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Timestamp: 2019-01-17 17:02:00+00:00

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Hid Roes Timador
Uploaded by Jhoel Oscar AE
Estimación de precipitación por satélite aplicando la técnica
Hidroestimador en su versión para Sudamérica
María Paula Hobouchian1, Yanina García Skabar1, 4, 5, Daniel Barrera5, 6, Daniel Vila7 y Paola
Salio2, 3, 4
Departamento de Investigación y Desarrollo (SMN), Buenos Aires, Argentina
Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos (FCEyN-UBA), Buenos Aires, Argentina
Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CONICET-UBA), Buenos Aires, Argentina
UMI-Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos, Buenos Aires, Argentina
Facultad de Agronomía (UBA), Buenos Aires, Argentina
División de Satélites y Sistemas Ambientales (CPTEC), Cachoeira Paulista, Brasil
E-mail: phobouchian@smn.gov.ar
RESUMEN: La técnica Hidroestimador para estimar la precipitación por satélite fue desarrollada en la
National Oceanic and Atmospheric Administration / National Environmental Satellite, Data, and Information
Service (NOAA/NESDIS). Los píxeles de lluvia y no lluvia se separan de acuerdo a la diferencia entre la
temperatura de brillo de un pixel en particular y el valor medio de la misma en los pixeles circundantes. La
tasa de precipitación se ajusta teniendo en cuenta la humedad del entorno a partir de los datos de humedad
relativa y agua precipitable de los modelos de pronóstico numérico. En Argentina, este producto volvió a
estar disponible en forma operativa en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) a partir de septiembre de
2013. Se realiza con imágenes del canal infrarrojo térmico del satélite GOES-13 e información de variables
del modelo numérico ETA. Los campos de precipitación instantánea están disponibles cada media hora y los
campos de precipitación acumulada cada 6, 12 y 24 hs, con una resolución espacial de 4 km.
Actualmente, el Departamento de Investigación y Desarrollo del SMN se ocupa del seguimiento y aplicación
de técnicas que apunten a mejorar esta estimación. En tal sentido, se ensayan diferentes cambios en el
algoritmo como la incorporación de una subrutina asociada al filtrado de nubes cirrus y otras metodologías
que puedan aplicarse a futuro, como también una comparación con una versión que no utiliza una subrutina
relacionada con clusters de nubes. Para permitir un control y cuantificar los errores diarios de esta
herramienta de trabajo, se realiza una validación cada 24hs de este producto y los cambios que se incorporan
para mejorar la técnica, a partir del análisis de diferentes estadísticos utilizados para una evaluación integral
y teniendo en cuenta la red de estaciones meteorológicas en superficie disponible en tiempo real.
estos productos resultan de mejor calidad pero con limitaciones asociadas al tamaño del píxel y a una disponibilidad de datos cada 12 horas en el caso de los satélites operativos helio sincrónicos (como lo de la serie NOAA) y de una a dos veces por día en el caso de algunos satélites de investigación (como el AQUA y el TERRA de la NASA y el TRMM de NASA/JAXA). permitió avanzar en múltiples técnicas de detección de variables meteorológicas en forma remota. cada 6 horas o más frecuentemente cada 24 horas. como en diferentes actividades humanas desde la agricultura hasta el turismo. Las observaciones pluviométricas en Argentina resultan insuficientes para las aplicaciones de diversos usuarios. no todas comparten la información en tiempo real. Además. diversos grupos científicos han venido elaborando productos casi operacionales de estimaciones de precipitación cada 3 horas con una resolución de 0. lo que dificulta la utilización de la misma en tareas operativas y de toma de decisión. y en la mayoría de los casos se mide con una baja resolución temporal. En los últimos años. el sensor activo PR montado en el satélite TRMM. generalmente proveen estimaciones de precipitación instantánea más adecuadas que los algoritmos a partir de datos VIS o IR. la NASA tiene acceso en tiempo real a datos de satélites militares de los EEUU..INTRODUCCIÓN La precipitación es vital para el desarrollo de la vida en la tierra y tiene un rol fundamental en la regulación del ciclo hidrológico.25 grados de lado en latitud y longitud. En tal sentido. En este sentido. combinando la información proveniente de sensores de MP de varios satélites. La llegada de los satélites meteorológicos en los años 70. la emisión y dispersión de los hidrometeoros en el