Una anàlisi prèvia a Catalunya (NE península Ibèrica) havia mostrat l’elevada correlació entre els avisos de l’algorisme de “Lightning Jump” (LJ) i l’aparició de fenòmens de temps sever. L’algorisme es va posar en funcionament al Servei Meteorològic de Catalunya (SMC) el 2016, considerant exclusivament dades de llamps. Vam trobar que més del 80% de les alertes estaven associades a almenys un registre de fenomen meteorològic sever a la zona d’estudi. Aquest percentatge podria ser encara més elevat a causa de la manca d’observacions en alguns esdeveniments ocorreguts a zones de baixa densitat de població o de nit. Per recollir registres de superfície que milloressin la informació associada als fenòmens ocorreguts en tempestes severes el 2017, vam iniciar una campanya ciutadana (anomenada "Plega la pedra") mitjançant xarxes socials (principalment, twitter -#meteocatpedra- i un canal de WhatsApp). Gràcies a l’elevada contribució de la campanya ciutadana, el nombre de registres va ser superior a la mitjana en situacions comparables d’anys anteriors. La primera part d’aquest treball mostra el funcionament de la campanya del SMC i els resultats de la campanya informats durant el 2018. La segona part de l’anàlisi va consistir en un estudi climatològic complet del seu comportament a Catalunya, basat en 13 anys de dades relacionades amb les alertes de LJ disponibles. L’estudi va considerar algunes característiques com ara l’interval de formació, la distribució en l’espai, o les distribucions mensuals i anuals. Aquestes característiques es van comparar i es van combinar amb les observacions de situacions meteorològiques adverses registrades durant aquest període a la mateixa zona. Tot això ajuda a entendre millor les tempestes que han desencadenat els avisos i la relació entre l’alerta i les observacions meteorològiques de temps sever a la superfície.
pp. 10-20