Estimación de precipitación horaria en base a datos satelitales y pluviométricos en el marco del proyecto Prevenir

Abstract

La precipitación tiene un rol fundamental en diversas actividades científicas y socioeconómicas. La complejidad de esta variable implica un desafío en su representación espacial y temporal. En Argentina, las limitaciones de la red de observaciones pluviométricas motivan el interés en combinar distintas fuentes de datos para mejorar la estimación de precipitación. Las estimaciones cuantitativas de precipitación por satélite (SQPE, por sus siglas en inglés) tienen una cobertura espacial homogénea y los productos reconocidos a nivel global son de acceso libre. Estos productos combinan la mayor cantidad de datos satelitales y pluviométricos para mejorar su calidad. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina tiene experiencia en la implementación, validación y calibración de las estimaciones satelitales (Hobouchian et al., 2021). Esta línea de trabajo se recorrió principalmente en escala diaria, pero recientemente se impulsó la necesidad de implementar productos de sensoramiento remoto de mayor resolución temporal con disponibilidad en tiempo real. Esta iniciativa forma parte del proyecto de cooperación internacional entre Argentina y Japón para el pronóstico y alerta de inundaciones repentinas en zonas vulnerables y densamente pobladas (PREVENIR). El objetivo central de este trabajo es avanzar en la combinación del producto satelital Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) desarrollado en Japón (Kubota et al., 2020) con la red de datos pluviométricos disponibles en tiempo real en el SMN de Argentina. En esta línea de trabajo, se vienen realizando distintos esfuerzos en el marco del proyecto PREVENIR. Por un lado, se procesaron datos pluviométricos locales para aplicar el algoritmo original de Japón de combinación con datos satelitales. La validación de esta opción mostró resultados de subestimación que derivaron en planes alternativos. Posteriormente, se planteó un nuevo problema de optimización que adapte mejor el algoritmo utilizado en Japón a las condiciones locales en Argentina. Esta estrategia reciente tiene pendiente su implementación. En este trabajo, se propuso adaptar un producto desarrollado en el SMN de la escala diaria a la escala horaria con la menor latencia posible, para sumar una herramienta en el monitoreo de la precipitación y en el modelado hidrológico.