Precipitación
Como la precipitación de los datos de simulación del clima puede mostrar desviaciones sustanciales, la implementación de mediciones es de gran importancia para alcanzar el nivel más alto de precisión. Las observaciones en tiempo real de los sistemas de radar se utilizan para nowcasting de precipitación. Para estimar la precipitación histórica hay datos conjuntos de satélites y estaciones de medición.
meteoblue ofrece los siguientes conjuntos de datos:
- Radar en tiempo real y nowcast - disponibles para muchos países
- CMORPH (NOAA) - Historial de precipitación por hora, en todo el mundo
- CHIRPS2 (CHG) - Historial de precipitación diaria, en todo el mundo
- ARC2 (NOAA) - Historial de precipitación diaria para el continente africano
Radar en tiempo real y nowcast
Los datos de precipitación de nowcast muestran datos meteorológicos para el presente y el futuro cercano (1-6 horas). Estos se observan con radar y muestran la mejor información disponible para las condiciones actuales.
Los pronósticos meteorológicos simulados (paquetes de datos) obtenidos por la API de meteoblue siempre incluirán datos satelitales, de radar y de medición automáticamente, si esos datos están disponibles para la ubicación seleccionada. La precisión de un pronóstico de precipitación depende en gran medida de la disponibilidad, resolución y demora de los datos del radar, que difieren para cada país. La siguiente tabla ofrece una descripción general de la disponibilidad de datos de radar en tiempo real:
| Clasificación / País | Datos Públicos | Retraso de las últimas observaciones disponibles | Rango de Nowcast/ Duración del pronóstico | Intervalo de Nowcast/ Resolución Temporal | Resolución espacial |
|---|---|---|---|---|---|
| España | sí | 15 minutos | - | 15 minutos | 1 km |
| Francia | sí | 60 - 85 minutos | - | 15 minutos | 1 km |
| Suiza | sí | 10 minutos | 60 minutos | 15 minutos | 1 km |
| Alemania | sí | 5 minutos | 90 minutos | 10 minutos | 1 km |
| Reino Unido | sí | 30 minutos | - | 15 minutos | |
| USA | sí | 5 minutos | 60 - 90 minutos | 10 minutos | 1 km |
CMORPH - Precipitación, por hora, global
| Campo | Metadatos |
|---|---|
| Título | NOAA CPC técnica de morphing |
| Título corto | CMORPH |
| Versión | 1.0, 2002 |
| Tema | satélite, precipitación, estimación |
| Periodo de tiempo | 1998 al presente |
| Frecuencia | diaria |
| Calendario de actualización | < 24 horas |
| Tiempo de resolución | por hora |
| Tipo espacial | Plate carrée grid (proyección rectangular) |
| Extensión espacial | 180°O a 180°E / 60°S a 60°N |
| Resolución espacial | 8 km en el Ecuador |
| Sistema de coordenadas | WGS-84 |
| Modelo de la Tierra | WGS-84 |
| Sistema de referencia espacial | |
| Editor | NCEP/NOAA |
| Fecha de primera publicación | 2002 |
| Fecha obsoleta | |
| Descripción |
CMORPH produce análisis de precipitación global a una resolución espacial y temporal muy alta. Esta técnica utiliza estimaciones de precipitación derivadas exclusivamente de observaciones de microondas satelitales de órbita baja, y cuyas características se transportan a través de información de propagación espacial que se obtiene completamente de datos infrarrojos de satélites geoestacionarios. En la actualidad incorporamos estimaciones de precipitación derivadas de los microondas pasivos a bordo del DMSP 13, 14 y 15 (SSM / I), el NOAA-15, 16, 17 y 18 (AMSU-B), y el AMSR-E y TMI a bordo del Aqua de la NASA. y la nave espacial TRMM, respectivamente. Estas estimaciones son generadas por los algoritmos de Ferraro (1997) para SSM / I, Ferraro et al. (2000) para AMSU-B y Kummerow et al. (2001) para TMI. Tenga en cuenta que esta técnica no es un algoritmo de estimación de precipitación, sino un medio por el cual se pueden combinar las estimaciones de los algoritmos de lluvia de microondas existentes. Por lo tanto, este método es extremadamente flexible, de modo que se pueden incorporar las estimaciones de precipitación de cualquier fuente de satélite de microondas. Acerca de la resolución espacial, aunque las estimaciones de precipitación están disponibles en una cuadrícula con un espaciado de 8 km (en el ecuador), la resolución de las estimaciones individuales derivadas del satélite es más gruesa que eso, más del orden de 12 x 15 km. La "resolución" más fina se obtiene a través de la interpolación.. |
| Especificación detallada |
Joyce, R. J., J. E. Janowiak, P. A. Arkin, and P. Xie, 2004: CMORPH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution. J. Hydromet., 5, 487-503. http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1525-7541%282004%29005%3C0487%3ACAMTPG%3E2.0.CO%3B2 |
| URL de la página principal | http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html |
| Clasificación de seguridad | pública |
| Nivel de acceso | https://www.usa.gov/government-works |
| Licencia | pública |
Problemas actuales del conjunto de datos
CMORPH se deriva de satélites de órbita polar y, por lo tanto, las brechas de datos son bastante frecuentes, con una cobertura de datos estimada del 95%. Los datos faltantes se marcan con valores "NaN" y se pueden reemplazar con NEMS30 o ERA5 mediante la función "relleno de huecos".
