servicio Meteorológico Nacional. Prensa y Comunicación Ciudadana; Argentina. Fil: Sala, Verónica. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Teleprocesamiento de Datos & Planificación; Argentina. A través de un subsidio del Fondo Argentino Sectorial (FONARSEC), perteneciente a la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), el SMN tuvo acceso a fondos que le permitieron la compra de un HPC (High Performance Computer) y, con estas capacidades de cálculo, la instalación de un sistema de pronóstico por ensambles con asimilación de datos. La compra del HPC fue de gran complejidad y dado el interés de mantener la memoria de este proceso, aquí se narran los detalles del mismo. Thanks to a grant provided by the Fondo Argentino Sectorial (FONARSEC), of the Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), the Weather Service of Argentina (SMN) was able to substantially upgrade its computing facilities. The new HPC (High Performance Computer) now implemented allows for ensemble-based forecasts with data assimilation systems. The purchase had several layers of complexities that we deem worthy of describing with some detail.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Las actividades de verificación de pronósticos dentro del SMN han sido realizadas hasta recientemente de forma independiente en cada una de las divisiones responsables de pronósticos. El Plan transversal presentado aquí apunta a generar elementos comunes que ayuden en el intercambio de ideas, de metodologías y que permitan la comparación entre los diferentes pronósticos cuando esto es factible. Esto último es de particular relevancia en lo que respecta a pronósticos que son parte de la misma cadena de valor, por ejemplo los de temperatura máxima a 24 hs en una dada ciudad, realizados tanto por los modelos globales, como por los regionales, como por el personal a cargo de emitir los pronósticos oficiales. Forecast verification within the Weather office of Argentina (SMN) was carried out till now independently by each division responsible for the production of public forecasts. The verification plan presented here aims at concentrating on the common points, ideas and methodologies that share the different verification practices, as well as allowing for intercomparison when this is possible and desirable. This intercomparison is especially important with respect to forecast that are part of the same value chain, as for example the maximum temperature in a 24h-forecast at a given city, produced by global and regional models, as well as by the personnel in charge of subjective forecast products.

Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios; Argentina. Entre el 1 de noviembre y el 15 de diciembre del 2018 tuvo lugar en las Sierras de Córdoba el período intensivo de observación del proyecto RELAMPAGO (Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observation). Este proyecto de gran envergadura – el más grande que jamás haya tenido lugar en Argentina-- y proyección internacional resultó ser una gran oportunidad para los participantes del Servicio Meteorológico Nacional. Esta Nota Técnica consiste en una entrevista al Dr. Luciano Vidal, uno de los integrantes de la delegación donde nos cuenta su experiencia tanto en lo técnico-científico como en lo personal. Between November 1st and December 15th of 2018 the field experiment RELAMPAGO (Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observation) took place over a region south of the Province of Córdoba, Argentina. This international project –the largest to ever take place in Argentina—was a great opportunity to a group of scientists of the Weather Office of Argentina (Servicio Meteorológico Nacional). This Technical Note is an interview to Dr. Luciano Vidal, one of the participants, who tells us abut about his scientific and personal experiences during the project.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Los pronósticos probabilísticos son muy corrientes en la vida cotidiana, desde los proferidos por especialistas políticos, hasta los que se escuchan en boca de médicos y meteorólogos. Esta habitual presencia en el dominio público podría llevarnos a pensar que los pronósticos probabilísticos no necesitan para su comprensión ni conocimientos específicos ni conceptos sofisticados. Esta visión será seguramente abandonada apenas uno comienza a formularse preguntas sobre el significado de estos pronósticos: por ejemplo, ¿cómo se debe entender exactamente que hay 60% de probabilidades de que un evento ocurra? Naturalmente esta pregunta nos acerca a otras que tampoco tienen repuestas triviales. Esta Nota Técnica discute algunos conceptos fundamentales detrás del pronóstico probabilístico. Apunta a aclarar algunas de estas ideas y a introducir la complejidad de otras sin presentar respuestas definitivas. El mensaje central que se quiere transmitir es la necesidad de meditar sobre estos temas antes de embarcarse a producir pronósticos probabilísticos. Probabilistic forecasts are a common presence in every-day life, from those asserted by political pundits, to those commonly used by medical doctors and meteorologists. This common presence in the public sphere may lead us to believe that the understanding of probability forecasting does not involve specific knowledge nor sophisticated concepts. This view is quickly left aside when one starts to ask questions about meaning – such as, what do they mean by 60% probabilities of occurrence of a given event?--, and these lead to more questions with no trivial answers. This Technical Note discusses basic concepts about probability forecasting. It aims to clarify some ideas and attempts to open up issues for reflection, without providing final answers. The main message is that there is a danger in producing probability forecasts without first having a good thought to some of the issues discussed here.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Fil: Sánchez Marino, Manuela. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Russián, Germán. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. Centro Meteorológico Nacional. División Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos; Argentina. Fil: Pappalardo, Laura. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Irurzun, Pablo. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Ishikame, Gabriela. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) firmó un convenio de colaboración con la Unidad de Proyectos Especiales, la cual estuvo a cargo de organizar los Juegos Olímpicos de la Juventud que se llevaron a cabo en la Ciudad de Buenos Aires en octubre de 2018. En el presente trabajo se discute la elaboración del producto del pronóstico a muy corto plazo (nowcasting) diseñado especialmente para asesorar a los organizadores del evento. Los pronósticos realizados durante los JJOO son verificados contrastándolos contra mediciones de estaciones oficiales y otras fuentes. Por último, se discuten las lecciones aprendidas y los desafíos identificados. The Servicio Meteorológico Nacional (SMN) signed an agreement with the Special Project Unit in charge of organising the Youth Olympic Games (YOG) that took place in Buenos Aires, Argentina, in October 2018. The design of the very short term forecasting product (nowcasting) is discussed. The forecasts delivered during the YOG are verified against SMN weather stations and other sources. Challenges and lessons learnt during the project are discussed.

Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Fil: Russián, Germán. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. Centro Meteorológico Nacional. División Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos; Argentina. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) monitorea las 24 horas del día los 7 días a la semana la evolución de los patrones meteorológicos para detectar lo antes posible situaciones que pueden poner en riesgo la vida de la población o producir daños materiales. El pronóstico de muy corto plazo es aquel que se ocupa de los fenómenos severos que sólo son predecibles en la escala de los minutos a unas pocas horas de antelación. Cuando los pronosticadores prevén la aparición de un fenómeno severo generalmente asociado con convección emiten un Aviso meteorológico a muy Corto Plazo (ACP) para informar a la población y a los responsables de la seguridad de las personas y de la infraestructura pública. En esta Nota Técnica se describe el proceso de emisión de estos ACPs y se discute su potencial y limitaciones. The National Weather Service of Argentina (Servicio Meteorológico Nacional, SMN in Spanish) follows and predicts the evolution of weather patterns on a continuous basis with the aim of detecting as early as possible those systems that can threaten life and property. Short-term forecasting focuses on those events that are particularly severe and have low predictability --from some minutes to a few hours. When forecasters anticipate the presence of a severe weather event related with convection, they issue a short term warning (Aviso meteorológico a muy Corto Plazo, ACP in Spanish) to inform the population and those responsible of the wellbeing of people and infrastructure. This Technical Note describes the process leading to the release of the ACP, and its potential and limitations are discussed.

Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Mezher, Romina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto del Clima y del Agua; Argentina. Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Esta Nota Técnica describe la red de radares meteorológicos de la Argentina, haciendo particular énfasis en su génesis, su evolución a lo largo de la historia y sus características técnicas e institucionales en la actualidad. Los planes para los próximos años también son mencionados. This Note describes the weather radar network of Argentina, highlighting in particular its genesis, its history and its technical as well as institutional characteristics today. In addition, the expectation regarding its further development in the next few years is also discussed.

Fil: Pappalardo, Laura. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Fil: Sánchez Marino, Manuela. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Irurzun, Pablo. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. La información que brindan los radares es de gran importancia para la detección y monitoreo de tormentas severas. Sin embargo, para poder visualizar toda la información disponible de forma ágil y simple, es necesario un software adecuado. Cada oficina meteorológica necesita que el software permita llevar a cabo tareas específicas. El presente trabajo detalla cuales son las características que debería tener un software, para que se puedan realizar las distintas tareas en la división de Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos (DVMSR), y describe el análisis de un software en particular. Weather radars provide key information for monitoring and detecting the evolution of severe storms. In order to take advantage of this information in a simple, fast and comfortable way, a sophisticated display software is generally used. Each weather office has its own particular structure and specific needs. This technical note describes the technical characteristics that a software displaying radar information should have to satisfy the needs of the responsible division, the Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos (DVMSR). In addition, the evaluation of a specific software is presented as an example.

