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Meteorologica
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ISSN (Print) 0325-187X - ISSN (Online) 1850-468X
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  • Asociación entre pacientes con patologías ósteoarticulares y variables
           meteorológicas, en el área de Buenos Aires

    • Abstract: En este trabajo se analizan datos correspondientes a pacientes que presentan patologías osteoarticulares (POA) en la zona de influencia del gran Buenos Aires, para el período enero 2005-diciembre 2012. Se determina la distribución frecuencial de los mismos en función de la edad y del sexo con el fin de determinar el grado de vulnerabilidad frente a dichas patologías. Además se muestra la relación existente entre la cantidad de afectados con POA y las variables meteorológicas (temperatura media (T), temperatura de rocío (Td) y presión atmosférica (Pr)), así también como la vinculación entre estas últimas y la cantidad de pacientes osteoarticulares relativos al número total de pacientes, con el objetivo final de efectuar una posible previsión del número estimado de pacientes que potencialmente se deberían atender y de poder optimizar los recursos de personal y materiales (vehículos). De las patologías osteoarticulares más frecuentes se han elegido las siguientes: lumbocitalgia, cervicalgia, artralgia, osteocondritis, dorsalgia, ciatalgia y condritis por constituir éstas el 93.3% del total de pacientes registrados con estas patologías. La mayor frecuencia de pacientes con estas afecciones se producen generalmente entre las personas mayores de 70 años, siendo las de sexo femenino las más afectadas. Los coeficientes de correlación diarios entre los pacientes de las distintas enfermedades y las variables meteorológicas utilizadas no son estadísticamente significativos, pero sí lo son las correlaciones mensuales obtenidas entre las tres variables y los pacientes con dorsalgia y osteocondritis, así también como la correlación entre la temperatura mensual y los pacientes con lumbocitalgia. A partir de los resultados obtenidos de las frecuencias de pacientes con POA en relación al número total de pacientes que acuden a la empresa proveedora de los datos, se puede inferir que la temperatura media es la que mejor se correlaciona linealmente con el número de pacientes registrados y que la empresa prestadora del servicio sanitario habría recibido más llamadas cuando la T y la Td superaron los 14.1oC y a 9.1oC respectivamente y menos llamadas cuando la Pr superaron los 1013 mb, en cualquier mes del año. Considerando periodos estacionales y para todas las POA analizadas, se observa una disminución del porcentaje relativo de pacientes en el siguiente orden: verano, primavera, otoño e invierno. Considerando los valores mensuales de T, Td y Pr, por medio de las expresiones de correlación múltiple (Stepwise) que los involucran, se calculan los valores esperados de pacientes relativos mensuales (NRSt), con un error cuadrático (") que varía entre 0.26 y 0.0001; el máximo e corresponde a la lumbocitalgia, disminuyendo en el siguiente orden: cervicalgia, artralgia, osteocondritis, dorsalgia, ciatalgia y condritis. Con los resultados obtenidos entre los valores mensuales de pacientes con POA y las variables meteorológicas, a través de las proyecciones de los valores de la temperatura media obtenidos por modelos climáticos globales, se podría evaluar la cantidad mensual futura de pacientes osteoarticulares.This paper examines data of patients with osteoarticular pathologies (POA) in the area of influence of the bigger Buenos Aires in the period January 2005-December 2012. Frequency distributions of POA occurrence are determined in function of the age and gender to determine the degree of vulnerability to the POA. The relationship is also established between the number of patients with POA during that period and meteorological variables (temperature (T), dew point (Td) and atmospheric pressure (Pr)). In addition, the relationship between T, Td, Pr and the relative frequency of POA patients with respect to the total of patients at a medical enterprise, with the aim to determine whether these meteorological variables can be used to forecast the number of patients, as well as the number of professionals and vehicles under given weather conditions. The following POA were selected: lumbocitalgia, cervicalgia, artralgia, osteocondritis, dorsalgia, ciatalgia and condritis, given that 93.3% of the patients suffer from these pathologies. The greatest incidence of these illnesses is generally observed in adults above 70 years old, primarily women. Daily correlation coefficients between the incidence of each POA and meteorological variables are not statistically significant. On the contrary, monthly correlations for the three variables and the number of patients with dorsalgia and osteocondrits are statistically significant. This is also true for monthly temperature and patients with lumbocitalgia. The analysis of the frequencies of patients with POA relative to the total number of patients would indicate that mean temperature correlates best with the number of registered patients. In addition, a larger number of calls would reach the health service company when T and Td are warmer than 14.1 and 9.1, respectively and less phone calls when Pr is higher than 1013 mb in any month of the year. The seasonal analysis of POA occurrence shows that frequency decreases from its summer peak through spring, autumn and winter. Multiple correlations obtained from the Stepwise method of T, Td and Pr allow estimating the expected number of patients per month, (FrSt) with a quadratic error range of 0.26 - 0.0001. The maximum error is for lumbocitalgia and decreases through cervicalgia, artralgia, osteocondritis, dorsalgia, ciatalgia and condritis. Based on the results obtained between the monthly number of patient with POA and meteorological variables, mean temperature projected by global climate models might be used to forecast the monthly number of osteoarticular patients in the future.
       
