ASMET 7: Detectando la turbulencia en aire claro, TAC: caso de estudio en Sudáfrica

ASMET 7: Detecting Clear Air Turbulence: South African Case Study

La turbulencia es una preocupación importante para la industria de la aviación. A menudo no se detecta en las zonas libres de nubes, cogiendo a los pilotos con la guardia baja cuando vuelan en ella. La turbulencia puede herir a los pasajeros y a la tripulación, y causar daños estructurales a las aeronaves. Esto hace que sea crítico para los meteorólogos seguir de cerca la atmósfera para detectar signos de turbulencia y emitir advertencias especiales cuando es probable que esté presente. Este módulo ayuda a preparar a los meteorólogos para las tareas del suministro de información general acerca de la turbulencia y mostrar cómo detectarla utilizando imágenes de satélite, tefigramas y productos de modelos numéricos de predicción.

Por último se presenta un caso de estudio donde los estudiantes pueden asumir el papel de pronosticador de aviación en el Aeropuerto Internacional de Ciudad del Cabo (Sudáfrica), y la necesidad de determinar si la turbulencia es probable que se presente a lo largo de una trayectoria de vuelo. La lección está destinada para los meteorólogos, los meteorólogos interesados en la meteorología de la aviación general, los instructores y estudiantes.

Tenga en cuenta que el módulo es uno de los tres casos de estudio en meteorología aeronáutica desarrollados por el equipo de ASMET para mejorar la predicción de la aviación en África.

Objetivos

- Identificar los pasos en el proceso para detectar la turbulencia en aire claro, TAC

- Aplicar el proceso, identificando áreas de niveles medios-altos de la TAC a partir de observaciones satelitales, tefigramas y datos de modelos de predicción

- Comunicar los peligros de turbulencia a través de un briefing al piloto

Más en: https://www.meted.ucar.edu/training_module.php?id=1078

Para realizar el curso: regístrate gratis

Fuente: METED COMET

Esta entrada se publicó en Noticias en 04 Ene 2014 por Francisco Martín León