Descripción: La región central de Argentina presenta condiciones capaces de generar sistemas precipitantes que se caracterizan por convección que ocurre de manera organizada y que puede dar lugar a la ocurrencia de eventos extremos. Ante esta situación, surge la necesidad de ampliar la información disponible y de contar con herramientas que posibiliten un mejor estudio de los sistemas precipitantes, en particular de aquellos eventos extremos que pueden generar perjuicios en la población. En los últimos años la red local de radares del país se ha ido ampliando y se han elaborado proyectos para acompañar esta evolución. Los objetivos de estos proyectos comprenden tanto el desarrollo de herramientas para la mejora de la calidad del dato de radar y para que el mismo pueda ser utilizado en diferentes aplicaciones, así como el equipamiento de nuevos sistemas de cómputo que permitan procesar este mayor volumen de datos. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) ha realizado una serie de esfuerzos para brindar mejores herramientas que permitan prevenir a la población sobre posibles riesgos derivados de eventos meteorológicos adversos. Sin embargo, actualmente no se cuenta con técnicas objetivas que permitan el seguimiento de los sistemas precipitantes a partir del análisis de imágenes de radar consecutivas. En este contexto, los pronósticos a muy corto plazo (nowcasting) buscan caracterizar el estado actual de la atmósfera y brindar un seguimiento de la evolución de su estado en un plazo de tiempo que típicamente se extiende hasta las 6 horas. En particular, una de las principales aplicaciones del nowcasting es el pronóstico de la evolución de sistemas precipitantes de mesoescala en base a datos proporcionados por sensores remotos. En este contexto, es de particular interés el pronóstico de aquellos que por su intensidad pueden afectar significativamente a la población produciendo no solo precipitaciones intensas, sino también fenómenos tales como granizo y vientos intensos. El objetivo general de la tesis es contribuir al desarrollo de un sistema de pronóstico de precipitación a muy corto plazo en Argentina basado en técnicas de extrapolación temporal de datos de radares meteorológicos. Dichas técnicas se basan en la hipótesis de que los sistemas precipitantes en las escalas temporales asociadas al nowcasting pueden describirse a partir de su movimiento observado en imágenes previas sucesivas. En particular, en la presente tesis se trabaja con datos de los radares ubicados en las ciudades de Córdoba y Ezeiza y se analiza un total de 35 eventos que abarcan distintos tipos de organización de la convección. Con el objetivo de implementar un método de extrapolación del campo de reflectividad, se utilizan técnicas basadas en la determinación de campos de movimiento que caracterizan la dinámica de los sistemas precipitantes. Para el desarrollo de un pronóstico determinístico se evalúa la sensibilidad a distintos parámetros característicos que se utilizan para su cálculo. Así también, se desarrollan metodologías para el tratamiento de la incertidumbre en los pronósticos para lo que se calculan pronósticos probabilísticos obtenidos a partir de un pronóstico por ensambles basado en la asimilación del campo de movimiento mediante Local Ensamble Transform Kalman Filter (LETKF). La advección de los pronósticos, en ambos casos, se lleva a cabo mediante un método advectivo semi-lagrangiano de extrapolación del campo de reflectividad. La verificación de los pronósticos obtenidos es de suma utilidad para comprender los límites de la predecibilidad, cuantificar la magnitud de los errores y evaluar la calidad de los pronósticos. La verificación de los pronósticos determinísticos y probabilísticos se realiza mediante el cálculo de diferentes índices que se corresponden al estudio de variables continuas y dicotómicas y a un estudio basado en la lógica difusa para analizar la dependencia de la predictibilidad a la escala espacial. Asimismo, se realiza una verificación orientada a objetos donde se identifican entidades u objetos en el campo pronosticado y en el campo observado y se comparan las propiedades de los objetos pronosticados y observados. Los resultados obtenidos a partir de las técnicas desarrolladas muestran que son una herramienta objetiva útil para el seguimiento de los sistemas precipitantes y sientan las bases para el diseño e implementación de un sistema de nowcasting en el SMN.

