Las interferencias de radiofrecuencia en Meteorología y en Predicción

Las interferencias generadas por fuentes emisoras de radiofrecuencia, antenas de móviles, aplicaciones militares, etc., están repercutiendo en la calidad de los datos meteorológicos y estos, a su vez, pueden afectar a la calidad de las predicciones meteorológicas realizadas por en los Modelo Numéricos de Predicción, MNP-NWP

Imágenes del radar de Valencia de AEMET para el 8 de mayo de 2022 en un día casi despejado, mostrando las interferencias de radiofrecuencias y sus repercusiones en el PPI, arriba, y echotop, abajo. Imágenes de AEMET.

En febrero de 2022, 162 científicos de diversas comunidades (radioastronomía, meteorología, teledetección de la Tierra y gestión del espectro) se reunieron en el taller RFI2022 (Radio Frequency Interference 2022)para debatir un tema cada vez más preocupante para todos: la interferencia de radiofrecuencia (Radio Frequency Interference, RFI).

Introducción

La radiofrecuencia se refiere a esa parte del espectro electromagnético entre 30 Hz y 300 GHz y se denomina espectro de radio (esto es más amplio que las frecuencias que consideramos "radio" en nuestra vida cotidiana).

Hay muchos usos del espectro de radio para respaldar servicios críticos: por ejemplo, su teléfono móvil, aplicaciones militares y, por supuesto, el pronóstico del tiempo. Es un desafío para los gobiernos equilibrar las demandas competitivas de espectro radioeléctrico. Todos queremos datos más rápidos y fiables en nuestros teléfonos móviles, pero también necesitamos que la previsión meteorológica sea precisa.

El espectro de radio es un recurso finito y compartido, y las decisiones que se toman sobre las asignaciones pueden tener consecuencias de largo alcance, que a veces pueden ser graves para las aplicaciones científicas.

En meteorología, por ejemplo, las observaciones de la radiación infrarroja térmica y de microondas proporcionan una gran cantidad de información utilizada por los pronósticos del tiempo y los modelos climáticos.

Otras aplicaciones científicas, como la teledetección de la Tierra y la radioastronomía, comparten desafíos e inquietudes similares. Todos estos dominios científicos necesitan un espectro limpio porque están midiendo señales naturales muy débiles. Por limpio queremos decir libre de señales artificiales detectables.

El taller RFI2022 sigue a cinco talleres RFI anteriores, el primero en 2001. Ofrecen la oportunidad para que los usuarios científicos del espectro se reúnan, compartan sus experiencias, hablen sobre el monitoreo y las posibles estrategias de mitigación, así como la mejor manera de influir en el proceso regulatorio.

¡Incluso la comunidad SETI (Search for Extra-Terrestrial Intelligence/ Búsqueda de inteligencia extraterrestre) está involucrada porque, como se informó en el taller, la mayoría de las señales que se pensaba que eran de "ET" terminan siendo RFI de nuestras propias emisiones!

¿5G es una amenaza?

En primer lugar, es importante decir que 5G no es la única amenaza. Hay muchos nuevos usuarios del espectro. Sin embargo, 5G necesita mucho espectro, por lo que actualmente existe preocupación sobre su impacto potencial.

Yan Soldo mostró los resultados producidos por Thibault Caillet ( ANFR ) para los grupos de trabajo de la UIT que muestran el impacto de 5G RFI en la banda C (una banda que será utilizada, por ejemplo, por el radiómetro de microondas de imágenes de Copernicus (CIMR)) (ver Figura 1 ). Es notable ver cómo el impacto de 5G, aunque domina la tierra, se extiende a lo largo de 1000 km mar adentro . Este no es un problema exclusivo de la tierra.

Figura 1: Impacto de 5G en la banda C presentado por Yan Soldo ( ESA ) del trabajo de Thibault Caillet. Crédito: ANFR - Contribución francesa a la UIT - 5D/976 y 7C/306

La importancia del espectro para la Predicción Numérica del Tiempo, PNT-NWP

Las observaciones pasivas de microondas son vitales para los centros operativos de predicción numérica del tiempo (PNT , NWP). Las observaciones entre 20 y 200 GHz tienen el mayor impacto en la habilidad de los modelos numéricos de predicción que cualquier tipo de observación.