rango de las microondas emitidas por la superficie terrestre están más directamente relacionadas con la estructura interna de las nubes y en consecuencia con la precipitación. que surge como una modificación del método Autoestimador (Vicente et al. Los algoritmos que utilizan datos de microondas pasivas (MP) de los satélites de órbita polar. el razonamiento supone que la precipitación más intensa que alcanza la superficie está asociada a nubes con mayor desarrollo vertical en la atmósfera y que tienen topes de nube más brillantes (mayor albedo) y más fríos (mayor altura) en las imágenes de satélite. dado que los datos del satélite GOES-13 se descargan operativamente en el SMN a fin de dar respuesta a los diversos usuarios. Una técnica operacional de la actualidad y con larga historia es el método Hidroestimador (Scofield and Kuligowski. Las primeras técnicas utilizaron datos visibles (VIS) e infrarrojos (IR) de los satélites de órbita geoestacionaria para inferir la precipitación basándose en la energía reflejada por las nubes y la temperatura del tope de nube respectivamente. no se distribuyen en forma homogénea. 2003). Sin embargo. De este modo. Por tal motivo. Esta . y la información complementaria de satélites geoestacionarios. 1998). aunque con resolución espacial mucho más pobre (píxeles de decenas de km de lado). Su correcta medición representa un gran desafío dada su gran variabilidad espacial y temporal. es importante disponer de herramientas en tiempos operacionales. la ventaja de los datos IR para generar una estimación de precipitación radica en una mayor resolución espacial (4 km) y temporal (cada 30 min). Si bien numerosas instituciones realizan observaciones de precipitación acumulada en 24 horas.
.. la técnica fue replicada en 2001 (Barrera et al. que se corre operativamente en el SMN (Suaya et al. Luego de un tiempo fuera de servicio debido a cambios en la recepción de imágenes.. Este desarrollo y colaboración dieron origen al Convenio CONICET-SMN en 2004 y al registro de propiedad intelectual por el CONICET bajo el nombre PPGOES en el mismo año. 2001). 2001) con algunas incorporaciones de la versión PPGOES. a. 2005b. 2007) y validaciones con información pluviométrica (Barrera. siguieron varias modificaciones y mejoras (Barrera et al. El principio que asume esta estimación se basa en que los topes de nube fríos producen precipitación más intensa que los topes de nube cálida. En Argentina.. el Departamento de Investigación y Desarrollo del SMN se ocupa del seguimiento y ensayo de mejoras en torno a esta estimación. El objetivo de este trabajo es exponer el control y la evaluación diaria del Hidroestimador. 2007).técnica. el SMN operó en forma paralela una versión automatizada (Vila et al. El método Hidroestimador ha tenido importantes mejoras y diversas adaptaciones en la región de Sudamérica desde su versión original. 2003. ... como así también los resultados obtenidos al incorporar cambios en la técnica con la finalidad de mejorar su rendimiento. y de esta forma es posible estimar la tasa de precipitación asociada a la temperatura de brillo del canal centrado en 10. 2001) con algoritmo y código computacional propio derivados a partir de las publicaciones de sus autores originales. Este método utiliza imágenes del canal IR térmico del satélite GOES-13 y datos de humedad relativa y agua precipitable en la capa que abarca desde superficie hasta 500 hPa del modelo de pronóstico numérico ETA. Barrera. El mapa generado de precipitación acumulada en 24hs estuvo disponible en el sitio web del SMN hasta fines de 2013. volvió a estar disponible en forma operativa en el SMN a partir de septiembre de 2013. A su vez. y fue puesta en operación en el SMN en 2002. Posteriormente.. Actualmente. DATOS Y METODOLOGÍA Estimación de precipitación En este trabajo se utiliza la técnica Hidroestimador (HIDRO) para estimar la precipitación por satélite en forma automatizada (Vila et al. 2001). motivan la utilización y la necesidad de conocer la calidad de este tipo de productos. 2004). El interés de múltiples usuarios en la distribución de la precipitación y las limitaciones en su medición en forma directa. y cuya versión original proviene de la NOAA/NESDIS. Saldanha et al. con algunas incorporaciones de la versión PPGOES (Barrera et al. genera tasas de precipitación basadas en la temperatura de brillo del canal IR de los satélites de órbita geoestacionaria y factores de corrección de los modelos de pronóstico numérico.7μm de los satélites de órbita geoestacionaria. desde el año 2006.