  • Validación de la estimación de precipitación por satélite aplicando la
           técnica hidroestimador

    • Abstract: La técnica Hidroestimador para estimar precipitación por satélite fue desarrollada originalmente en la National Oceanic and Atmospheric Administration/National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA/NESDIS). En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina, esta técnica volvió a estar operativa a partir de septiembre de 2013, y utiliza imágenes del canal infrarrojo térmico del satélite GOES-13 e información de variables meteorológicas pronosticadas por el modelo ETA. Los píxeles de lluvia y no lluvia, se separan de acuerdo a un valor construido con la media y la desviación estándar de la temperatura de brillo en un área centrada en el píxel de interés. Las nubes en un determinado píxel, producen precipitación si poseen topes más fríos que la media de los píxeles circundantes. La tasa de precipitación, se ajusta teniendo en cuenta la humedad del entorno, a partir de datos de humedad relativa y agua precipitable de los modelos de pronóstico numérico. En la página web del SMN, los mapas de precipitación instantánea están disponibles cada 30 minutos, y los mapas de precipitación acumulada cada 6, 12 y 24 horas, con una resolución espacial de 4 km. Actualmente, se lleva adelante el seguimiento y la aplicación de diferentes cambios en el algoritmo con el fin de mejorar esta estimación, que incluyen una versión asociada al filtrado de nubes cirrus, como también la comparación con una versión que no discrimina clusters de nubes. En este trabajo, se realiza una validación cada 24 horas de la versión operativa y las versiones de prueba de la estimación de precipitación, teniendo en cuenta el periodo de un año completo de datos disponibles. Esta evaluación integral, consiste en el análisis de diferentes estadísticos en forma puntual, y en la red completa de estaciones pluviométricas disponible en tiempo real. En el sur de Sudamérica, que presenta diferentes regímenes de precipitación, se pudo observar en la validación diaria para los meses disponibles, que el Hidroestimador tiende a subestimar la precipitación en los eventos de precipitación débil, tal como mostraron Salio et al. (2015), pero aparece una sobrestimación importante en los eventos de precipitación más intensa.The Hydro-Estimator technique to estimate precipitation from satellite was originally developed at the National Oceanic and Atmospheric Administration / National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA / NESDIS). In Argentina, a local version of this technique became again operational at the National Meteorological Service from September 2013. It is based on thermal infrared channel images from GOES-13 satellite and forecasted meteorological variables from ETA model outputs. Rain and no rain pixels are separated according to a temperature value built with the mean and standard deviation of the brightness temperature at an area centered on the pixel being analyzed. The clouds in a given pixelproduce precipitation if they have colder tops than the average of the surrounding pixels. The precipitation rate is adjusted considering data from relative humidity and precipitable water of numerical forecast models. On the website of SMN, precipitation rain rate maps are produced and uploaded to internet every half hour, and accumulated precipitation maps every 6, 12 and 24 hours, with a spatial resolution of 4 km. Currently, monitoring and the application of different changes in the algorithm are being performed in order to improve the estimate. The changes included a version associated with filtering cirrus clouds, as well as a comparison with a version that does not discriminate clouds clusters. A validation is performed every 24 hours for this product and test versions, for a period of one complete year of data available. This integral evaluation is made with different statistical analyses locally and in the complete network of meteorological stations available in real time. In southern South America, where different precipitation regimes are present, it was observed in daily validation over the available months, that Hydro-Estimator tends to underestimate in weak precipitation events, as shown by Salio et al. (2015), but a significant overestimation appears in more intense precipitation events.
       
