Estimación pluviométrica en tiempo real por medio de redes neuronales
Actualmente, los datos cuantitativos sobre las precipitaciones se obtienen a partir de determinaciones pluviométricas y redes de rádares meteorológicos. Sin embargo, dichas redes no cubren toda la superficie del planeta, ni proporcionan información instantánea. El uso de satélites geoestacionarios en órbitas que los mantienen en una posición fija respecto a un punto específico de la tierra, pueden proporcionar datos en tiempo real para monitorizar las lluvias a una escala mucho más amplia. El proyecto EurainSat ha empleado redes neuronales para desarrollar un nuevo método para modelos de estimación de la pluviosidad por simulación compleja. Las redes neuronales son particularmente eficaces para predecir acontecimientos cuando tales redes disponen de una gran base de datos de ejemplos previos donde extraer conclusiones. EL proyecto ha desarrollado UOB net 1.0 combinando datos obtenidos por técnicas de infrarrojo y observaciones en luz visible con datos recogidos a partir de determinaciones efectuadas por un sensor microondas. Estos datos de precipitaciones del satélite ayudan a obtener estimaciones pluviométricas precisas y en tiempo real que cubren toda la superficie terrestre. Este tipo de información es altamente valiosa ya que ayuda a efectuar predicciones meteorológicas más precisas a escala mundial y permite una mejor monitorización de los fenómenos meteorológicos más graves. Las estimaciones son útiles para un eficaz control hidrológico e hídrico, y sirven de soporte para la toma de decisiones por parte de protección civil ya que tienen un impacto directo en la monitorización de urgencias y otros acontecimientos graves (predicción y control de inundaciones, operaciones de búsqueda y rescate). Las predicciones y las valoraciones también resultan útiles en los estudios del cambio climático global, la monitorización de regiones remotas, la agricultura, y la reducción del hambre. Los usuarios potenciales de esta innovación incluyen las organizaciones de explotación de satélites, los servicios meteorológicos nacionales y regionales, y los programas del pronóstico del tiempo, las organizaciones internacionales que efectúan análisis meteorológicos, así como los organismos de predicción y de protección civil. Además, la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) también se beneficiará de las estimaciones ya que facilitarán la monitorización de la producción alimentaría especialmente en los países en vías de desarrollo.