la técnica falla (no asigna precipitación) pues fue desarrollada para nubes convectivas y la tasa de precipitación está ligada primariamente a la temperatura del tope de nube. Las nubes en un determinado pixel producen precipitación si poseen topes más fríos que la media de los pixeles circundantes. las nubes cirrus o sistemas convectivos de mesoescala en decaimiento poseen topes fríos no precipitantes. Esta subrutina está en proceso de calibración y validación. Esto hace que un área de cirrus finos se “vea” rugosa en el campo de temperatura de brillo. A su vez. En estos casos. se ensaya la incorporación en el algoritmo de una subrutina asociada al filtrado de nubes cirrus (en adelante. con una resolución espacial de 4 km. la idea es reducir la tasa de precipitación en entornos secos e incrementarla en entornos húmedos. sino que a veces se desarrolla a partir de nubes cálidas y relativamente bajas (nimbostratus). . la precipitación no necesariamente se asocia a nubes frías o mixtas cuyos topes alcanzan mayor altura en la atmósfera. HIDRO ACTUAL). Luego se inhibe la precipitación en estos píxeles. que identifica los píxeles asociados a nubes cirrus como aquellos que pertenecen a un determinado rango de temperatura de brillo en al menos un área de 4x4 píxeles. que pueden ser fácilmente confundidos con sistemas precipitantes si se utilizan únicamente los datos del canal IR. En la Figura 1.La técnica separa los píxeles de lluvia y no lluvia de acuerdo a un valor construido con la media y la desviación estándar de la temperatura de brillo en un círculo centrado alrededor del píxel de interés. 12 y 24 hs. Por otro lado. se define un factor de corrección de humedad para sumar información acerca de la disponibilidad de humedad para producir precipitación como de la posible evaporación de precipitación por debajo de la base de nube. se utilizan umbrales de temperatura de brillo empíricos. lo que dificulta su filtrado por medio de técnicas de análisis espacial textural basadas en la temperatura. De esta forma. por lo que los respectivos píxeles contienen radianzas contaminadas en diferentes grados por radiación de niveles inferiores. e incorpora los píxeles contiguos si pertenecen al mismo intervalo de temperatura. se presenta un ejemplo de los respectivos campos de precipitación que se publican en la página web del SMN correspondientes al día 9 de febrero de 2014. se generan campos de temperatura de brillo para analizar en qué valores de temperatura se agrupan los píxeles filtrados. Los cirrus finos dejan pasar radiación infrarroja que proviene de nubes más bajas o de superficie. En cuanto a las limitaciones de esta técnica. y a modo de control. los cuales se deben ir ajustando mediante comparación de áreas con precipitación observada y estimada. HIDRO CIRRUS OUT). Para ello. en distinta medida según su espesor. incluye los campos de precipitación instantánea disponibles cada media hora y los campos de precipitación acumulada cada 6. La versión de HIDRO que actualmente se encuentra operativa en el SMN (en adelante. A fin de minimizar la asignación de lluvia a cirrus finos.
Finalmente. HIDRO SC). asigna cada píxel frio seleccionado mediante umbrales de temperatura de brillo a un sistema convectivo y determina la cantidad de sistemas y píxeles convectivos que se encontraron en cada imagen de satélite. 00:00 UTC (panel inferior izquierdo) y 12:00 UTC (panel inferior derecho) respectivamente del mismo día. Luego.Campo de precipitación instantánea de HIDRO correspondiente a las 08:45 UTC del día 9 de febrero de 2014 (panel superior izquierdo). esta información la utiliza para tener en cuenta la extensión de un sistema convectivo. y campos de precipitación acumulada cada 6. se corre paralelamente una versión del Hidroestimador que no utiliza una subrutina para discriminar los clusters de nubes (en adelante. y poder diferenciar mínimos locales y globales en la temperatura de brillo del sistema que inciden en el cálculo de la intensidad de la precipitación.. Figura 1. La subrutina que no se utiliza en esta versión. . 12 y 24 hs correspondientes a las 06:00 UTC (panel superior derecho).
