menú responsive
MUNDO
-/5 | 0 votos

Mejora en las predicciones de SMOS

SMOS se alía con el centro líder de previsión meteorológica

Mapa de SMOS. Foto: ESA.

Mapa de SMOS. Foto: ESA.

13/06/2019 | Madrid

Las mediciones de la misión SMOS de la Agencia Espacial Europea (ESA) se están integrando completamente en el sistema de pronóstico del centro europeo para previsiones meteorológicas de mediano alcance (Ecmwf), lo que permite una descripción más precisa del contenido de agua en el suelo.

Desde su lanzamiento en 2009, la misión de la ESA sobre la humedad del suelo y la salinidad del océano (SMOS) ha estado proporcionando observaciones globales de las emisiones de la superficie de la Tierra, especialmente la humedad del suelo y la salinidad del océano, dos variables importantes en el ciclo del agua.

Las previsiones meteorológicas precisas son fundamentales para las actividades comerciales y de ocio. El Ecmwf es la agencia líder en proporcionar pronósticos meteorológicos precisos a nivel mundial. Su sistema integrado de pronóstico (IFS), un gigantesco modelo numérico de predicción del tiempo, proporciona predicciones del tiempo las 24 horas del día, los siete días de la semana.

La investigadora de SMOS Patricia de Rosnay ha explicado que “al utilizar las mediciones SMOS en nuestro sistema de pronóstico operacional, obtenemos una mejor descripción de la distribución espacial del agua en el suelo. Estas son mediciones importantes para comprender las complejas interacciones entre la superficie terrestre y la atmósfera, lo cual es crucial para nuestro sistema de pronóstico".

Estos datos deben estar disponibles rápidamente para que sean beneficiosos para las predicciones. La producción de mediciones geofísicas de humedad del suelo toma alrededor de ocho horas después de la detección. Una técnica inteligente utilizada para acelerar la producción de estos datos es el aprendizaje automático, por ejemplo, mediante el uso de una red neuronal artificial, que calcula los valores de la humedad del suelo del satélite en cuestión de segundos.

En este sentido, el diseñador de la red neuronal, Nemesio Rodriguez-Fernandez de Cesbio, ha indicado que “las técnicas de aprendizaje automático son eficientes computacionalmente y son herramientas muy rápidas para procesar grandes conjuntos de datos rápidamente. El uso de redes neuronales fue la clave para la integración de las mediciones de SMOS a tiempo para el pronóstico del tiempo”.

Hasta ahora, SMOS es el único satélite del explorador de la Tierra que proporciona mediciones operativas para los pronósticos meteorológicos globales de medio alcance. Actualmente, los datos de la misión Aeolus de la ESA se están probando en Ecmwf para el uso del sistema de pronóstico operacional en un futuro cercano.

 

¡Participa con tus comentarios en esta noticia!

 

© Information & Design Solutions, S.L. Todos los derechos reservados. Este artículo no puede ser fotocopiado ni reproducido por cualquier otro medio sin licencia otorgada por la empresa editora. Queda prohibida la reproducción pública de este artículo, en todo o en parte, por cualquier medio, sin permiso expreso y por escrito de la empresa editora.

AÑADE TU COMENTARIO

Publica tu opinión sobre esta noticia.

Nombre*
e-mail*
Comentario*

Comentarios

SÍGUENOS EN


ENVÍO DE LA NOTICIA A UN AMIGO
Correo electrónico
Tu nombre
Mensaje