Contributions to very short range rainfall forecastingvalidation of an msg nowcasting model anda a new rainfall estimation method using satellite imagery (resat)

Resumo

La tesis doctoral presenta las bases para el diseño de un futuro modelo de predicción de lluvia a muy corto plazo usando imágenes y productos de satélites geoestacionarios. Los principales resultados y conclusiones han sido extraídos de tres publicaciones realizadas durante el periodo de doctorado del autor: Un algoritmo de estimación de lluvia usando productos de satélite, la validación de un modelo de predicción de imágenes MSG (METCAST) y un algoritmo de clasificación de nubes utilizando los canales IR y VIS del satélite Meteosat. El modelo Metcast tiende a intraestimar los valores de temperatura de brillo de las imágenes MSG, per realiza un buen pronóstico de la posición de la cobertura nubosa. Las clases estadísticas de la clasificación de nubes corresponden con las clases temáticas esperadas, es por ello que se utilizó para inicializar el modelo de estimación de lluvia RESAT. RESAT tiende a sobrestimar los valores de lluvia, pero presenta una buena estimación para rangos altos de la temperatura de brillo gracias a la inclusión de la clasificación de nubes.