25 grados de resolución espacial (aproximadamente 25km). que representa el grado de asociación lineal entre la estimación y las observaciones. Metodología para la validación Para realizar la evaluación y comparación de las versiones de HIDRO. que se pueden observar en la Figura 2. es la relación entre el número de falsas alarmas y la cantidad de eventos de precipitación estimada. que proporciona una medida del valor medio de los errores de la estimación. con un rango de valores de 0 a 1 y un valor óptimo igual a 1. con un rango de valores de 0 a 1 y un valor óptimo igual a 0. con un rango de valores desde 0 a infinito y un valor óptimo igual a 1. . Los datos observados en superficie se comparan con el punto más cercano correspondiente a la retícula de HIDRO. Las falsas alarmas (FAR) que como su nombre lo indica. con un rango de valores desde -1/3 a 1 y un valor igual a 1 corresponde a una estimación perfecta. se aplicaron estadísticos categóricos que miden la correspondencia entre la ocurrencia de eventos de precipitación estimada y observada.Datos de la red de estaciones Este trabajo cuenta con las observaciones de precipitación acumulada en 24 horas de la red de estaciones pluviométricas disponibles en tiempo operacional. sorpresa que corresponde a la precipitación observada por encima del umbral y estimada por debajo. La probabilidad de detección (POD) que es la relación entre el número de aciertos y la cantidad de eventos de precipitación observada. se dispone de aproximadamente 160 estaciones para realizar la validación en 24 horas sobre el sudeste de Sudamérica. los valores obtenidos para cada estación pluviométrica se representan en el punto más cercano de una retícula de 0. que es la relación entre la cantidad de eventos de precipitación estimada y la cantidad de eventos de precipitación observada. el sesgo (BIAS). Actualmente. El Equitable Threat Score (ETS) que es la fracción de precipitación correctamente estimada considerando el número de aciertos aleatorios. Por otro lado. se calcularon diferentes estadísticos en forma puntual y en la red de datos completa descripta previamente. Se consideró el umbral de 1 mm y se clasificó cada estación dentro de una de las siguientes categorías: acierto que corresponde a la precipitación observada y estimada por encima del umbral. para poder visualizar los resultados puntuales como los que se presentan en la Figura 2. Por otra parte. que representa el error sistemático de la misma y el coeficiente de correlación (CORR). y falsa alarma que corresponde a la precipitación estimada por encima del umbral y observada por debajo. Los estadísticos clásicos que se utilizaron son: la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE). Los índices que se incluyeron y que combinan esta información para una correcta validación son: El Bias Score (BIASS). Esta red está compuesta por las observaciones del SMN y la información proveniente de los países vecinos.
se muestra el resultado de la validación diaria de HIDRO ACTUAL para el mes de febrero de 2014 y en los paneles superiores la precipitación acumulada mensual en las estaciones disponibles y el campo de BIAS obtenido. Para analizar los resultados se graficaron los campos espaciales del BIAS. junto con el total de puntos disponibles en el área durante el mes de febrero. . es el valor promedio total de precipitación y los valores máximos de precipitación para las observaciones y la estimación. también queda en evidencia este comportamiento con una mayoría de puntos en los cuales la observación diaria es subestimada y la presencia de algunos valores extremos de HIDRO que sobrestiman las observaciones en superficie.48. y al mismo tiempo coincide con el mes de comienzo de las versiones de prueba. Los resultados de estos valores son más bajos en el caso de HIDRO. pero en las áreas del noroeste y centro este de Argentina y Uruguay asociadas a un desarrollo más intenso de la precipitación. Las pdfs volumétricas son distribuciones de probabilidad que subdividen la tasa de precipitación en intervalos. En la Figura 2. con una diferencia muy marcada en el máximo de precipitación obtenido. estos gráficos contienen el diagrama de dispersión y la pdf volumétrica con el objetivo de reunir la información necesaria para una correcta evaluación de esta estimación.cawcr. debido a que es un mes caracterizado por eventos frecuentes de precipitación intensa sobre el sudeste de Sudamérica.au/projects/verification/). Este análisis concuerda con la gran dispersión de puntos a lo largo del mes y un valor del coeficiente de