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INDICEINDICE

objetivoobjetivo introducciónintroducción metodologíametodología performance del métodoperformance del método estudios de sensibilidadestudios de sensibilidad otros métodosotros métodos conclusionesconclusiones

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OBJETIVOOBJETIVO Se describe un procedimiento automatizado para el Se describe un procedimiento automatizado para el

pronostico de turbulencia en niveles medios-altos.pronostico de turbulencia en niveles medios-altos.

Graphical Turbulence Guidance (GTG)Graphical Turbulence Guidance (GTG)

Se realizaron estudios de verificación estadística con Se realizaron estudios de verificación estadística con énfasis en las probabilidades de detección de SI/NO énfasis en las probabilidades de detección de SI/NO ocurrencia dadas por el algoritmo de pronostico.ocurrencia dadas por el algoritmo de pronostico.

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INTRODUCCIONINTRODUCCION

La dificultad del pronostico de TURBULENCIA se debe La dificultad del pronostico de TURBULENCIA se debe principalmente a que ella es un fenómeno de principalmente a que ella es un fenómeno de MICROESCALA.MICROESCALA.

En aeronáutica, la turbulencia es mas relevante cuando las En aeronáutica, la turbulencia es mas relevante cuando las dimensiones del torbellino con el avión son comparables. dimensiones del torbellino con el avión son comparables. Esto corresponde a 100m, una escala imposible de Esto corresponde a 100m, una escala imposible de pronosticar directamente por los modelos.pronosticar directamente por los modelos.

La energía asociada a esta escala se relaciona con los La energía asociada a esta escala se relaciona con los movimientos atmosféricos en escalas mayores, las cuales movimientos atmosféricos en escalas mayores, las cuales pueden ser bien resueltas por los modelos numéricos de pueden ser bien resueltas por los modelos numéricos de predicción del tiempo (NWP).predicción del tiempo (NWP).

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INTRODUCCIONINTRODUCCION

Inicialmente se desarrolló y testeó un sistema Inicialmente se desarrolló y testeó un sistema completamente automatizado de pronostico de turbulencia: completamente automatizado de pronostico de turbulencia: ITFA (Integrated Turbulence Forecasting Algorithm).ITFA (Integrated Turbulence Forecasting Algorithm).

Con el tiempo, se volvió operativo y fue renombrado como Con el tiempo, se volvió operativo y fue renombrado como GTG.GTG.

La primera versión se denominó GTG1 y se centraba en el La primera versión se denominó GTG1 y se centraba en el pronostico de CAT en niveles altos (FLs>200).pronostico de CAT en niveles altos (FLs>200).

Luego se evolucionó en una versión GTG2, la cual extendió Luego se evolucionó en una versión GTG2, la cual extendió sus pronósticos a niveles medios (100<FLs>200) sus pronósticos a niveles medios (100<FLs>200) significantes para el trafico aéreo.significantes para el trafico aéreo.

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Metodología GTGMetodología GTG Utiliza datos del modelo NCEP’s RUC-2 (Rapid Update Cycle). Tiene Utiliza datos del modelo NCEP’s RUC-2 (Rapid Update Cycle). Tiene

mayor resolución vertical en niveles altos, usa sistema de mayor resolución vertical en niveles altos, usa sistema de coordenadas isoentrópicas.coordenadas isoentrópicas.

Combina distintos índices o diagnósticos de turbulencia. Cada uno Combina distintos índices o diagnósticos de turbulencia. Cada uno de ellos tiene un de ellos tiene un pesopeso que se obtiene a partir de buscar la mejor que se obtiene a partir de buscar la mejor aproximación a las observaciones disponibles (PIREPs). aproximación a las observaciones disponibles (PIREPs).

GTGD GTGC

Los pesos se determinan en cada actualización del modelo, si es suficiente el número de PIREPs

disponibles en tiempo real (dinámicos)

Los pesos son fijos, en caso de no contar con suficientes PIREPs para

ajustar los pesos en cada actualización (climatológicos)

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Paso 1 – cálculo de índicesPaso 1 – cálculo de índices Se calcula un set de índices a partir del modelo para cada punto de Se calcula un set de índices a partir del modelo para cada punto de

grilla. La idea es representar la mayor cantidad de procesos que grilla. La idea es representar la mayor cantidad de procesos que pueden contribuir a la formación de turbulencia. pueden contribuir a la formación de turbulencia.

