Planteamiento del problema

En gran parte del mundo la red de pluviómetros es escasa y el radar meteorológico no existe, y sin embargo la mesa de pronóstico tiene que responder cada mañana la misma pregunta: ¿cuánta lluvia cayó, y dónde? Para muchos Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales, las estimaciones satelitales de precipitación son la única imagen de lluvia espacialmente completa disponible en casi tiempo real.

Tres familias operacionales dominan esa imagen: GPM IMERG de la NASA, los productos de precipitación H SAF de EUMETSAT y el NOAA Enterprise Rain Rate (el algoritmo operacional SCaMPR). Están construidas de maneras distintas, cubren partes distintas del globo, llegan a velocidades distintas y se descargan de formas distintas.

Este módulo le da dominio práctico de las tres: cómo se construye cada estimación, cómo descargar cada una para su propio cuadro delimitador con un notebook con scripts, y cómo comparar los productos que cubran su región en una rejilla común. Una regla lo gobierna todo: esto es una comparación, no una evaluación. Ningún producto aquí se trata como la verdad; decidir cuál está más cerca de lo que realmente cayó exigiría observaciones de referencia independientes, que este módulo deliberadamente no usa.

Descripción breve

Conozca las tres grandes familias de precipitación satelital (GPM IMERG, H SAF y el NOAA Enterprise Rain Rate / SCaMPR), descargue cada una para su propia región con notebooks de Python, y compárelas en una rejilla común con mapas de diferencias, gráficos de dispersión e hietogramas. Termina escribiendo un informe de una página sobre lluvia satelital para su área de responsabilidad.

Audiencia

Pronosticadores e hidrometeorólogos en el inicio de su carrera en los Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales de los países del proyecto de la OMM, en especial donde los pluviómetros y el radar son escasos. Nivel de fundamentos.

Esfuerzo estimado

Alrededor de 1.5 a 2 horas en total. A su propio ritmo.

Requisitos previos

• Vocabulario básico de precipitación (tasa de lluvia, acumulación, convectivo, estratiforme).
• Python a nivel de notebook de Jupyter (ejecutar celdas, editar unas pocas líneas); no se requiere formación en teledetección.
• Comodidad con los cuadros delimitadores de latitud y longitud.
• No se necesitan cuentas de datos por adelantado; el módulo indica cuáles crear y cuándo.

Lo que podrá hacer al final

1. Describir cómo IMERG, los productos H SAF y el Enterprise Rain Rate convierten cada uno las mediciones satelitales en tasas de lluvia.
2. Enunciar la rejilla, el paso de tiempo, la cobertura, la latencia, el inicio del registro y el requisito de cuenta de cada producto.
3. Descargar un subconjunto de cada producto para su cuadro delimitador con los notebooks del módulo (inicio de sesión de Earthdata, registro de H SAF, acceso anónimo a AWS).
4. Llevar los productos disponibles a una rejilla común y comparar cantidad, ubicación y cronología en lenguaje basado en diferencias.
5. Atribuir las diferencias a causas físicamente plausibles y recomendar una práctica de monitoreo para su región, sin veredictos de exactitud, que exigirían datos de referencia que este módulo no usa.

Sugerencia de imagen para la tarjeta del curso

Tres mapas lado a lado del total de lluvia de un día según IMERG, H SAF y el Enterprise Rain Rate (o el par disponible) sobre un mismo cuadro delimitador, exportados desde el Notebook 04, con el título del módulo en la parte superior.

Créditos

Módulo desarrollado por Mohamed Abdelkader (Universidad de Iowa) para la actividad de desarrollo de capacidades del Proyecto de la OMM. Las referencias se listan al final de las Secciones 2 y 3.