(untitled) (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
Este trabajo evalúa la capacidad de variables derivadas de radares meteorológicos para discriminar parcelas agrícolas con y sin daño por episodios de granizo. El estudio se centra en la zona oriental de la Península Ibérica y utiliza datos de los radares de Murcia y Zaragoza correspondientes al año 2022. Para ese año se dispone de una base de datos de parcelas afectadas por eventos de granizo y de otras no afectadas, que incluye cultivo, fecha de siembra, fecha del episodio y el porcentaje de daño tasado en campo. Para generar un conjunto de datos balanceado se seleccionó, para cada parcela dañada con un nivel de daño >20%, una parcela sin daño del mismo cultivo, con fecha de siembra similar (±7 días) y situadas entre 5 y 10 km. Para dichas parcelas, se extrajeron los datos de reflectividad radar y de precipitación correspondientes al día del daño. A partir de ellos se derivaron las variables: reflectividad máxima en 24h (), precipitación acumulada en 24h (), precipitación máxima horaria en 24h () y energía cinética del granizo acumulada en 24h (), calculada a partir de la integración temporal de la reflectividad. La capacidad de discriminación se evaluó mediante curvas ROC y el índice de Youden, que permitió determinar umbrales operativos óptimos. A nivel global, y mostraron la mayor capacidad discriminativa (AUC = 0,70), mientras que (AUC = 0,65) y (AUC = 0,62) presentaron menor rendimiento. El análisis por cultivo evidenció variabilidad en la respuesta, con valores elevados del índice de Youden en cultivos como melón, calabaza, pimiento o cebolla, y menor capacidad discriminativa en otros como lechuga. Los resultados indican que las variables basadas en la reflectividad presentan mayor consistencia para identificar daño por granizo y que el índice de Youden constituye una herramienta útil para definir umbrales operativos reproducibles a partir de datos radar.