En niveles altos

• índice de Colson – Panofsky

• Ri

• TKE

• función Frontogénesis

• desbalance de flujo

• grad. Horiz. T

• TI1

• NCSU1

• EDR

• SIGW

En niveles medios

• deformación horizontal

• ABSIA

• velocidad del V

• función Frontogénesis

• grad. Horiz. T

• TI1

• NCSU1

• EDR

• SIGW

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Paso 2 - umbralesPaso 2 - umbralesLos diagnósticos se interpolan a los niveles de vuelo y se trazan en Los diagnósticos se interpolan a los niveles de vuelo y se trazan en

una escala de intensidades de turbulencia que va del 0 al 1. una escala de intensidades de turbulencia que va del 0 al 1.

Se derivan valores umbrales para determinar las distintas categorías Se derivan valores umbrales para determinar las distintas categorías para la intensidad de la turbulencia para la intensidad de la turbulencia se comparan los pares de se comparan los pares de

datos “valores de índice – PIREPs” y se obtiene la mediana datos “valores de índice – PIREPs” y se obtiene la mediana correspondiente a un conjunto de valores de un índice. Luego será correspondiente a un conjunto de valores de un índice. Luego será

asociado a cada categoría, según la siguiente escala de asociado a cada categoría, según la siguiente escala de intensidades:intensidades:

Nula = 0Nula = 0Leve = 0.25Leve = 0.25

Moderada = 0.5Moderada = 0.5Severa = 0.75Severa = 0.75Extrema = 1 Extrema = 1

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Paso 2 - umbralesPaso 2 - umbrales

En el gráfico se asocian los valores de los En el gráfico se asocian los valores de los umbrales obtenidos a partir de la umbrales obtenidos a partir de la

mediana a la escala de intensidad de mediana a la escala de intensidad de turbulencia y después se unen con turbulencia y después se unen con

curvascurvas

Los puntos de quiebre donde cambia la Los puntos de quiebre donde cambia la pendiente corresponden a los valores pendiente corresponden a los valores

umbralesumbrales

Eje x = umbrales

Eje y = intensidad de la turb

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Paso 2 - umbralesPaso 2 - umbrales

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Paso 3 – scoring function Paso 3 – scoring function (GTGD)(GTGD)

en el caso de usar “pesos dinámicos” cada diagnóstico se compara en el caso de usar “pesos dinámicos” cada diagnóstico se compara con los PIREPs disponibles dentro de un rango de +-90 min con los PIREPs disponibles dentro de un rango de +-90 min

alrededor de la hora de corrida del modelo. alrededor de la hora de corrida del modelo.

Se determina un SCORE que mide el error relativo entre el valor de intensidad de turbulencia pronosticado por cada diagnóstico

y el observado en los PIREPs

PODY = probabilidad de detección de eventos con intensidad moderada o mayor (MOG event)

PODN = probabilidad de detección de eventos nulos o leves

FMOG = fracción de la grilla ocupada por los eventos MOG pronosticados por el diagnóstico, respecto de la grilla total.

TSS = PODY + PODN – 1 (usan los índices de los cuatro puntos de grilla que rodean al PIREP)

C=1

P= 0.25

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Paso 4 – pesos (GTGD)Paso 4 – pesos (GTGD)Se calculan los pesos para cada diagnóstico a partir de la Se calculan los pesos para cada diagnóstico a partir de la

función “score”función “score”

Paso 5 – producto GTGPaso 5 – producto GTG

(i,j,k) = punto de grilla

N = número de diagnósticos

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Paso 6 - GTG pronósticoPaso 6 - GTG pronóstico

se calculan los diagnósticos a partir de los campos pronosticados se calculan los diagnósticos a partir de los campos pronosticados por el modelopor el modelo

se derivan los pesos a partir de los análisisse derivan los pesos a partir de los análisis se obtiene el pronóstico para cada punto de grilla según la se obtiene el pronóstico para cada punto de grilla según la

ecuación anteriorecuación anterior

el procedimiento se repite para cada corrida del modelo el procedimiento se repite para cada corrida del modelo

la respuesta de los diagnósticos y los valores óptimos para los la respuesta de los diagnósticos y los valores óptimos para los umbrales difieren para niveles medios y altosumbrales difieren para niveles medios y altos

el número de PIREPs disponible para niveles medios es mucho el número de PIREPs disponible para niveles medios es mucho menor que para niveles altosmenor que para niveles altos