correlación lineal igual a 0. los valores altos positivos de BIAS remarcan una sobrestimación de este producto. De este modo. conocidas como pdfs volumétricas (Amitai et al. cuantifican los errores diarios de esta herramienta de trabajo y se analizan en más detalle en la Tabla 1 junto con las otras versiones de HIDRO. las distribuciones de probabilidad del volumen de precipitación.Las fórmulas de los índices utilizados en este trabajo se extrajeron de la página de Internet Forecast Verification Website (http://www. Los resultados de los estadísticos para todo el mes. Asimismo. La ventaja que tienen respecto a las pdfs de ocurrencia es que son menos sensibles a las limitaciones en la detección de precipitación débil (asociada a una pequeña fracción de la precipitación total). y se dispuso de los valores totales obtenidos para los diferentes estadísticos.. 2011). Un valor agregado que se observa en la Figura 2 y no se incluye en la Tabla 1. En este caso. el campo de BIAS presenta una mayor cantidad de puntos en los que HIDRO subestima la precipitación diaria. RESULTADOS En este trabajo se eligió el mes de febrero de 2014 para presentar los resultados del control.gov. En el caso de la relación lineal. y consideran la contribución relativa de los mismos al volumen total de precipitación. esta figura puede ponerse a disposición de diferentes usuarios interesados en el funcionamiento de HIDRO. los diagramas de dispersión. evaluación y comparación con diferentes versiones de HIDRO.
la curva de HIDRO indica el porcentaje de la precipitación estimada total que es explicado por cada intervalo de lluvia (volumen de precipitación relativa). . se incluye en la leyenda la relación entre la precipitación total estimada y observada sobre la región. se incluyó la evaluación de una versión similar del Hidroestimador proveniente del Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos. Figura 2. En dicho trabajo. A su vez. Si bien los resultados coinciden en cuanto a una subestimación de la precipitación por parte de este producto al sur de 20° S. utilizando una red de observaciones de alta resolución espacial y un periodo de 2 años de datos.En la pdf de la Figura 2. diagrama de dispersión (panel inferior izquierdo). que al ser menor a uno nuevamente ratifica la tendencia a subestimar la precipitación en la mayoría de los días. el porcentaje obtenido es menor al observado en el caso de umbrales por debajo de los 40 mm y mayor al observado en umbrales más altos. Es decir que la distribución de HIDRO tiende a subestimar la precipitación en umbrales medios a bajos y sobrestimarla en umbrales más altos.. Por otro lado. Salio et al. la pdf volumétrica no muestra una marcada sobrestimación en umbrales más altos como en el presente trabajo. y del mismo modo en forma de barras en el caso de la precipitación observada. El resultado indica una mayor contribución por parte de umbrales en torno a los 40 mm de precipitación diaria como se observa en el máximo de ambas distribuciones. realizaron una validación diaria de estimaciones de precipitación por satélite disponibles sobre el sudeste de Sudamérica. campo de BIAS (panel superior derecho). pdf volumétrica (panel inferior derecho) y estadísticos totales (panel inferior central). (2014).Validación diaria de HIDRO ACTUAL para el mes de febrero de 2014: Campo de precipitación acumulada mensual (panel superior izquierdo).
el BIAS resulta negativo en la mayoría de los días y no se evidencia una mejora sustancial por parte de las versiones de prueba. CORR (c) y Precipitación (d) para las distintas versiones de HIDRO sobre el sudeste de Sudamérica correspondientes al mes de febrero de 2014.. . BIAS. La idea es poder seguir el desempeño de cada versión de HIDRO. se podría estudiar a partir de estas series los casos diarios que conducen a valores más altos de error en las estimaciones de precipitación.La Figura 3 presenta las series diarias de precipitación. Si bien. Además. RMSE y CORR para comparar las distintas versiones de HIDRO sobre la región durante el mes de febrero. como por ejemplo los días 6 y 14 de febrero de 2014 con valores máximos de RMSE para HIDRO ACTUAL en la Figura 3. se calculó la suma total de precipitación acumulada diaria en los puntos disponibles del sudeste de Sudamérica. a) b) c) d) Figura 3. son los resultados de un único mes. para los datos observados y las distintas versiones de HIDRO.Series diarias de BIAS (a). RMSE (b). y observar si algún producto se aparta favorablemente del funcionamiento de la versión actual. En el caso de la serie de precipitación.
