Calcular el índice de precipitaciones
El agua es un recurso extremadamente valioso en todo el mundo. Los datos de las precipitaciones se recogen en la superficie terrestre mediante radares e indicadores de lluvia, pero su ámbito está limitado. Se han hecho importantes esfuerzos para equipar satélites con instrumentos capaces de determinar la precipitación, con el fin de ampliar la cobertura. El excelente trabajo de los científicos de la Universidad de Birmingham combina el resultado de dos detectores diferentes a bordo de un satélite para calcular el índice de precipitaciones. Las mediciones de infrarrojo (IR) se obtienen con el radiómetro SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager), un aparato de exploración por barrido giratorio que obtiene imágenes en la región visible e infrarroja del espectro. La información sobre la región microondas (MW) del espectro se obtiene con el SSM/I (Special Sensor Microwave Imager), un sensor especial de imágenes por microondas. El reto es integrar los datos IR y MW, que ofrecen parámetros muy diferentes de escalas de tiempo y espacio distintas. Los datos IR ofrecen información sobre las principales características de las nubes, mientras que los datos MW calculan las concentraciones de gotas de lluvia y partículas de hielo. Los datos MW son escasos, mientras que los datos IR abundan mucho más. Resolver estas diferencias es un problema. Cada conjunto de datos, IR y MW, se procesó por separado. Se mejoró la continuidad introduciendo un plan de ponderación temporal, analizando cuatro días de datos. También se aplicó un plan de ponderación de la distancia, para facilitar los datos y cubrir cualquier laguna que pudiera existir. El último paso del proceso desarrollado en la Universidad de Birmingham fue la aplicación de una técnica cumulativa de adaptación de histogramas. Esta técnica define una relación entre los máximos combinados de IR y las señales MW, tras lo cual se elabora una tabla de coeficientes de conversión. Se comprobó que la técnica reduce de forma considerable los errores inherentes a la combinación de datos temporal y espacialmente incompatibles, y que por tanto mejora la precisión de los índices de precipitaciones previstos. Los datos obtenidos tienen una resolución espacial de 0.1 grados, y una resolución temporal de 30 minutos. Los datos son importantes para la predicción numérica del tiempo, las aplicaciones hidrológicas y la predicción de inundaciones.