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GTG2 performanceGTG2 performance

para la verificación se compara el resultado del para la verificación se compara el resultado del modelo con las observaciones (PIREPs)modelo con las observaciones (PIREPs)

los autores evalúan los errores que provienen los autores evalúan los errores que provienen de los PIREPs y verifican que no contribuyen de los PIREPs y verifican que no contribuyen significativamente en la incertidumbre de los significativamente en la incertidumbre de los resultados del proceso de verificación y resultados del proceso de verificación y estudios de sensibilidadestudios de sensibilidad

utilizan un año de datos observadosutilizan un año de datos observados

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GTG2 performanceGTG2 performanceCurvas PODY – PODN (ROC)Curvas PODY – PODN (ROC)Son una medida de la habilidad del algoritmo en discriminar entre SI / NO Son una medida de la habilidad del algoritmo en discriminar entre SI / NO

eventoseventos

Niveles altos (FL 200 – FL 460)

análisis Prono a 6hs

•Diagnósticos individuales

•GTGD

•GTGC

•AIRMET

Se comparan

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GTG2 performanceGTG2 performance

Niveles medios (FL 100 – FL 200)

análisis Prono a 6hs

Las combinaciones GTGD y GTGC dan mejores

resultados

El GTGC perjudica levemente la performance

en el análisis y prácticamente no se

diferencia de la performance del GTGD a

6hs

Se observa mejor performance para el análisis

La performance para niveles altos es un poco

mejor

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GTG2 performanceGTG2 performanceFunción de distribución de probabilidad para los eventos nulos y MOGFunción de distribución de probabilidad para los eventos nulos y MOG Cuanto menos solapadas estén las curvas mejor será la discriminación entre eventos SI / NO Cuanto menos solapadas estén las curvas mejor será la discriminación entre eventos SI / NO

La menor intersección entre las curvas se da para el caso GTGGTG

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GTG2 performanceGTG2 performance

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Estudios de sensibilidadEstudios de sensibilidad

Cuantificar la cantidad de incerteza debida Cuantificar la cantidad de incerteza debida a errores asociados a los PIREPs debido a a errores asociados a los PIREPs debido a posición, tiempo ó intensidad.posición, tiempo ó intensidad.

Se llevaron a cabo dos estudios centrando Se llevaron a cabo dos estudios centrando la atención en: distribución de los PIREPs la atención en: distribución de los PIREPs (en frecuencia y ubicación), y en los (en frecuencia y ubicación), y en los valores de intensidad informados por los valores de intensidad informados por los PIREPs.PIREPs.

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Estudios de sensibilidad – 1º Estudios de sensibilidad – 1º casocaso

Se degradó la calidad de la distribución de Se degradó la calidad de la distribución de datos tomando aleatoriamente una datos tomando aleatoriamente una fracción de los PIREPs disponibles y fracción de los PIREPs disponibles y usando esta fracción para la verificación.usando esta fracción para la verificación.

Concretamente, se tomaron 200 pares de Concretamente, se tomaron 200 pares de datos (PIREPs-pronósticos GTG) y para datos (PIREPs-pronósticos GTG) y para cada uno se computó la curva ROC.cada uno se computó la curva ROC.

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Se muestra resultados para GTGC, pero resultados idénticos se obtuvieron con GTGD.

Las bandas de incerteza están bien limitadas para niveles altos (-/+ 2%), y son algo menos estrictas para niveles medios (-/+ 6%) debido al menor numero de PIREPs.

Notar que el limite inferior de la curva de incerteza aún provee significativamente una mejor performance que los AIRMETs.

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Estudios de sensibilidad – 2º Estudios de sensibilidad – 2º casocaso

Se realizó un experimento Se realizó un experimento perturbando los datos, asumiendo perturbando los datos, asumiendo que el 25% de los PIREPs están que el 25% de los PIREPs están reportados con un desfasaje de la reportados con un desfasaje de la intensidad igual a una categoría (ej: intensidad igual a una categoría (ej: leve por moderada).leve por moderada).

El proceso fue repetido 200 veces El proceso fue repetido 200 veces para distintos subsets de PIREPs.para distintos subsets de PIREPs.

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Notar que la degradación en las curvas ROC en niveles altos (-5% a -6%) es mayor que en niveles medios (-1% a -3%). Se puede deber en parte a una mayor incerteza inherente en la intensidad de los PIREPs en niveles medios y en parte a un cambio en GTG mas fino logrado en niveles altos comparado con niveles medios haciendo que los niveles altos resulten mas sensibles a la degradación.

Este es un test algo severo. Perturbando solo por “media categoría” (ej: leve a leve-moderada), las curvas ROC obtenidas son casi indistinguibles de la original.

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Se testearon otros métodos para la Se testearon otros métodos para la combinación de índices. combinación de índices.

