Con la participación de alrededor de 100 especialistas de servicios meteorológicos, agencias de aguas y organismos científico-técnicos relacionados con cuestiones climáticas, hidrológicas o agrícolas de la región, se llevó a cabo esta reunión virtual dedicada a metodologías de tratamiento de datos satelitales.
Durante el primer encuentro del Grupo de Trabajo de Monitoreo y Pronóstico (GDT-MP) del SISSA en junio de 2022, se destacó el valor y la utilidad de los datos satelitales en sus diferentes variables (precipitación, humedad del suelo, etc.) como fuente de información relacionada con el estado de las sequías en regiones en donde no existe otro tipo de información. Entre las conclusiones, se identificó la necesidad de contar con herramientas locales de calibración y validación de los datos satelitales, para mejorar así las estimaciones cuantitativas que éstos proporcionan.
En esa línea, se realizó el pasado 6 de octubre el segundo Taller del GDT-MP del SISSA en modalidad virtual. El tema seleccionado fue “Metodologías de calibración de datos satelitales”, y contó con la participación de alrededor de 100 especialistas de servicios meteorológicos, agencias de aguas y organismos científico-técnicos relacionados con cuestiones climáticas, hidrológicas o agrícolas de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú y Uruguay.
Entre los objetivos propuestos estuvieron el intercambio de experiencias sobre las diferentes metodologías de calibración que ya se utilizan en la región, o bien que se identifican como relevantes para aplicarlas; y la formulación de recomendaciones sobre las metodologías de calibración que se podrían utilizar para calibrar los productos del SISSA basados en los datos CHIRPS, GRACE, SMAP.
La introducción de la actividad estuvo a cargo de Carolina Vera, en representación de la Unidad de Coordinación del SISSA. Vera presentó las características y objetivos de la iniciativa, las problemáticas identificadas en relación al desarrollo y puesta a disponibilidad de productos de monitoreo y pronóstico relacionados con sequías; así como también los desafíos que tiene utilizar en forma cuantitativa información satelital relacionada con la lluvia y con condiciones del suelo.
El taller se organizó en dos etapas: durante la primera sección se discutieron los desafíos en el uso de las estimaciones satelitales de precipitación. Se contó con la presentación titulada “Fusión de datos satelitales de precipitación con estaciones a través de modelos de machine learning” a cargo de Oscar Baez-Villanueva, ITT, Chile-Alemania. Baez-Villanueva mostró cómo –a través de una novedosa metodología de “Random Forest”– se fusionan productos de precipitación reticulados, tanto de reanálisis como provenientes de estimaciones satelitales, junto con mediciones de lluvia in situ para obtener estimados de lluvia sobre Chile.
Luego, Luciano Vidal del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina presentó el “Desarrollo del producto SQPE-OBS en el SMN de Argentina”, donde dio a conocer los productos disponibles en el SMN y las acciones de calibración y ajuste con mediciones in situ que se realizan en el producto SQPE-OBS para mejorar su calidad.
La segunda sección del taller se concentró en los desafíos en el uso de las estimaciones satelitales de humedad o contenido de agua en el suelo. Contó con la presentación titulada “Humedad del suelo de regiones agrícolas propensas a inundarse: sinergias y sesgos de las diferentes fuentes de información” que realizó Lucía Cappelletti, del Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA) del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) y la Universidad de Buenos Aires de Argentina. La presentación advirtió sobre las posibles fuentes de error que puede haber en la validación de la información satelital en las regiones de producción agrícola.
Otra de las presentaciones fue la de Pablo Spennemann del CONICET y el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina con su disertación titulada “Producto de humedad del suelo del Global Drought Observatory: combinación de 3 fuentes independientes de información». Este producto desarrollado por el Joint Research Centre (JRC, por sus siglas en inglés) de la Comisión Europea se basa en la combinación de estimaciones satelitales de temperatura de superficie del suelo, humedad del suelo de un modelo hidrológico y estimaciones satelitales de humedad del suelo superficial.
Las y los participantes evaluaron favorablemente los contenidos presentados, y se acordó continuar realizando reuniones específicas con representantes de los sectores priorizados, de manera de avanzar luego en la elaboración de productos de monitoreo basados en información satelital adecuados a sus necesidades. Más detalle de la discusión planteada se encuentra en los archivos compartidos al pie de esta nota.
El SISSA es una iniciativa del CRC-SAS, financiada actualmente por Euroclima +, a través de la agencia de Cooperación Española, y el Banco Interamericano de Desarrollo.
Documentos de descarga
- Resumen Ejecutivo 2da. reunión de monitoreo y pronóstico del SISSA
- Agenda de la 2da. reunión de monitoreo y pronóstico del SISSA
- Presentación de Carolina Vera (Sobre el SISSA y objetivos del Taller)
- Presentación de Oscar Baez-Villanueva (Fusión de datos satelitales de precipitación con estaciones a través de modelos de machine learning)
- Presentación de Luciano Vidal (Desarrollo del producto SQPE-OBS en el SMN de Argentina)
- Presentación de Lucía Cappelletti (Humedad del suelo de regiones agrícolas propensas a inundarse: sinergias y sesgos de las diferentes fuentes de información)
- Presentación de Pablo Spennemann (Producto de humedad del suelo del Global Drought Observatory: combinación de 3 fuentes independientes de información)
