Nota

Universidad Nacional del Nordeste - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura

21 de Marzo de 2022 | 5 ′ 43 ′′

Un sistema para predicción y alerta meteorológico a corto plazo

Científicos del UNNE desarrollarán un prototipo de Sistema de Predicción y Alerta Meteorológico, que será utilizado por el Servicio Meteorológico Nacional. Se espera que el nuevo sistema logre pronósticos de una a dos horas para la predicción de precipitaciones extremas ligadas a inundaciones.

El proyecto seleccionado es uno de los 88 que serán financiados como parte de una convocatoria extraordinaria de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i) a partir del relanzamiento de su vínculo con el Banco Centroamericano de Integración Económica (BCIE).

El doctor Manuel Pulido, investigador responsable del proyecto aprobado, se refirió a la importancia que tendrá el sistema a desarrollar. En ese sentido, puntualizó que se reducirá la escala temporal y espacial de predicción. El sistema que se encuentra operativo en la actualidad en el Servicio Meteorológico predice en plazos de un día y con el nuevo sistema “aspiramos a que se enfoque en pronósticos de muy corto plazo, de una a dos horas” para la predicción de precipitaciones extremas ligadas a inundaciones. Se trata de un producto pensado y diseñado por científicos argentinos a partir del desarrollo de metodologías de la ciencia de datos para ser aplicado a la predicción y la alerta meteorológica de precipitaciones.

Desarrollo del sistema

El prototipo del Sistema de Alerta Meteorológico está basado en dos módulos que trabajan en conjunto. Los módulos son desarrollos computacionales que procesan grandes cantidades de datos y a partir de estos realizan predicciones del desarrollo de las tormentas y la consecuente precipitación en tiempo real.

Uno de esos módulos es el de asimilación de datos, que trabaja combinando la información sobre precipitaciones regionales aportada por los radares, los satélites y los modelos meteorológicos. De la combinación estadística de estas fuentes de información van surgiendo las predicciones. Esta metodología es utilizada por los grandes centros de pronósticos en general, en particular el de Estados Unidos (NCEP) y el de Europa (ECMWF).

El segundo módulo corresponde al nowcasting, es decir, pronosticar a muy corto plazo. En lugar de predecir en un plazo de uno o dos días, se pretende que el sistema pronostique en plazos de una a dos horas. Para el desarrollo de este módulo también van a utilizarse los datos de radares meteorológicos y satelitales, pero en lugar de emplear la técnica de asimilación de datos lo que se usará es el “aprendizaje automático” (AA), también llamada inteligencia artificial.

El doctor Pulido explica que AA son técnicas estadísticas basadas en redes neuronales profundas que se optimizan a través de los datos que se dispongan. “Buscaremos que el sistema aprenda cómo evolucionan las tormentas a través de las imágenes de los radares y los satélites”. Para eso, el grupo de investigación dispondrá de diez años de imágenes de la red de radares SINARAME distribuidos en distintos puntos del país, con los cuales el sistema va “aprendiendo” de qué manera evolucionan las tormentas para distintas geografías y condiciones, y eso le permitirá predecirlas a muy corto plazo.

Etapas del proyecto

El desarrollo del proyecto seleccionado está previsto en dos años. Período que estará enfocado en el desarrollo del prototipo. En una etapa posterior, estimada en tres años, está prevista una profunda evaluación a tiempo real del prototipo desarrollado para su posterior puesta operacional, luego de un plazo total previsto de cinco años, en el Servicio Meteorológico Nacional.

“En esta primera etapa queremos llegar al desarrollo de un prototipo del Sistema. Al hablar de prototipo, me refiero a un software en funcionamiento, que de manera automática estará tomando datos, procesándolos y realizando los pronósticos a muy corto plazo”, señaló Pulido a Argentina Investiga.

En el contexto del proyecto se prevé una importante adquisición de equipamiento computacional, basado en servidores con unidades de procesamiento gráfico, los cuales, en conjunción con el equipamiento existente, serán usados para el entrenamiento de las redes neuronales, el procesamiento de los datos y los demás experimentos computacionales. Tanto los satélites como los radares meteorológicos son instrumentos que colectan en forma permanente grandes cantidades de datos (tanto espacial como temporalmente) por lo que estos sistemas requieren de muy alta capacidad de cómputo.

En la segunda etapa, el Servicio Meteorológico Nacional tendrá funcionando el sistema en tiempo real mediante el cual se realizará la validación de los pronósticos. Esa prueba en campo permitirá evaluar la capacidad, realizar ajustes y ponerlo a punto. Esta instancia será vital, previo a su disponibilidad funcional activa. Considerando que el sistema de alerta es una herramienta muy delicada es requerido un largo proceso de validación y evaluación.

Los especialistas que llevan adelante el proyecto pertenecen al Grupo de Investigación en Ciencias Atmosféricas (GICA) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE. Junto a ellos también trabajarán investigadores de la UBA y del Servicio Meteorológico Nacional, del área de Asimilación de Datos de la UBA, liderados por el doctor Juan José Ruiz; del área de Convección y Radares, cuya investigadora responsable es la doctora Paola Salio (CIMA-UBA-Conicet) y del departamento de investigación del Servicio Meteorológico Nacional, a cargo de la doctora Yanina García Skabar. Participarán, además de los investigadores, becarios y estudiantes de las tres instituciones (UNNE, UBA, SMN).

Juan Monzón Gramajo
Universidad Nacional del Nordeste

Departamento de Comunicación Institucional
monzongramajo@hotmail.com
www.unne.edu.ar


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