Además, siempre debemos pensar en las bandas de microondas como un sistema único para la meteorología, debido a su interdependencia de uso. Considerar bandas individuales de forma aislada puede dar una impresión muy engañosa de su valor.

Además, en el pasado, se suponía ampliamente que:

(i) la RFI era solo un problema sobre la tierra y

(ii) los datos satelitales solo eran importantes para la NWP sobre el océano

Este taller mostró claramente que ambas afirmaciones ya no son ciertas. Hay un uso creciente en NWP de bandas protegidas sobre tierra, especialmente para 50-60 GHz, y se está observando RFI sobre el océano, una tendencia que se espera que aumente.

Por lo tanto, la pérdida de estas bandas de microondas para la meteorología operativa sería un desastre. Por supuesto, esto es reconocido por las autoridades reguladoras, pero no siempre hay acuerdo sobre qué nivel de RFI se considera "seguro" para las aplicaciones meteorológicas.

¿Ya estamos viendo RFI?

La RFI ya se informa en frecuencias más bajas (por debajo de 20 GHz). Las frecuencias bajas se utilizan principalmente para monitorear la superficie de la Tierra, pero también las precipitaciones (ver la presentación de Chris Kidd ). La preocupación es que esto ahora podría extenderse a frecuencias más altas utilizadas para observar la temperatura y la humedad atmosféricas.

Hasta el momento, no se han visto casos de RFI en bandas de frecuencias más altas (por ejemplo, 50-60 GHz, 183 GHz), pero como las tendencias recientes han sido hacia un mayor interés en estas bandas para nuevas aplicaciones, se está observando cuidadosamente. Casey y Beaulne mostraron tres áreas clave donde la RFI ya está afectando las operaciones:

  • Enlace descendente de datos satelitales (Figura 2, izquierda): las líneas horizontales negras muestran dónde se han perdido los datos.
  • Radar de lluvia (Figura 2, centro): las áreas de interferencia se pueden ver como líneas radiales.
  • Radiaciones pasivas de microondas (PMW) (Figura 2, derecha): las áreas roja y naranja muestran mediciones que son demasiado calientes para ser naturales y muestran cuánto aumentó la RFI en la banda C entre 1987 y 2003.
Figura 2: De la presentación de Casey (Met Service Canada (MSC)) y Beaulne (Environment Canada) que muestra tres problemas diferentes que surgen de la RFI. CIMSS/SSEC = Instituto Cooperativo de Estudios Satelitales Meteorológicos/Ciencia e Ingeniería Espaciales; CWRRP = Proyecto Canadiense de Reemplazo de Radar Meteorológico, PMW = microondas pasivo.

¿Cómo se monitorea la RFI?

En el taller se mostraron muchos esfuerzos para monitorear la RFI en las diferentes áreas de aplicación. Hice un llamado a los Grupos de Trabajo Científicos del Grupo de Coordinación de Satélites Meteorológicos para coordinar los esfuerzos internacionales para comparar dicho monitoreo, para separar aún más las anomalías de la señal real. Sin embargo, siempre existirá el problema de lo que algunos oradores denominaron "RFI insidiosa": RFI que es demasiada pequeña para detectar con tales métodos, pero lo suficientemente grande como para ser comparable al tamaño normal de las correcciones que la asimilación de datos hace al modelo.

La RFI insidiosa se malinterpreta fácilmente como una señal real, y no hay opciones para la mitigación o incluso la detección, lo que dificulta informar a las autoridades reguladoras.

La predicción meteorológica numérica en sí misma puede ser una herramienta poderosa para identificar RFI, a través de técnicas utilizadas para detectar problemas en los instrumentos satelitales. Por ejemplo, Mohamed Dahoui mostró cómo la diferencia entre la temperatura de brillo observada y los valores calculados a partir del modelo de ECMWF puede identificar niveles más bajos de RFI que monitorear solo las observaciones, porque se elimina la variación de la escena en sí (Figura 3).