En particular, fueron testeados 3 En particular, fueron testeados 3 modelos estadísticamente modelos estadísticamente establecidos para pronosticar un establecidos para pronosticar un resultado binario, y sus resultado binario, y sus performances de predicción performances de predicción comparada con el método GTG. comparada con el método GTG.

Otros métodos Otros métodos combinatorioscombinatorios

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Otros métodos Otros métodos combinatorioscombinatorios

Regresión logísticaRegresión logística

Clasificación árbolClasificación árbol

Redes neuronalesRedes neuronales

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Otros métodos Otros métodos combinatorioscombinatorios

La performance de cada uno está basada La performance de cada uno está basada en el mismo set de observaciones usado en el mismo set de observaciones usado para obtener los resultados para GTG.para obtener los resultados para GTG.

Para entrenar los modelos, se usaron Para entrenar los modelos, se usaron pares PIREPs-diagnósticos del tiempo de pares PIREPs-diagnósticos del tiempo de análisis, y luego se evaluaron los modelos análisis, y luego se evaluaron los modelos en los pronósticos a 6 horas.en los pronósticos a 6 horas.

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GTG supera las estimaciones derivadas de los 3 métodos analizados. Esto es probable debido a la relativa escasez de datos disponibles para el entrenamiento, siendo insuficiente para estimaciones robustas.

Las performances se vuelven mas cercanas al tomar 14 días de pares PIREP-diagnostico para el set de datos para el entrenamiento, y las estimaciones de los parámetros de los modelos se estabilizan.

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ConclusionesConclusiones

La performance global de GTG parece La performance global de GTG parece ser bastante hábil en brindar ser bastante hábil en brindar

información útil para el planeamiento información útil para el planeamiento estratégico con el fin de evitar la estratégico con el fin de evitar la

turbulencia.turbulencia.

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ConclusionesConclusiones La combinación GTG provee una La combinación GTG provee una

performance superior sobre aquellas performance superior sobre aquellas disponibles usando diagnósticos de disponibles usando diagnósticos de turbulencia individuales o AIRMETs.turbulencia individuales o AIRMETs.

Aunque el método de pesos dinámicos da Aunque el método de pesos dinámicos da una mejor performance, el uso de un set una mejor performance, el uso de un set de pesos derivados de la climatología de pesos derivados de la climatología brinda un performance de pronósticos brinda un performance de pronósticos comparables al método de pesos comparables al método de pesos dinámicos, siendo una alternativa útil para dinámicos, siendo una alternativa útil para el uso en regiones con pocos PIREPs.el uso en regiones con pocos PIREPs.

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ConclusionesConclusiones La simple estrategia de pesos usada La simple estrategia de pesos usada

dentro del marco de GTG provee una dentro del marco de GTG provee una performance comparable con performance comparable con procedimientos mucho mas complicados procedimientos mucho mas complicados tales como redes neuronales, y además tales como redes neuronales, y además requiere menor entrenamiento.requiere menor entrenamiento.

En esta investigación, se comprobó que el En esta investigación, se comprobó que el mejor diagnostico INDIVIDUAL es la mejor diagnostico INDIVIDUAL es la función frontogénesis, tanto para niveles función frontogénesis, tanto para niveles medios como para altos.medios como para altos.

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Resumen de los productos Resumen de los productos operativos disponibles en la weboperativos disponibles en la web

http://weather.aero/turbulencehttp://weather.aero/turbulence

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• The Aviation Digital Data Service está The Aviation Digital Data Service está operativo las 24 horas del día, los 7 días operativo las 24 horas del día, los 7 días de la semana.de la semana.

• No tiene restricción y cualquier persona No tiene restricción y cualquier persona puede acceder a la información.puede acceder a la información.

• Sirve como fuente SUPLEMENTARIA de Sirve como fuente SUPLEMENTARIA de información meteorológica.información meteorológica.

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5 secciones se encuentran en la pagina…5 secciones se encuentran en la pagina…

1- Graphical Turbulence Guidance product (GTG-2)

2- Flight Path Tool

3- Current Turbulence Advisores

4- Pilot Reports of Turbulence

5- In-Situ Turbulence viewer

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1- Graphical Turbulence Guidance product (GTG-2)

• Los gráficos generados son pronósticos de información Los gráficos generados son pronósticos de información relacionada a la probabilidad de encontrar turbulencia en relacionada a la probabilidad de encontrar turbulencia en aire claro (CAT) asociada con frentes de niveles altos y aire claro (CAT) asociada con frentes de niveles altos y corriente en chorro. No se intenta predecir turbulencia corriente en chorro. No se intenta predecir turbulencia asociada con convección ú ondas de montaña.asociada con convección ú ondas de montaña.

