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Precipitação

Como a precipitação dos dados de simulação meteorológica pode mostrar desvios substanciais, a implementação das medições é da maior importância para atingir o mais alto nível de precisão. Observações em tempo real a partir de sistemas de radar são utilizadas para o nowcasting de precipitação. Para estimar a precipitação histórica, existem dados compostos de satélites e estações de medição.

meteoblue oferece os seguintes conjuntos de dados:

  • Radar & nowcast em tempo real - disponível para muitos países
  • CMORPH (NOAA) - Histórico de precipitação horária, em todo o mundo
  • CHIRPS2 (CHG) - Histórico de precipitação diária, mundial
  • ARC2 (NOAA) - História de precipitação diária para o continente africano

Radar & nowcast em tempo real

Os dados de precipitação agora transmitidos mostram dados meteorológicos para o presente e futuro próximo (1-6 horas). Estes são observados com radar e mostram as melhores informações disponíveis para as condições atuais.

As previsões meteorológicas simuladas (pacotes de dados) obtidas pelo meteoblue API incluirão sempre automaticamente dados de satélite, radar e medição, se esses dados estiverem disponíveis para o local selecionado. A precisão de um nowcast de precipitação é altamente dependente da disponibilidade, resolução e atraso dos dados do radar, o que difere para cada país. A tabela a seguir dá uma visão geral da disponibilidade dos dados do radar em tempo real:

Classificação / País Dados Públicos Atraso das últimas observações disponíveis Faixa Nowcast / Duração Prevista Intervalo de Nowcast / Resolução Temporal Resolução espacial
Espanha sim 15 minutos - 15 minutos 1 km
França sim 60 - 85 minutos - 15 minutos 1 km
Suíça sim 10 minutos 60 minutos 15 minutos 1 km
Alemanha sim 5 minutos 90 minutos 10 minutos 1 km
Reino Unido sim 30 minutos - 15 minutos
USA sim 5 minutos 60 - 90 minutos 10 minutos 1 km

CMORPH - Precipitação, de hora em hora, global

Campo Metadados
Título NOAA CPC técnica de morphing
Título abreviado CMORPH
Versão 1.0, 2002
Tema satélite, precipitação, estimativa
Período de tempo 1998 até hoje
Freqüência diariamente
Atualização de tempo < 24 horas
Resolução de tempo de hora em hora
Tipo Espacial Grelha quadrada em chapa (projeção retangular)
Extensão espacial 180°W to 180°E / 60°S to 60°N
Resolução espacial 8 km na linha do equador
Coordinate system WGS-84
Modelo Terra WGS-84
Sistema de referência espacial
Editora NCEP/NOAA
Data da primeira publicação 2002
Data Obsoleto
Descrição

A CMORPH produz análises de precipitação global com altíssima resolução espacial e temporal. Esta técnica utiliza estimativas de precipitação que foram derivadas exclusivamente de observações de microondas via satélite de baixa órbita, e cujas características são transportadas através de informações de propagação espacial que são obtidas inteiramente de dados de infravermelho de satélite geoestacionários. Atualmente incorporamos estimativas de precipitação derivadas das microondas passivas a bordo das espaçonaves DMSP 13, 14 & 15 (SSM/I), NOAA-15, 16, 17 & 18 (AMSU-B), e AMSR-E e TMI a bordo das naves espaciais Aqua e TRMM da NASA, respectivamente. Estas estimativas são geradas pelos algoritmos de Ferraro (1997) para SSM/I, Ferraro et al. (2000) para AMSU-B e Kummerow et al. (2001) para TMI. Note que esta técnica não é um algoritmo de estimativa de precipitação, mas um meio pelo qual estimativas a partir de algoritmos de precipitação por microondas existentes podem ser combinadas. Portanto, este método é extremamente flexível de forma que qualquer estimativa de precipitação a partir de qualquer fonte de satélite de microondas pode ser incorporada.

Com relação à resolução espacial, embora as estimativas de precipitação estejam disponíveis em uma grade com espaçamento de 8 km (no equador), a resolução das estimativas individuais derivadas de satélite é mais grosseira do que isso - mais na ordem de 12 x 15 km ou mais. A "resolução" mais fina é obtida via interpolação.

Especificação detalhada

Joyce, R. J. J., J. E. Janowiak, P. A. Arkin, e P. Xie, 2004: CMORPH: Método que produz estimativas globais de precipitação a partir de dados de microondas passivas e infravermelhos com alta resolução espacial e temporal. J. Hydromet., 5, 487-503.

http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1525-7541%282004%29005%3C0487%3ACAMTPG%3E2.0.CO%3B2

URL da página inicial http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html
Classificação de Segurança público
Nível de Acesso https://www.usa.gov/government-works
Licença público

Questões atuais do conjunto de dados

CMORPH é derivado de satélites em órbita polar e, portanto, as lacunas de dados são bastante frequentes, com uma cobertura de dados estimada em 95%. Os dados em falta são marcados com valores "NaN" e podem ser substituídos por NEMS30 ou ERA5 usando a função "preenchimento de lacunas".

