KOMPARASI ANTARA CLIMATE HAZARDS GROUP INFRARED PRECIPITATION WITH STATIONS (CHIRPS) DAN GLOBAL PRECIPITATION MEASUREMENT (GPM) DALAM MEMBANGKITKAN INFORMASI CURAH HUJAN HARIAN DI PROVINSI JAWA TIMUR

Climate Hazzard Group Infrared Precipitation with Station (CHRIPS) dan Global Precipitation Measurement (GPM) merupakan pengamat curah hujan berbasis satelit. CHIRPS dan GPM menyediakan data hujan harian serta digunakan secara luas pada berbagai bidang, diantaranya pertanian hidrologi, dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa CHIRPS dan GPM dalam membangkitkan informasi curah hujan harian di Jawa Timur. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data hujan harian CHIRPS versi 2.0, GPM versi 6.0, dan automatic weather station (AWS) perekaman tahun 2015 – 2019. Pengujian yang dilakukan adalah uji presisi dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CHIRPS versi 2.0 lebih presisi serta lebih akurat dari GPM versi 6.0 dalam membangkitkan informasi curah hujan harian di Jawa Timur. Namun GPM versi 6.0 lebih akurat dalam mendeteksi hujan serta memiliki korelasi yang lebih baik terhadap data hujan lokal (AWS)

RELACIÓN ENTRE ÍNDICES DE SEQUÍA USANDO DATOS METEOROLÓGICOS Y SATELITALES, EN LA ESTEPA MAGALLÁNICA SECA (PATAGONIA)

The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer  remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de Precipitación- SPI, el Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado

Relationship between drought indexes of the dry magellanic steppe (Patagonia, Argentina) using meteorological and satellite data

Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de PrecipitaciónSPI, el Índice estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado.The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.EEA Santa CruzFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Sandoval, Marisa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Soto, Julio. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bonfili, Oscar. Servicio Meteorológico Nacional. Rio Gallegos; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina

Drought forecasts using satellite data based on deep learning over East Asia

Department of Urban and Environmental Engineering (Environmental Science and Engineering)This thesis/dissertation seeks to 1) forecast drought conditions effectively considering temporal patterns of drought indices and upcoming weather conditions through the deep learning approach, and 2) forecast drought by identifying the teleconnection effect based on the sea surface temperature through the deep learning approach. In this thesis/dissertation, there are four chapters. Chapter 1 summarizes the background of the research and overviews of the thesis research. In Chapter 2, drought-forecasting models on a short-term scale (8 days) were developed considering the temporal patterns of satellite-based drought indices and numerical model outputs through the synergistic use of convolutional long short term memory (ConvLSTM) and random forest (RF) approaches over a part of East Asia. Through the combination of temporal patterns and the upcoming weather conditions (numerical model outputs), the overall performances of drought-forecasting models (ConvLSTM and RF combined) produced competitive results. Furthermore, our short-term drought-forecasting model can be effective regardless of drought intensification or alleviation. The proposed drought-forecasting model can be operationally used, providing useful information on upcoming drought conditions with high resolution (0.05??). In Chapter 3, the Drought forecasting model on a mid-and long-term scale (one-three lead time) over East Asia was developed using temporal patterns of drought indices and teleconnection phenomena of SST through the CNN. Reanalysis based drought index, SPI, were selected with a mid- and long-timescale (one to three months), and satellite-based variable, precipitation and SST across the Pacific Ocean. As the lead time increased, the accuracy tended to fall, but it showed good results compared to CFS. When compared to a drought case, the SST of 8 months ago influenced on the results. Chapter 4 provides a brief summary of these studiesclos