• El producto provee pronósticos para los 48 estados El producto provee pronósticos para los 48 estados contiguos de Estados Unidos, parte Canadá y México, y sus contiguos de Estados Unidos, parte Canadá y México, y sus respectivas zonas costeras en altitudes de vuelo desde los respectivas zonas costeras en altitudes de vuelo desde los 10.000 ft MSL (Aprox. 700 Hpa) hasta FL450 (145 Hpa).10.000 ft MSL (Aprox. 700 Hpa) hasta FL450 (145 Hpa).

• Los usuarios deben ser conscientes que la turbulencia es Los usuarios deben ser conscientes que la turbulencia es un fenómeno altamente dinámico y en caso de un fenómeno altamente dinámico y en caso de condiciones rápidamente cambiantes, el producto puede condiciones rápidamente cambiantes, el producto puede no identificar precisamente un peligro significativo.no identificar precisamente un peligro significativo.

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1- Graphical Turbulence Guidance product (GTG-2)

• Los gráficos generados pueden ser usados como un suplemento Los gráficos generados pueden ser usados como un suplemento de alta resolución para los AIRMETs y SIGMETs, pero no como un de alta resolución para los AIRMETs y SIGMETs, pero no como un sustituto a la información que ellos proveen (distinción entre sustituto a la información que ellos proveen (distinción entre productos de tiempo primarios y suplementarios).productos de tiempo primarios y suplementarios).

• Los productos consisten en pronósticos a 00, 01, 02 y 03 horas Los productos consisten en pronósticos a 00, 01, 02 y 03 horas los cuales se actualizan a cada hora, y pronósticos a 06, 09 y 12 los cuales se actualizan a cada hora, y pronósticos a 06, 09 y 12 horas los cuales se actualizan cada tres horas, comenzando a las horas los cuales se actualizan cada tres horas, comenzando a las 00Z.00Z.

• Los gráficos, intentan mostrar los pronósticos de condiciones CAT Los gráficos, intentan mostrar los pronósticos de condiciones CAT en un tiempo dado y no para un rango de tiempo. Ellos, se en un tiempo dado y no para un rango de tiempo. Ellos, se generan automáticamente sin la intervención del factor humano. generan automáticamente sin la intervención del factor humano.

• La información de los gráficos es determinada de datos La información de los gráficos es determinada de datos observacionales, reportes de pilotos, sondeos en niveles altos, observacionales, reportes de pilotos, sondeos en niveles altos, sondeos satelitales, reporte de aviones y reportes de estaciones sondeos satelitales, reporte de aviones y reportes de estaciones de superficie, los cuales se integran con la salida de un modelo de superficie, los cuales se integran con la salida de un modelo computacional.computacional.

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2- Flight Path Tool

• Herramienta interactiva la cual muestra los productos de Herramienta interactiva la cual muestra los productos de GTG-2 con un display distinto. GTG-2 con un display distinto.

• Permite sobreponer otra información meteorológica en los Permite sobreponer otra información meteorológica en los gráficos, realizar zoom en áreas especificas, hacer cortes gráficos, realizar zoom en áreas especificas, hacer cortes verticales a través de una vía de vuelo entre otras cosas…verticales a través de una vía de vuelo entre otras cosas…

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3- Current Turbulence Advisores

• Representación grafica de los AIRMETs y SIGMETs, Representación grafica de los AIRMETs y SIGMETs, mostrando la localización de turbulencia con líneas verdes mostrando la localización de turbulencia con líneas verdes sólidas (AIRMETs) y líneas rojas sólidas (AIRMETs).sólidas (AIRMETs) y líneas rojas sólidas (AIRMETs).

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4- Pilot Reports of Turbulence

• Imagen de un mapa que contiene información de Imagen de un mapa que contiene información de reportes de pilotos. Esta imagen se actualiza cada 15 reportes de pilotos. Esta imagen se actualiza cada 15 minutos y muestra la localización y severidad de la minutos y muestra la localización y severidad de la turbulencia reportada por pilotos (PIREPs)turbulencia reportada por pilotos (PIREPs)

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5- In–situ Turbulence Viewer

• Producto experimental con acceso restringido.Producto experimental con acceso restringido.• Permite a los usuarios ver mediciones de turbulencia Permite a los usuarios ver mediciones de turbulencia

registradas en aviones mientras están en vuelo.registradas en aviones mientras están en vuelo.

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FIN!FIN!

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Para seguir mirando… otra visión de la Para seguir mirando… otra visión de la turbulencia…turbulencia…