  • Análisis de la relación espacio temporal entre la precipitación
           estimada por el satélite TRMM (3B42RT) y el caudal medio diario en la
           cuenca del Río Iguazú

    • Abstract: El objetivo de este trabajo es analizar la relación espacio temporal entre la precipitación diaria estimada por el satélite TRMM Versión 3B42RT en la cuenca del río Iguazú y el caudal medio diario en los puertos Iguazú y Andresito durante el período 2001 - 2013. Se realizan correlaciones teniendo en cuenta la precipitación diaria areal en la cuenca, así como también considerando los valores de precipitación estimados en cada punto de retículo. Asimismo se realiza un estudio para los eventos de crecida del río Iguazú ocurridos en junio de 2013 y junio de 2014, con el objetivo de analizar el impacto de la precipitación estimada sobre el caudal medio diario en el puerto Iguazú. Los resultados obtenidos a partir del análisis realizado teniendo en cuenta la precipitación areal muestran para el puerto Iguazú que la lluvia estimada para un día tiene mayor influencia en el caudal del río entre 5 a 7 días posteriores a la ocurrencia del evento de precipitación. Mientras que para Andresito el impacto tiene lugar entre 2 y 3 días después de ocurrido el evento de precipitación. En ambos casos se observa que el impacto observado en la tasa de cambio del caudal es más inmediato. Respecto de la relación espacio temporal se observa que el valor de caudal medio diario del puerto Iguazú se encuentra mayormente influenciado por la precipitación estimada ocurrida en la cuenca media y alta, entre 5 y 7 días después de ocurridos los eventos de precipitación. Por su parte, para el puerto Andresito las mayores correlaciones se encuentran entre 2 y 4 días posteriores al evento de precipitación en casi toda la extensión de la cuenca, con máximos en la cuenca alta y media. A partir del análisis de los dos eventos de crecidas analizados se obtienen resultados coherentes con lo mencionado anteriormente.The aim of this study is to analyse the spatial-temporal relationship between daily precipitation estimated by TRMM satellite Version 3B42RT in Iguazu River Basin and daily average streamflow in the Iguazú and Andresito Ports during the period 2001- 2013. Correlations are made using areal daily precipitation estimated in the whole basin, as well as using precipitation estimated in each grid point. In addition, two case studies of Iguazú River floods are analysed, one occurred in June 2013 and the other one in June 2014. Results obtained from the areal precipitation analysis for Iguazú Port show that daily estimated precipitation has better influence in the river streamflow about 5 to 7 days after the precipitation event occurrence, whereas that in Andresito Port the most impact takes place between 2 and 3 days after the precipitation event occurrence. In both cases the impact observed in the streamflow rate change is earlier. In respect of the spatial - temporal relationship, it is found that the daily average streamflow in Iguazú Port is mostly influenced by the estimated precipitation occurred in the middle and upper basin, between 5 and 7 days after precipitation events occurred. On the other hand, the highest correlations that are found in Andresito Port are between 2 and 4 days after the precipitation event occurrence in all the basin area, with maximum values in the upper and middle basin. Moreover, the analysis of the two particular case studies of floods show consistent results compared with the above mentioned.
       
  • Estimacion de precipitaciones extremas a traves de GSMAP y aplicación
           hidrologica a la crecida del arroyo Telsen, Chubut, Patagonia Argentina

    • Abstract: Las técnicas de procesamiento de datos satelitales podrían ser una fuente de información valiosa para realizar estimaciones de la lluvia para amplias superficies y facilitar la modelación hidrológica en regiones donde los datos de precipitación en tierra son escasos. El objetivo de este trabajo fue evaluar las características de las precipitaciones ocurridas durante los primeros días del mes de abril del 2014 en el norte de la Patagonia y estimar la crecida extraordinaria de la cuenca del arroyo Telsen, mediante la utilización de datos Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) y datos de pluviómetros terrestres. Los resultados de los análisis estadísticos para comparar la precipitación observada y estimada indican un muy buen ajuste que permitiría utilizar datos de precipitación estimada en sitios que no cuentan con datos meteorológicos de campo. A través de ésta técnica, se facilitaría la elaboración de mapas de distribución espacial de la precipitación. Esta metodología permitiría, además, utilizar las estimaciones de precipitación en aplicaciones hidrológicas posibilitando realizar análisis más profundos sobre las problemáticas regionales respecto a los recursos hídricos, aún en los casos en donde no se dispone de datos medidos in situ.Processing techniques of satellite data could be a source of valuable information for estimating rainfall for large areas and facilitate hydrological modeling in regions where land precipitation data are scarce. The aim of this study was to evaluate the characteristics of rainfall that occurred during the first days of April 2014 in northern Patagonia and estimate the extraordinary flood of the Telsen stream basin, using Global Satellite Mapping of Precipitation data (GSMaP) and data from terrestrial rain gauges. The results of the statistical analyze to compare the observed and estimated rainfalls indicate a very good fit that would allow to use estimated precipitation data at sites that do not have field weather data. Through this technique, mapping the spatial distribution of precipitation would be facilitated. Moreover, this methodology would also allow using estimates of precipitation in hydrological applications, permitting more in-depth analysis about regional issues regarding water resources, even in cases where no measured in situ data are available.
       
 
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