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SINOBAS y su relación con la predicción y vigilancia meteorológicas
Título : SINOBAS y su relación con la predicción y vigilancia meteorológicas
Autor : Riesco Martín, Jesús ORCID Autor AEMETGutiérrez Rubio, DeliaAutor AEMETPonce Gutiérrez, SalvadorAutor AEMET
Palabras clave : Base de datos; Fenómenos singulares; Vigilancia meteorológica; Rastreo en Twitter; Rastreo en foros
Fecha de publicación : 2019
Editor: Agencia Estatal de Meteorología
Citación : Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 79-88
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.079
Resumen : Cumplidos ya más de cinco años de uso operativo, el sistema SINOBAS de AEMET (Sistema de Notificación de Observaciones Atmosféricas Singulares) destaca como un componente fundamental de la estrategia de AEMET de crowdsourcing e internet de las cosas. Está operativo desde abril de 2013 y se está convirtiendo en una valiosa base de datos de fenómenos meteorológicos que, de otro modo, serían difícilmente localizables. Todos los reportes introducidos en el sistema son después validados por técnicos de AEMET y se les asigna una fiabilidad. SINOBAS también gestiona una cuenta de Twitter, @AEMET_SINOBAS, que es un canal ágil de comunicación con el público así como una vía de popularización del sistema y de seguimiento de la actualidad meteorológica. La base de datos de SINOBAS permite disponer de un archivo de fenómenos singulares, y a veces adversos, que pueden ser utilizados para caracterizar los tipos de episodios conducentes a tales fenómenos, incidiendo en la mejora de la predicción. Asimismo la propia aplicación dispone de sendos buscadores en Twitter y en foros de meteorología, lo que le confiere un valor añadido como herramienta de primer escalón de vigilancia meteorológica.
Descripción : Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.11765/10960
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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