Lohigorry, Pedro Miguel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Pappalardo, Laura. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Servicios a la Comunidad. División de Vigilancia Meteorológica por Sensoramiento Remoto; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Fil: Mezher, Romina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto del Clima y del Agua; Argentina. La red de radares meteorológicos de Argentina tiene pocos años de vida pero ya juega un rol indispensable en la vigilancia de fenómenos meteorológicos severos que afectan distintos sectores del país. Es por ello que interrupciones en el servicio de cualquiera de estos radares pueden tener importantes consecuencias. Este reporte es el primer estudio sobre la robustez de la red de radares y se llevó a cabo con datos recopilados por la División Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos (DVMSR) del Servicio Meteorológico Nacional durante 2015. La descripción estadística de estos casos es presentada, así como también la información completa de los acontecimientos durante 2015. De los cuatro radares analizados --aquellos ubicados en Anguil (La Pampa), Ezeiza (Buenos Aires), Paraná (Entre Ríos) y Pergamino (Buenos Aires)-- solo Pergamino y Paraná presentaron durante 2015 una tasa de operatividad comparable con estándares internacionales. Argentina´s weather radar network in available since a few years ago and plays now a central role in the vigilance of severe weather events. It is for this reason that interruptions in the service in any of the radars may have a negative impact on the population. This technical report presents the first study of the network’s robustness and was carried out with information compiled during 2015 by the division Vigilancia Meteorológica por Sensores Remotos (VMSR) of the SMN. This information is presented along with a statistical description of the events that took place during the year. Four radars of the network were studied: Anguil (La Pampa), Ezeiza (Buenos Aires), Paraná (Entre Ríos) y Pergamino (Buenos Aires). From these, only Pergamino and Paraná displayed during 2015 a robustness comparable to those expected in other weather services around the world.

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena en los radares disponibles. En este trabajo se verificó la orientación de la antena en los radares meteorológicos pertenecientes al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) utilizando datos de 4 meses de 2016. Como herramienta de verificación se utilizaron las interferencias producidas por la emisión solar aplicando metodologías ya probadas previamente. El trabajo se hizo sin dificultad en los radares de Paraná y Pergamino, mientras que el radar de Anguil detectó muy pocas interferencias solares a nivel mensual (menos de 10) lo que indicaría un problema en la sensibilidad de la cadena de recepción y por ello no se pudo verificar su calidad de apuntamiento. En particular se contabilizaron en el radar de Paraná el máximo de interferencias solares (189) en Julio de 2016. El último desvío encontrado, correspondiente a Octubre de 2016, es de -0,0o±0,5o lo cual está dentro del error esperado. En el radar de Pergamino se encontró que la antena se desvió en sentido antihorario con un valor máximo en Octubre de 2016 de -1,8o±0,7o que se mantiene en esos valores desde entonces, por lo que se recomienda realizar una revisión periódica del apuntamiento. A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the INTA (National Institute of Agricultural Technology) weather radars using four months of 2016. The methodology used in this report has been developed and tested in recent works, and is based on the detection of solar interferences in reflectivity data. For Paraná and Pergamino radars, the application of the methodology was trouble free while for the Anguil radar too few solar interferences were detected -less than ten per month-. This suggests a sensibility loss on the reception chain, and hence the state of the antenna alignment was not verified. The maximum of solar interferences was found at Paraná in July 2016 (189 cases). The last bias, found in October 2016, was -0,0o±0,5o which is within the expected error. On the other hand, Pergamino radar has a counterclockwise shift, steady since October 2016, of -1,8o±0,7o. This persistent misalignment indicates that a more frequent inspection of the antenna is necessary.

Fil: Rugna, Martín Ezequiel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Fil: Vidal, Luciano. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Los Océanos; Argentina. Fil: De Elía, Ramón. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación; Argentina. Una precisa orientación de la antena de los radares meteorológicos es fundamental para la correcta localización geográfica de las tormentas detectadas y la emisión de alertas meteorológicas útiles a la población. Estudios precedentes realizados en el SMN han mostrado la necesidad de realizar revisiones periódicas sobre el estado de la calidad de la calibración de la orientación de la antena. En este trabajo se verificó la orientación en el radar meteorológico DWSR-2500C del SMN ubicado en el partido de Ezeiza. Se utilizaron datos de once meses entre 2014 y 2015 aplicando una metodología utilizada de manera operativa en distintos servicios meteorológicos del mundo que se basa en identificar las interferencias producidas por la emisión solar. Se comprobó la utilidad de esta metodología comparando con resultados obtenidos en estudios previos, aunque algunos de los resultados fueron distorsionados fuertemente por la gran cantidad de interferencias electromagnéticas de redes inalámbricas RLAN. La baja cantidad de datos encontrados sugiere que el procesador del radar puede filtrar algunas interferencias o que el nivel de ruido del receptor es más alto que las interferencias solares más débiles. A correct alignment of a weather radar antenna is critical for a reliable weather advisory and severe thunderstorm warnings. Recent technical reports made at the SMN (National Meteorological Service of Argentina) have shown the need of periodical checks on the quality of antenna alignment. This report assesses the antenna alignment for the DWSR-2500C weather radar owned by the SMN and located at Ezeiza district in the Buenos Aires province. Data from eleven months between 2014 and 2015 is used for identifying solar interferences applying an operational methodology tested at different national weather services around the world. Results were compared with those of previous reports reaching similar conclusions even though RLAN interferences greatly distorts the findings. It is also noted that the amount of collected cases are well below the number found in similar experiments made abroad, which suggests the presence of losses somewhere in the reception chain.