sumado al análisis de la Figura 2. En este caso. HIDRO CIRRUS OUT (b). Este resultado se obtiene no solo de la relación de precipitación total en el área entre las estimaciones y las observaciones que se incluye en la leyenda de la Figura 5. a) b) c) Figura 4. la Figura 4 muestra los respectivos diagramas de dispersión.. pero si una disminución de casos en los que HIDRO sobrestima considerablemente la precipitación observada. sino a partir del corrimiento de las distribuciones de prueba hacia los umbrales más bajos. se observa que los umbrales medios y bajos de precipitación contribuyen en mayor medida al volumen total de precipitación comparado con la distribución de la precipitación observada. y con mayor claridad en el caso de HIDRO SC. De esta manera.En cuanto a los resultados totales para todo el mes y la comparación entre las tres versiones de HIDRO. Estos gráficos no indican una mejora en la relación lineal con respecto a la versión actual. se observa una mayor subestimación por parte de las versiones de prueba. e HIDRO SC (c) sobre el sudeste de Sudamérica correspondientes al mes de febrero de 2014. La Figura 5 muestra la comparación de las pdfs volumétricas.Diagramas de dispersión para las versiones HIDRO ACTUAL (a). .
Pdfs volumétricas para las distintas versiones de HIDRO y las observaciones sobre el sudeste de Sudamérica correspondientes al mes de febrero de 2014.49 0.64 respectivamente.45 0. las versiones de prueba tienen un mayor grado de subestimación de la precipitación observada.28 0.65 0. Sin embargo.32 0.73 0.22 -2.26 0. En concordancia con lo analizado previamente. para precipitaciones diarias mayores a 1mm. El resto de los estadísticos no presenta una mejora respecto de la versión actual para este mes en particular y teniendo en cuenta la red completa de datos observados. se obtienen mejores resultados en cuanto al RMSE que tiene un valor de 13.29 0.56 0. que se obtiene tanto del BIAS como del BIASS y es más importante en el caso de CIRRUS OUT con valores de -2.27 0. la Tabla 1 resume los estadísticos totales del mes de febrero de 2014 para cada versión de HIDRO.64 0. N=4465 RMSE BIAS CORR ETS BIASS POD FAR EST/OBS HIDROACTUAL 14..52 HIDRO SC 13.73 y 0.22 en el caso de SC y también se reducen las falsas alarmas.59 -2.64 0.43 0.Figura 5.72 -0.. Finalmente.48 0.77 0.89 HIDRO CIRRUS OUT 13.48 0.54 .Estadísticos totales para las distintas versiones de HIDRO sobre el sudeste de Sudamérica correspondientes al mes de febrero de 2014.25 0. Tabla 1.64 0.
Además. A futuro y con la finalidad de mejorar esta estimación de precipitación. Para obtener resultados más robustos en cuanto al funcionamiento de esta herramienta de trabajo. se pretende generar diferentes versiones de prueba enmarcadas en los siguientes temas:  Aplicación de una técnica multiespectral de aprovechamiento óptimo de la información del resto de los canales del satélite. La realización del presente trabajo fue parcialmente financiada por los proyectos PIDDEF47/201 y PICT 2008-215. se describe el estado actual de este producto en el SMN. La versión actual además sobreestima la precipitación principalmente en áreas asociadas a un desarrollo de la precipitación más intensa. De este modo. Las nubes cirrus pueden ser detectadas y filtradas con una metodología más o menos efectiva. este trabajo expone las limitaciones de este método en cuanto a estimar la precipitación en presencia de nubes cirrus y nimbostratus como se explicó anteriormente. Agradecimientos. y las actividades en torno a la evaluación y a obtener mejoras en su desempeño. pero no se cuenta con redes de observación de mayor densidad en superficie que permitan llevar a cabo esta tarea. . las versiones de prueba no muestran una mejora considerable. (2014). Por otro lado. se realizará nuevamente una validación al completar un año de HIDRO ACTUAL y las versiones de prueba. A su vez.  Probar un ajuste en el valor de la precipitación estimada a partir de curvas de calibración obtenidas luego de un tiempo razonable de evaluación de HIDRO. es importante destacar la necesidad de realizar una evaluación regional. dado que existen diferencias en el desempeño de la estimación según la región. dado que a pesar de disminuir algunos casos extremos de estimación de precipitación por parte de HIDRO ACTUAL. que el Hidroestimador tiende a subestimar la precipitación en la mayoría de los casos. sus ventajas y limitaciones. como mostraron Salio et al. si bien la región del sudeste de Sudamérica presenta diferentes regímenes de precipitación. en general se observa un mayor grado de subestimación en los resultados obtenidos.  Estudiar la sensibilidad del Hidroestimador a la incorporación de los datos del modelo WRF en alta resolución. pero no se tiene en cuenta si se está desarrollando precipitación por debajo de las mismas. se pudo observar con los resultados de una validación diaria para el mes de febrero de 2014. la precipitación asociada a nubes cálidas es un desafío vigente aún para las estimaciones de precipitación de múltiples sensores. En resumen. A su vez.CONCLUSIONES En este trabajo se expone la técnica Hidroestimador para estimar la precipitación por satélite.
