Evaluación del producto índices de estabilidad derivados GOES-R sobre tormentas severas en Argentina

Autores
Yaringaño Garcia, Kevin Fritz
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Lighezzolo, Rafael Andrés
Descripción
Tesis (Magister en aplicaciones de información espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2026.
Fil: Yaringaño Garcia, Kevin Fritz. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Yaringaño Garcia, Kevin Fritz. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; Argentina.
Las tormentas, según la OMM, se asocian a nubes cumulonimbus y suelen ir acompañadas de fenómenos severos que, en regiones como Argentina, generan impactos sociales y daños significativos al ser de las más intensas del mundo. Ante esto, la investigación evaluó la eficacia del producto satelital Índices de Estabilidad Derivados del GOES-R para la detección temprana de tormentas entre 2019 y 2022. La metodología abarcó la validación estadística de los índices satelitales frente a datos de radiosondeos y el análisis de su comportamiento en eventos convectivos reales. Los resultados mostraron una correlación general del 85%, aunque el producto tendió a subestimar la inestabilidad. Los índices K (KI) y Total Totals (TT) destacaron por su buen desempeño al clasificar el estado de la atmósfera. Finalmente, se desarrolló una plataforma web para el monitoreo en tiempo casi real, concluyendo que estos índices derivados del GOES-R poseen un gran potencial para integrarse operativamente en sistemas de alerta temprana y en la gestión de desastres.
According to the WMO, storms are associated with cumulonimbus clouds and are typically accompanied by severe weather phenomena which, in regions like Argentina, cause significant social impact and damage as they are among the most intense globally. Addressing this, the research evaluated the effectiveness of the GOES-R Derived Stability Indices satellite product for the early detection of storms between 2019 and 2022. The methodology included the statistical validation of satellite indices against radiosonde data and the analysis of their behavior during real convective events. The results showed an 85% overall correlation, although the product tended to underestimate instability. The K-Index (KI) and Total Totals (TT) stood out for their strong performance in classifying atmospheric conditions. Finally, a near real-time monitoring web platform was developed, concluding that these GOES-R derived indices hold great potential for operational integration into early warning systems and disaster management frameworks.
Fil: Yaringaño Garcia, Kevin Fritz. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Yaringaño Garcia, Kevin Fritz. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; Argentina.
Materia
CONAE. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"
Atmósfera
GOES-R
Radisondeos
Argentina
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/562629
Acceder
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Las tormentas, según la OMM, se asocian a nubes cumulonimbus y suelen ir acompañadas de fenómenos severos que, en regiones como Argentina, generan impactos sociales y daños significativos al ser de las más intensas del mundo. Ante esto, la investigación evaluó la eficacia del producto satelital Índices de Estabilidad Derivados del GOES-R para la detección temprana de tormentas entre 2019 y 2022. La metodología abarcó la validación estadística de los índices satelitales frente a datos de radiosondeos y el análisis de su comportamiento en eventos convectivos reales. Los resultados mostraron una correlación general del 85%, aunque el producto tendió a subestimar la inestabilidad. Los índices K (KI) y Total Totals (TT) destacaron por su buen desempeño al clasificar el estado de la atmósfera. Finalmente, se desarrolló una plataforma web para el monitoreo en tiempo casi real, concluyendo que estos índices derivados del GOES-R poseen un gran potencial para integrarse operativamente en sistemas de alerta temprana y en la gestión de desastres.
According to the WMO, storms are associated with cumulonimbus clouds and are typically accompanied by severe weather phenomena which, in regions like Argentina, cause significant social impact and damage as they are among the most intense globally. Addressing this, the research evaluated the effectiveness of the GOES-R Derived Stability Indices satellite product for the early detection of storms between 2019 and 2022. The methodology included the statistical validation of satellite indices against radiosonde data and the analysis of their behavior during real convective events. The results showed an 85% overall correlation, although the product tended to underestimate instability. The K-Index (KI) and Total Totals (TT) stood out for their strong performance in classifying atmospheric conditions. Finally, a near real-time monitoring web platform was developed, concluding that these GOES-R derived indices hold great potential for operational integration into early warning systems and disaster management frameworks.
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