CHIRPS2 - Precipitação, diária, global

Campo Metadados
Título Grupo de Perigos Climáticos Precipitação de Infravermelho com dados da Estação
Título abreviado CHIRPS2
Versão 2, 2015
Tema satélite, precipitação, estimativa
Período de tempo 1981 até hoje
Frequência diariamente
Actualização do calendário < 24 horas
Resolução de prazos diariamente
Tipo de espaço Grelha quadrada em chapa (projecção rectangular)
Extensão espacial 180°W to 180°E / 50°S to 50°N (origem: -179.975/-49.975)
Resolução espacial 5 km (interpolated to 0.05 deg)
Sistema de coordenadas WGS-84
Modelo da Terra WGS-84
Sistema de referência espacial
Editora CHG (Climate Hazards Group)
Data da primeira publicação 2015 (primeira versão 2013)
Data Obsoleto
Descrição CHIRPS é um conjunto de dados de precipitação quase-global com mais de 30 anos. Abrangendo 50°S-50°N (e todas as longitudes), desde 1981 até quase presente, o CHIRPS incorpora imagens de satélite com resolução de 0,05° com dados da estação in-situ para criar séries cronológicas de precipitação em grelha para análise de tendências e monitorização da seca sazonal.
Especificação pormenorizada

Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen.
"The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes". Dados científicos 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

https://www.nature.com/articles/sdata201566

Página inicial URL http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/
Classificação de Segurança público
Nível de acesso https://www.usa.gov/government-works
Licença público

Questões atuais do conjunto de dados

CHIRPS2 é derivado dos satélites em órbita polar, pelo que as lacunas de dados são bastante frequentes, com uma cobertura de dados estimada em 95 %. Os dados em falta são assinalados com valores "NaN" e podem ser substituídos por NEMS30 ou ERA5, utilizando a função "preenchimento de lacunas".

ARC2 - Precipitação, diariamente, África

Campo Metadados
Título Chuva Africana Climatologia, versão 2
Título curto ARC2
Versão 2, 2012
Tema satélite, precipitação, estimativa
Período de tempo 1983 até hoje
Frequência diariamente
Actualização do calendário < 24 horas
Resolução de prazos diariamente
Tipo de espaço Grelha quadrada em chapa (projecção rectangular)
Extensão espacial 20°W to 55°E / 40°S to 40°N (origem: -20.0/-40.0)
Resolução espacial 10 km (interpolado para 0.1 deg)
Sistema de coordenadas WGS-84
Modelo da Terra WGS-84
Sistema de referência espacial
Editora NOAA Centro de Previsão Climática
Data da primeira publicação 2012, (primeira versão 1996)
Data Obsoleto
Descrição O ARC2 é uma revisão da primeira versão do ARC. Consistente com a estimativa de precipitação operacional, versão 2, algoritmo (RFE2), o ARC2 utiliza inputs de duas fontes: 1) dados de 3 horas de infravermelhos geoestacionários (IR) centrados em África da Organização Europeia para a Exploração de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT) e 2) observações do medidor de qualidade do Sistema Global de Telecomunicações (GTS) que relatam acumulações de precipitação de 24 horas em África. A principal diferença em relação ao ARC1 reside na recalibração de todos os dados IR do Meteosat de primeira geração (MFG) (1983-2005). Os resultados mostram que a ARC2 representa uma melhoria importante em relação à ARC1. É consistente com outros conjuntos de dados de longo prazo, tais como o Global Precipitation Climatology Project (GPCP) e o Climate Prediction Center (CPC) Merged Analysis of Precipitation (CMAP), com coeficientes de correlação de 0,86 durante um período de 27 anos. No entanto, é analisada uma tendência marginal de seca estival que ocorre na África Ocidental e Oriental. A validação diária com dados de calibração independentes mostra RMSEs de 11.3, 13.4 e 14, respectivamente, para ARC2, Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis 3B42, versão 6 (3B42v6), e a técnica de morphing CPC (CMORPH) para a época de Verão da África Ocidental. A ARC2 RMSE é ligeiramente mais elevada para a Etiópia do que a CMORPH e a 3B42v6. Tanto as validações diárias como mensais sugerem que as subestimações da ARC2 podem ser atribuídas à indisponibilidade de relatórios diários do gabarito GTS em tempo real e a deficiências na estimativa por satélite associadas aos processos de precipitação nas zonas costeiras e orográficas. No entanto, espera-se que a ARC2 proporcione aos utilizadores um acompanhamento em tempo real da evolução diária da precipitação, o que é fundamental para melhorar a tomada de decisões nos sistemas de alerta precoce em caso de fome.
Especificação pormenorizada https://journals.ametsoc.org/doi/10.1175/JAMC-D-11-0238.1
Página inicial URL https://www.ngdc.noaa.gov/docucomp/page?xml=NOAA/NWS/NCEP/CPC/iso/xml/Daily-ARC2-Africa.xml&view=getDataView&header=none
Classificação de Segurança público
Nível de acesso https://www.usa.gov/government-works
Licença público

Questões atuais do conjunto de dados

O ARC2 é derivado de satélites em órbita polar, pelo que as lacunas de dados são bastante frequentes, com uma cobertura de dados estimada em 95 %. Os dados em falta são assinalados com valores "NaN" e podem ser substituídos por NEMS30 ou ERA5, utilizando a função "preenchimento de lacunas".