El producte d\u2019advecci\u00f3 s\u2019obt\u00e9 a partir de les imatges radar obtingudes mitjan\u00e7ant la Xarxa de Radars Meteorol\u00f2gics (XRAD). La metodologia que s\u2019utilitza es coneix com a Short-Term Ensemble Prediction System (STEPS) i s\u2019implementa a trav\u00e9s de la llibreria de codi lliure pySTEPS (Pulkkinen et al., 2019). Aquesta metodologia es basa a obtenir primer un camp de moviment a partir de les tres darreres imatges radar disponibles. S\u2019assumeix que, a una hora vista, el camp de precipitaci\u00f3 es despla\u00e7ar\u00e0 seguint el camp de moviment calculat. Per tant, s’utilitza aquest camp per extrapolar l’\u00faltima imatge radar disponible i obtenir una predicci\u00f3 amb un horitz\u00f3 de pron\u00f2stic d’una hora. <\/p>\n\n\n\n
Tota predicci\u00f3 t\u00e9 un cert grau d’incertesa. En el cas de la precipitaci\u00f3 hi pot haver, entre d’altres, processos de creixement i decreixement de la intensitat de precipitaci\u00f3, aix\u00ed com canvis en el despla\u00e7ament de les \u00e0rees de precipitaci\u00f3. La metodologia emprada permet tenir en compte part d’aquesta incertesa, generant diferents prediccions amb la introducci\u00f3 de petits canvis en la intensitat de precipitaci\u00f3. El producte final s\u2019obt\u00e9 a partir de la combinaci\u00f3 de totes elles.<\/p>\n\n\n\n
El proc\u00e9s per obtenir el producte d’advecci\u00f3 radar es descriu a trav\u00e9s de les imatges seg\u00fcents:<\/p>\n\n\n\n