Figura 3: Detección de anomalías (RFI) utilizando la observación NWP menos el fondo (OB), como lo muestra Dahoui , que muestra claramente grandes diferencias debido a RFI en las áreas con círculos rosas a 19 GHz (canal polarizado verticalmente).

El taller destacó el éxito del uso del aprendizaje automático (Machine Learning, ML), especialmente en radioastronomía, para la detección de anomalías, y el ML puede mejorar aún más la detección de RFI. Si bien este y el monitoreo basado en NWP pueden ser un buen enfoque, ninguno resuelve el problema fundamental de que la RFI más peligrosa es la RFI que parece una señal meteorológica real en los datos. Por lo tanto, la política para gestionar la situación a través de la regulación internacional sigue siendo la correcta.

¿Todos hablamos el mismo idioma?

Se reconoció que las diferencias de terminología entre los usuarios del espectro, los ingenieros de radio y los administradores del espectro pueden crear barreras para comprender los diferentes límites de seguridad propuestos y cómo interpretarlos. Roger Oliva presentó una iniciativa de la Agencia de Estándares IEEE para introducir estándares claros y bien documentados para los informes de RFI, lo que debería facilitar la comunicación entre los grupos. Estas son buenas noticias.

¿No podemos diseñar sistemas de observación que sean resistentes a la RFI?

Ed Kim (NASA) señaló que los sensores satelitales de generación actual no tienen mitigación de RFI, porque el problema no se reconoció ampliamente hace más de veinte años, cuando se diseñaron estos sistemas. Craig Donlon (ESA) y Steen Savstrup Kristensen (Universidad Técnica de Dinamarca) demostraron que una misión futura, CIMR, intentará en cierta medida abordar la RFI en su diseño, y es posible que se pueda mitigar en el procesamiento en tierra. Sin embargo, hay un límite a lo que la tecnología y el procesamiento inteligente pueden hacer: un acuerdo internacional, como el que se puede lograr en la Conferencia Mundial de Radiocomunicaciones, un evento clave que se celebra cada cuatro años y que actualiza el Reglamento de Radiocomunicaciones internacional, sigue siendo la forma más eficaz de garantizar servicios continuos de alta calidad.

Próximos pasos

En resumen, están comenzando iniciativas nuevas y emocionantes para usar el espectro de radio, y los científicos del tiempo deben participar en la discusión. La comunidad científica considera que los nuevos usuarios del espectro son bienvenidos, siempre que los debates sobre cómo satisfacer las necesidades de todos se lleven a cabo de manera respetuosa e informada. Por lo tanto, es vital que la comunidad científica interactúe y apoye a los administradores de espectro para brindarles la evidencia que necesitan en estas discusiones.

Fue fantástico aprender de otras comunidades (radioastronomía y teledetección de la Tierra) que también están abordando problemas de RFI; hay mucho que la meteorología puede aprender de estas comunidades. Un tema común se refería a la educación sobre la gestión del espectro; esto incluye aprender sobre el papel del UIT-R y aumentar el conocimiento del Reglamento de Radiocomunicaciones (notas al pie especiales). Esto es muy importante para garantizar que los usuarios estén capacitados para comprender el proceso de gestión/asignación de espectro, saber a quién informar sobre anomalías y cómo contribuir al debate.

RFI es un problema importante que afectará el futuro de nuestra ciencia de manera profunda, pero la unión de brazos y el intercambio de conocimientos entre las comunidades científicas es un paso adelante muy positivo.

Más información en:
El taller RFI 2022 se llevó a cabo bajo la URSI en colaboración con ECMWF. Fue un evento virtual. Ver todas las presentaciones del taller.

Más información, aquí.

Stephen English, Jefe de la Sección de Asimilación del Sistema Terrestre en ECMWF

ECMWF Blog

Esta entrada se publicó en Reportajes en 09 May 2022 por Francisco Martín León