Descripción: El lenguaje es una de las capacidades distintivas del ser humano. Su estudio es de gran interés para variados campos de la ciencia. En particular, desde las ciencias cognitivas se intenta comprender cómo operan los mecanismos existentes en el cerebro para permitir la comprensión y la generación del lenguaje. Estos mecanismos van desde la identificación de estímulos por diferentes vías (visual, auditiva, etc.) hasta la comprensión e integración de los mismos con el contexto en el que se encuentran. Dado que muchos de estos mecanismos son compartidos con otras capacidades cognitivas, su estudio dará lugar a una mejor comprensión de la cognición en general. El principal objetivo de esta tesis es lograr un mejor entendimiento de los mecanismos de predicción de eventos futuros durante la lectura. Esto es, cómo predecimos palabras que todavía no leímos a partir del contexto que la antecede. Para esto realizamos una serie de estudios en los cuales analizamos el procesamiento cerebral mediante diferentes técnicas. Combinamos técnicas de EEG, de registro de Movimientos Oculares y de modelado computacional. Por un lado, mostramos que existen diferentes tipos de predicciones, realizadas de acuerdo a qué leemos. Por otro lado, observamos que los diferentes tipos de predicciones realizados durante la lectura son capaces de influir sobre los patrones de movimientos oculares, y tienen un reflejo en los potenciales eléctricos generados por el cerebro. La presente tesis es un paso significativo hacia un cambio de paradigma en el estudio de la lectura y el procesamiento del lenguaje en el cerebro, expandiendo el conocimiento y las metodologías de experimentación y análisis hacia estímulos y entornos más naturales. Todo esto ha sido posible gracias a la utilización y la adaptación de modernas técnicas computacionales de modelado y análisis de datos.

Descripción: La determinación de la ubicación y el tiempo de iniciación de la convección (IC) es un aspecto crucial de la predicción y alerta meteorológica de fenómenos de alto impacto asociados con la convección profunda. Argentina central, particularmente la región de las Sierras de Córdoba (SDC), se caracteriza por la ocurrencia regular de profundas celdas convectivas. Estas celdas pueden alcanzar características supercelulares produciendo en algunos casos granizo grande y ocasionalmente tornados. El modelado numérico de la convección húmeda profunda presenta varios desafíos asociados al espaciamiento horizontal de los puntos de retícula, a las diferentes parametrizaciones físicas que se consideran y a las condiciones iniciales y de borde (en el caso de simulaciones regionales). En este trabajo de tesis se estudia el impacto asociado a la elección de diferentes parametrizaciones físicas y condiciones iniciales y de borde en la IC. Para analizar la sensibilidad de la IC en las SDC, se utilizó el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) con un espaciamiento horizontal de los puntos de retícula de 3 km para estudiar una supercelda marginal iniciada el 17 de octubre de 2017. Se construyó un conjunto de simulaciones utilizando 3 parametrizaciones de la microfísica (WSM6, Thompson y Morrison) y 2 parametrizaciones de la capa límite planetaria (CLP) (Universidad de Yonsei y Mellor Yamada Janjic). Además, se estudió la sensibilidad de las condiciones iniciales y de borde, considerando como forzantes a 2 análisis globales diferentes: el European Centre for Medium-Range Weather Forecast model (ECMWF), y el Global Data Assimilation System (GDAS). Es decir que se generaron 12 simulaciones para analizar el caso de estudio. La elección de los modelos globales como condiciones iniciales y de borde resultaron fundamentales para la IC y posterior desarrollo de la celda convectiva. Una de las mayores diferencias entre ambos modelos fue la disponibilidad de humedad en niveles bajos, que luego fue observada en las simulaciones WRF impactando en la resolución regional de la situación. En cuanto a las parametrizaciones, aquellas asociadas a la CLP son las que más influyeron en determinar el tiempo y la ubicación de la IC. En la segunda parte del trabajo, se seleccionaron las configuraciones que mejor desempeño tuvieron en los pronósticos determinísticos para generar pronósticos probabilísticos. Para los mismos se utilizaron como condiciones iniciales y de borde, el ensamble de pronósticos ECMWF y el Global Ensemble Forecast System (GEFS). Para analizar la predictibilidad del entorno asociado a la IC, se estudiaron diversas variables poniendo foco en la distribución espacial y los rangos de valores de cada una de ellas. Si bien se pueden identificar diferencias tanto entre las parametrizaciones físicas utilizadas y las condiciones de borde e iniciales, hay una gran concordancia entre todas las configuraciones en cuanto a la presencia de un entorno propicio a la IC. En cuanto a la ubicación, horario y el número de IC, varían significativamente entre las configuraciones (al igual que en las simulaciones determinísticas) siendo escasa la cantidad de miembros en que la IC fue cercana a la ubicación de la observación.