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Integración Satélite-Modelo Numérico de Predicción: detección de errores

La resolución de lo modelos numéricos de predicción y generación de imágenes previstas permiten compararlas con las imágenes reales de satélite y detectar errores de modelos o el grado de confianza en ellos

Portada del módulo aludido

Satellite-NWP Integration: Weather System Analysis Challenge

Acerca de esta lección

En esta lección de 15 minutos se emplean composiciones RGB e imágenes de un solo canal del GOES-R en combinación con la salida del modelo de predicción numérica del tiempo (PNT, NWP por sus siglas en inglés) para analizar sistemas meteorológicos de escala sinóptica.

La lección presenta el reto de localizar en las imágenes RGB masas de aire y en los campos de vorticidad potencial algunos sistemas meteorológicos que son difíciles de identificar utilizando exclusivamente imágenes de vapor de agua. También verá los beneficios de utilizar animaciones de los productos satelitales y de llegar a decisiones de pronóstico más informadas al comparar las imágenes RGB con las imágenes de un solo canal.

La lección contempla los siguientes componentes primarios de desempeño publicados en Directrices sobre aptitudes y conocimientos satelitales para meteorólogos de los servicios de operaciones de la OMM:

  • 3.2 Identificar y localizar los sistemas y características de escala sinóptica
  • 7.2 Identificar y evaluar distintas características del tiempo integrando productos de satélite y de PNT.
  • 7.4 Usar información procedente de la PNT para aumentar los conocimientos sobre las características que ilustran las imágenes satelitales.


IDIOMAS Inglés
TEMAS Meteorología satelital, Modelización numérica (PNT)
TIEMPO DE ESTUDIO 0 - .25 h
FECHA DE PUBLICACIÓN 29 de septiembre de 2022

Objetivo

Cuando termine de estudiar esta lección, usted sabrá:
- Integrar imágenes RGB satelitales y productos de PNT para analizar los sistemas meteorológicos;
- Identificar estructuras meteorológicas en las imágenes satelitales.

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COMET METED

Esta entrada se publicó en Tablón de anuncios en 03 Oct 2022 por Francisco Martín León