Determinación de las precipitaciones por satélite
El pronóstico del tiempo tiene ahora un carácter global. Para mejorar la precisión, hay que ampliar la red del equipo de control. Sin embargo, la cobertura de algunas zonas continua siendo mínima o nula, sobre todo en los océanos, que cubren las dos terceras partes de la superficie de la Tierra. La respuesta puede estar en los satélites. A varios miles de kilómetros sobre la superficie de la Tierra, los satélites ofrecen una cobertura muy amplia. Encima de Europa está el METEOSAT, el último de una serie de satélites meteorológicos lanzados con la colaboración de la Agencia Espacial Europea. Los ingenieros de la Universidad de L'Aquila en Italia se propusieron fusionar los datos recogidos con diferentes sensores a bordo del METEOSAT para calcular constantemente el índice de precipitaciones en una zona determinada. El resultado es el algoritmo Microwave Infrared Combined Rainfall Algorithm , o MICRA. MICRA ofrece dos tipos de datos. El sensor Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) y el sensor Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) proporcionan información en la región de microondas del espectro. A la inversa, las radiaciones infrarrojas visibles que se reflejan quedan registradas en el radiómetro Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI). Una de las mayores dificultades que es capaz de superar MICRA es la diferencia en la resolución espacial y temporal entre dos juegos de datos: LEO-MW (Low Earth Orbit MicroWave) y GEO-IR (Geosynchronous Earth Orbit InfraRed). Tras una serie de complejas manipulaciones matemáticas, el cálculo inicial del índice de precipitaciones basado en LEO-MW queda reforzado por la incorporación de los datos sobre la temperatura del brillo derivado de GEO-IR. Los datos del MICRA tienen una resolución espacial de varios kilómetros y una resolución temporal del orden de decenas de minutos. Se puede utilizar para mejorar los cálculos de las precipitaciones con muchas consecuencias y muy variadas para el pronóstico del tiempo, la agricultura, predicciones meteorológicas graves (e.g. inundaciones) e hidrología. Además, en el futuro, el método desarrollado aquí se podría aplicar para obtener otros parámetros meteorológicos de interés a partir de los datos recogidos por los satélites.