CHIRPS2 - Precipitación, diaria, global
| Campo | Metadatos |
|---|---|
| Título | Precipitaciones por infrarrojos del Grupo de Riesgos Climáticos con datos de la Estación |
| Título corto | CHIRPS2 |
| Versión | 2, 2015 |
| Tema | satélite, precipitación, estimación |
| Periodo de tiempo | 1981 al presente |
| Frecuencia | diaria |
| Calendario de actualización | < 24 horas |
| Tiempo de resolución | diaria |
| Tipo espacial | Plate carrée grid (proyección rectangular) |
| Extensión espacial | 180°O a 180°E / 50°S a 50°N (origen: -179.975/-49.975) |
| Resolución espacial | 5 km (interpolada a 0.05 grados) |
| Sistema de coordenadas | WGS-84 |
| Modelo de la Tierra | WGS-84 |
| Sistema de referencia espacial | |
| Editor | CHG (Climate Hazards Group) |
| Fecha de primera publicación | 2015 (primera versión 2013) |
| Fecha obsoleta | |
| Descripción | CHIRPS es un conjunto de datos de precipitación cuasi global de más de 30 años. CHIRPS, que abarca 50 ° S-50 ° N (y todas las longitudes), desde 1981 hasta casi el presente, incorpora imágenes satelitales con resolución de 0,05 ° con datos de estaciones in situ para crear series de tiempo de lluvia cuadriculadas para el análisis de tendencias y el monitoreo de sequía estacional. |
| Especificación detallada |
Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. |
| URL de la página principal | http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/ |
| Clasificación de seguridad | público |
| Nivel de acceso | https://www.usa.gov/government-works |
| Licencia | público |
Problemas actuales del conjunto de datos
CHIRPS2 se deriva de satélites de órbita polar y, por lo tanto, las brechas de datos son bastante frecuentes, con una cobertura de datos estimada del 95%. Los datos faltantes se marcan con valores "NaN" y se pueden reemplazar con NEMS30 o ERA5 mediante la función "relleno de huecos".
ARC2 - Precipitación, diaria, África
| Campo | Metadatos |
|---|---|
| Título | Climatología de lluvia africana, versión 2 |
| Título corto | ARC2 |
| Versión | 2, 2012 |
| Tema | satélite, precipitación, estimación |
| Periodo de tiempo | 1983 al presente |
| Frecuencia | diaria |
| Calendario de actualización | < 24 horas |
| Tiempo de resolución | diaria |
| Tipo espacial | Plate carrée grid (proyección rectangular) |
| Extensión espacial | 20°O a 55°E / 40°S a 40°N (origin: -20.0/-40.0) |
| Resolución espacial | 10 km (interpolada a 0.1 grados) |
| Sistema de coordenadas | WGS-84 |
| Modelo de la Tierra | WGS-84 |
| Sistema de referencia espacial | |
| Editor | Centro de Predicción del Clima de NOAA |
| Fecha de primera publicación | 2012, (primera versión 1996) |
| Fecha obsoleta | |
| Descripción | ARC2 es una revisión de la primera versión del ARC. Consistente con la Estimación de Precipitación operacional, versión 2, algoritmo (RFE2), ARC2 utiliza datos de dos fuentes: 1) datos infrarrojos geoestacionarios (IR) de la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT) de 3 horas centrados en África y 2) observaciones del indicador del Sistema Mundial de Telecomunicaciones (GTS) con control de calidad que informan sobre acumulaciones de 24 h de lluvia en África. La principal diferencia con ARC1 reside en la recalibración de todos los datos IR de Meteosat First Generation (MFG) (1983-2005). Los resultados muestran que ARC2 es una gran mejora con respecto a ARC1. Es consistente con otros conjuntos de datos a largo plazo, como el Proyecto de Climatología de la Precipitación Global (GPCP) y el Análisis Combinado de Precipitación (CMAP) del Centro de Predicción del Clima (CPC), con coeficientes de correlación de 0,86 durante un período de 27 años. Pero se examina un sesgo marginal seco en verano que ocurre en África occidental y oriental. La validación diaria con datos de medidores independientes muestra RMSE de 11.3, 13.4 y 14, respectivamente, para ARC2, Análisis de precipitación multisatelital 3B42, versión 6 (3B42v6) de la Misión de medición de lluvias tropicales, y la técnica de transformación de CPC (CMORPH) para África occidental en temporada de verano. El ARC2 RMSE es ligeramente más alto para Etiopía que los de CMORPH y 3B42v6. Las validaciones diarias y mensuales sugirieron que las subestimaciones de ARC2 pueden atribuirse a la falta de disponibilidad de los informes diarios de GTS en tiempo real, y las deficiencias en la estimación satelital asociada con los procesos de precipitación en las áreas costeras y orográficas. Sin embargo, se espera que ARC2 proporcione a los usuarios un monitoreo en tiempo real de la evolución diaria de las precipitaciones, que es fundamental para mejorar la toma de decisiones en los sistemas de alerta temprana de hambruna. |
| Especificación detallada | https://journals.ametsoc.org/doi/10.1175/JAMC-D-11-0238.1 |
| URL de la página principal | https://www.ngdc.noaa.gov/docucomp/page?xml=NOAA/NWS/NCEP/CPC/iso/xml/Daily-ARC2-Africa.xml&view=getDataView&header=none |
| Clasificación de seguridad | público |
| Nivel de acceso | https://www.usa.gov/government-works |
| License | público |
Problemas actuales del conjunto de datos
ARC2 se deriva de satélites de órbita polar y, por lo tanto, las brechas de datos son bastante frecuentes, con una cobertura de datos estimada del 95%. Los datos faltantes se marcan con valores "NaN" y se pueden reemplazar con NEMS30 o ERA5 mediante la función "relleno de huecos".