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@Article{HobouchianSkaBarVilSal:2017:VaLaEs,
               author = "Hobouchian, Mar{\'{\i}}a Paula and Skabar, Yanina 
                         Garc{\'{\i}}a and Barrera, Daniel Barrera and Vila, Daniel 
                         Alejandro and Salio, Paola",
          affiliation = "SMN and SMN and {Universidad de Buenos Aires (UBA)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidad de Buenos 
                         Aires (UBA)}",
                title = "Validaci{\'o}n de la estimaci{\'o}n de precipitaci{\'o}n por 
                         sat{\'e}lite aplicando la t{\'e}cnica hidroestimador",
              journal = "Meteorologica",
                 year = "2017",
               volume = "42",
               number = "1",
                pages = "19--37",
             keywords = "Precipitaci{\'o}n, Hidroestimador, Sudam{\'e}rica, 
                         Precipitation, Hydro-Estimator, South America.",
             abstract = "La t{\'e}cnica Hidroestimador para estimar precipitaci{\'o}n por 
                         sat{\'e}lite fue desarrollada originalmente en la National 
                         Oceanic and Atmospheric Administration/National Environmental 
                         Satellite, Data, and Information Service (NOAA/NESDIS). En el 
                         Servicio Meteorol{\'o}gico Nacional (SMN) de Argentina, esta 
                         t{\'e}cnica volvi{\'o} a estar operativa a partir de septiembre 
                         de 2013, y utiliza im{\'a}genes del canal infrarrojo t{\'e}rmico 
                         del sat{\'e}lite GOES-13 e informaci{\'o}n de variables 
                         meteorol{\'o}gicas pronosticadas por el modelo ETA. Los 
                         p{\'{\i}}xeles de lluvia y no lluvia, se separan de acuerdo a un 
                         valor construido con la media y la desviaci{\'o}n est{\'a}ndar 
                         de la temperatura de brillo en un {\'a}rea centrada en el 
                         p{\'{\i}}xel de inter{\'e}s. Las nubes en un determinado 
                         p{\'{\i}}xel, producen precipitaci{\'o}n si poseen topes 
                         m{\'a}s fr{\'{\i}}os que la media de los p{\'{\i}}xeles 
                         circundantes. La tasa de precipitaci{\'o}n, se ajusta teniendo en 
                         cuenta la humedad del entorno, a partir de datos de humedad 
                         relativa y agua precipitable de los modelos de pron{\'o}stico 
                         num{\'e}rico. En la p{\'a}gina web del SMN, los mapas de 
                         precipitaci{\'o}n instant{\'a}nea est{\'a}n disponibles cada 30 
                         minutos, y los mapas de precipitaci{\'o}n acumulada cada 6, 12 y 
                         24 horas, con una resoluci{\'o}n espacial de 4 km. Actualmente, 
                         se lleva adelante el seguimiento y la aplicaci{\'o}n de 
                         diferentes cambios en el algoritmo con el fin de mejorar esta 
                         estimaci{\'o}n, que incluyen una versi{\'o}n asociada al 
                         filtrado de nubes cirrus, como tambi{\'e}n la comparaci{\'o}n 
                         con una versi{\'o}n que no discrimina clusters de nubes. En este 
                         trabajo, se realiza una validaci{\'o}n cada 24 horas de la 
                         versi{\'o}n operativa y las versiones de prueba de la 
                         estimaci{\'o}n de precipitaci{\'o}n, teniendo en cuenta el 
                         periodo de un aņo completo de datos disponibles. Esta 
                         evaluaci{\'o}n integral, consiste en el an{\'a}lisis de 
                         diferentes estad{\'{\i}}sticos en forma puntual, y en la red 
                         completa de estaciones pluviom{\'e}tricas disponible en tiempo 
                         real. En el sur de Sudam{\'e}rica, que presenta diferentes 
                         reg{\'{\i}}menes de precipitaci{\'o}n, se pudo observar en la 
                         validaci{\'o}n diaria para los meses disponibles, que el 
                         Hidroestimador tiende a subestimar la precipitaci{\'o}n en los 
                         eventos de precipitaci{\'o}n d{\'e}bil, tal como mostraron Salio 
                         et al. (2015), pero aparece una sobrestimaci{\'o}n importante en 
                         los eventos de precipitaci{\'o}n m{\'a}s intensa. ABSTRACT: The 
                         Hydro-Estimator technique to estimate precipitation from satellite 
                         was originally developed at the National Oceanic and Atmospheric 
                         Administration / National Environmental Satellite, Data, and 
                         Information Service (NOAA / NESDIS). In Argentina, a local version 
                         of this technique became again operational at the National 
                         Meteorological Service from September 2013. It is based on thermal 
                         infrared channel images from GOES-13 satellite and forecasted 
                         meteorological variables from ETA model outputs. Rain and no rain 
                         pixels are separated according to a temperature value built with 
                         the mean and standard deviation of the brightness temperature at 
                         an area centered on the pixel being analyzed. The clouds in a 
                         given pixelproduce precipitation if they have colder tops than the 
                         average of the surrounding pixels. The precipitation rate is 
                         adjusted considering data from relative humidity and precipitable 
                         water of numerical forecast models. On the website of SMN, 
                         precipitation rain rate maps are produced and uploaded to internet 
                         every half hour, and accumulated precipitation maps every 6, 12 
                         and 24 hours, with a spatial resolution of 4 km. Currently, 
                         monitoring and the application of different changes in the 
                         algorithm are being performed in order to improve the estimate. 
                         The changes included a version associated with filtering cirrus 
                         clouds, as well as a comparison with a version that does not 
                         discriminate clouds clusters. A validation is performed every 24 
                         hours for this product and test versions, for a period of one 
                         complete year of data available. This integral evaluation is made 
                         with different statistical analyses locally and in the complete 
                         network of meteorological stations available in real time. In 
                         southern South America, where different precipitation regimes are 
                         present, it was observed in daily validation over the available 
                         months, that Hydro-Estimator tends to underestimate in weak 
                         precipitation events, as shown by Salio et al. (2015), but a 
                         significant overestimation appears in more intense precipitation 
                         events.",
                 issn = "1850-468X and 0325-187X",
             language = "es",
           targetfile = "hobouchian_validacion.pdf",
        urlaccessdate = "24 nov. 2020"
}


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