XV Simpósio Brasileiro de Recursos Hidricos. D. Y.. S. G. The operational GOES infrared rainfall estimation technique.8º Simpósio de Hidráulica e Recursos Hídricos dos Países de Língua Oficial Portuguesa.. IX Congreso Latinoamericano e Ibérico de Meteorología.J. Am. Foz do Iguazú. 1037-1051. pp.. E. Meteorol. Buenos Aires. Tesis de Licenciatura en Ciencias de la Atmósfera. Submitted to Atmospheric Research (en prensa).. Barrera. Saldanha. J. Scofield. Predictions in Ungauged Basins: PUB Kick-off. M.. Satellite rainfall estimation over South America: Evaluation of two major events.REFERENCIAS Amitai. Llort.. Argentina... Brasil.F. Barrera. X.. R.. 2007. Allasia. C. E... Status and outlook of operational satellite precipitation algorithms for extreme-precipitation events. Geosciences and Remote Sensing. D. Marcuzzi. 2003.. Barrera. 2001.. Pierre Hubert. IX Congreso Argentino de Meteorología.. San Pablo.A. Scofield. y Barrera. Hobouchian. 79. 33-36.F.A... Daniel Schertzer. 1998.. Petersen. Avaliação da chuva do Hidroestimador para modelagem hidrológica na região da bacia do Rio Grande. Brasil.B. Suaya.A. y Ceirano. Análisis comparativo de los mapas de precipitación obtenidos a partir de datos pluviométricos y de estimaciones satelitales. Vila. G. 675 – 686. Zucarelli. D... 2005b. R.F. The generation of synthetic brightness temperature images to improve rainfall estimation from GOES satellite. G.. M. Scofield. 2001. Mon. y Naumann. R.. 2004. Bull. y Vila.. pp. Salio P. 2014. and Vasiloff. AMS 16th Conference on Hydrology. Sergio Koide & Kuni Takeuchi Editores.. and Kuligowski.P.. Desarrollo del software de un Sistema Operativo de estimación de precipitación a partir de imágenes GOES. UBA. Una técnica satelital de estimación de lluvia como herramienta de pronóstico hidrológico. 50. Collischonn.F. P. R. and Menzel.. Argentina. Barrera. D.. A. Wea. D. Rolim da Paz.. 2007. VII Scientific Assembly of the International Association of Hydrological Sciences. Aplicación a la tormenta del 22 al 25 de abril de 2003 sobre Santa Fe y Entre Ríos.F. Preprints. Rev. pp. No 13. E. . D. D. García Skabar. 2005a. Evaluation of High-Resolution Satellite Precipitation Estimates over Southern South America using a Dense Rain Gauge Network. and Davenport.. Multi-Platform Comparisons of Rain Intensity for Extreme Precipitation Events.. D. Brasil. Primera evaluación objetiva de los pronósticos operativos de los modelos ETA-SMN y GFS-NCEP durante el año 2003. XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos . IAHS Publication 309.. W. Curitiba. Vicente. Precipitation estimation with the hydro-estimator technique: its validation against rain gauge observations. W. Soc. D. 1883–1898. Barrera. 2003. IEEE Trans.F.. pp. 18.. 113-120. 2011. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Buenos Aires.
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 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
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