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Imágenes de satélite simuladas a partir de las salidas del modelo de mesoescala HARMONIE-AROME
Título : Imágenes de satélite simuladas a partir de las salidas del modelo de mesoescala HARMONIE-AROME
Autor : Hernández Carrascal, Ángeles
Palabras clave : Imágenes simuladas; Imágenes sintéticas; Predicción numérica
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. 419-420
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.419
Resumen : El modelo de transferencia radiativa RTTOV (y otros) permite estimar las radiancias o temperaturas de brillo que un instrumento de satélite soportado mediría, desde una posición específica, en una banda espectral específica, para un perfil atmosférico y condiciones de superficie dados, por ejemplo obtenidos como salida de un modelo de predicción numérica del tiempo (PNT). Las radiancias o temperaturas de brillo así obtenidas para una banda espectral pueden presentarse como una imagen de satélite simulada, bien en los puntos de rejilla del modelo numérico, bien en las posiciones de los píxeles de las imágenes reales. Las imágenes simuladas proporcionan una información muy valiosa sobre los campos del modelo de PNT en el que están basadas, y tienen una gran utilidad como herramienta en predicción operativa y también en el desarrollo de modelos númericos. En el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (CEPPM), desde 2005 se producen y diseminan de forma rutinaria imágenes de satélite simuladas usando RTTOV y las salidas del IFS, su modelo global de PNT. En AEMET, en el SAF de nowcasting se producen imágenes simuladas para todos los canales de SEVIRI, también a partir de las salidas del IFS y usando RTTOV.
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/20.500.11765/11005
Colecciones: 6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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