Validation of a global satellite rainfall product for real time monitoring of meteorological extremes

The real time monitoring of storms is important for the management and prevention of flood risks. However, in the southeast of Spain, it seems that the density of the rain gauge network may not be sufficient to adequately characterize the rainfall spatial distribution or the high rainfall intensities that are reached during storms. Satellite precipitation products such as PERSIANN-CCS (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks - Cloud Classification System) could be used to complement the automatic rain gauge networks and so help solve this problem. However, the PERSIANN-CCS product has only recently become available, so its operational validity for areas such as south-eastern Spain is not yet known. In this work, a methodology for the hourly validation of PERSIANN-CCS is presented. We used the rain gauge stations of the SIAM (Sistema de Información Agraria de Murcia) network to study three storms with a very high return period. These storms hit the east and southeast of the Iberian Peninsula and resulted in the loss of human life, major damage to agricultural crops and a strong impact on many different types of infrastructure. The study area is the province of Murcia (Region of Murcia), located in the southeast of the Iberian Peninsula, covering an area of more than 11,000 km2 and with a population of almost 1.5 million. In order to validate the PERSIANN-CCS product for these three storms, contrasts were made with the hyetographs registered by the automatic rain gauges, analyzing statistics such as bias, mean square difference and Pearson’s correlation coefficient. Although in some cases the temporal distribution of rainfall was well captured by PERSIANN-CCS, in several rain gauges high intensities were not properly represented. The differences were strongly correlated with the rain gauge precipitation, but not with satellite-obtained rainfall. The main conclusion concerns the need for specific local calibration for the study area if PERSIANN-CCS is to be used as an operational tool for the monitoring of extreme meteorological phenomena.This work is the result of a postdoctoral contract funded by Saavedra Fajardo programme (Ref. 20023/SF/16) of the Consejería de Educación y Universidades of CARM (Autonomous Community of Murcia Region), by the Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia. The support and availability of information from the Center for Hydrometeorology and Remote Sensing of University of California-Irvine (USA), and from Instituto Murciano de Investigación y Desarrollo Agrario y Alimentario (IMIDA) of CARM are also acknowledged

Caracterización del riesgo de inundación en la ordenación del territorio: avances y retos para la incorporación de la vulnerabilidad

La ordenación del territorio, como medida no estructural para la reducción del riesgo de inundación necesita incorporar los avances sobre el conocimiento, la caracterización y la cartografía del riesgo de inundación en los instrumentos de ordenación territorial a las escalas adecuadas. Este trabajo aborda una investigación sobre la caracterización y el tratamiento del riesgo de inundación en la ordenación del territorio en España, que incluye un análisis secuenciado sobre los aspectos normativos (competencias, atribuciones y jerarquías para la caracterización del riesgo de inundación entre planificación sectorial y ordenación del territorio), metodológicos (avances y retos en la caracterización del riesgo de inundación) y de aplicación (cómo estos avances se trasladan (o no) en la práctica a los instrumentos de ordenación del territorio). Los resultados muestran como la consideración del riesgo va ganando protagonismo en la ordenación del territorio, sin embargo, la caracterización y el uso de cartografía todavía plantea retos importantes, especialmente en relación con la competente del riesgo ligada a la vulnerabilidad, que limita su potencial como medida no estructural de reducción del riesgo de inundación

Clasificación multitemporal de usos del suelo en la Cuenca del Río Vinalopó (Comunidad Valenciana) mediante diferentes algoritmos de clasificación supervisada y variables auxiliares

La dificultad y coste de obtener información en continuo dificulta la cuantificación de los procesos que intervienen en el ciclo hidrológico. Se requieren por tanto métodos de obtención indirecta como la teledetección. El objetivo de este trabajo es la caracterización espacio-temporal de los usos del suelo en la cuenca del Vinalopó, representativa de paisajes fuertemente antropizados y heterogéneos del sureste español. Como información de partida se han utilizado imágenes del sensor Landsat TM para la serie temporal 2000-2010. Se evalúan diferentes aspectos como la mejora en la estimación al incluir imágenes de varias estaciones para un mismo año, (hasta cuatro fechas representativas de las cuatro estaciones del año) o variables auxiliares derivadas del relieve (elevaciones, pendientes y orientaciones) y texturales (semivariograma del albedo y el NDVI). Así mismo se evalúan diferentes métodos de clasificación. Un método paramétrico: Máxima Verosimilitud (ML); dos no paramétricos: Random Forest (RF) y Máquinas de Vectores Soporte (SVM) con kernel radial; y el método paramétrico contextual Sequential Maximum a Posteriori (SMAP). Los parámetros de RF y SVM se optimizan mediante validación cruzada y minimización del error de clasificación. Como medida de bondad en la clasificación se ha utilizado el índice kappa, estimado mediante intervalos de confianza. El proceso de trabajo se desarrolla sobre una plataforma de bajo coste, utilizando programas Open Source (GRASS y R) y como fuentes de información las plataformas liberalizadas de productos Landsat y el Plan Nacional de Teledetección. Los resultados revelan que el uso de imágenes de varias estaciones y variables auxiliares mejora las clasificaciones en todos los algoritmos. En lo referente a los algoritmos de clasificación, el exhaustivo trabajo realizado sobre los polígonos de entrenamiento y validación mejora los resultados de ML, no siendo significativamente peor al resto, a priori más robustos en estas zonas, caracterizadas por la alta variabilidad y falta de normalidad de las variables. También se aprecia una mejora en los resultados de RF y SVM al optimizar sus parámetros.Esta investigación se ha desarrollado bajo el proyecto Modelización Hidrológica en Zonas Semiáridas, realizado por la Fundación Instituto Euromediterráneo del Agua, financiado por la Consejería de Educación, Ciencia e Investigación de la Región de Murcia. De igual forma, ha sido parcialmente financiado por el Proyecto Prometeo de la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación del Gobierno de Ecuador

Editorial for Special Issue: “Remote Sensing of Hydrological Processes: Modelling and Applications”

Improvements in satellite remote sensing techniques have allowed the development of several platforms that are able to capture multitemporal data with a wide range of spatial and temporal resolutions. Satellite remote sensing enables monitoring and detecting spatiotemporal changes in natural water cycle phenomena (e.g., precipitation and soil moisture), as well as the assessment of natural and human-induced changes on Earth. In fact, earth observation data provide information for decision making in the water science field at different spatiotemporal scales. Remote sensing in water science is related to the observation, understanding, and prediction of the spatial and temporal distribution of hydrological processes.This research was funded by Seneca Foundation—Science and Technology Agency in the Region of Murcia (Spain) grant number 20820/PI/18

Validación de las estimaciones de precipitación horaria de un radar meteorológico banda S para el seguimiento en tiempo real de extremos meteorológicos

[SPA] En este trabajo se presenta una validación de las imágenes de acumulación horaria de uno de los radares de la Agencia Estatal de Meteorología de España empleando dos redes de pluviómetros durante dos episodios tormentosos de elevado periodo de retorno. El área de estudio corresponde a la Demarcación Hidrográfica del Segura situada en el sureste de la Península Ibérica, la cual abarca una superficie de más de 18.000 km2. Para validar las imágenes de precipitación del radar se han analizado estadísticos como el sesgo, la RMSD y el coeficiente de correlación de Pearson. Si bien en algunos casos la precipitación es capturada en algunos pluviómetros, las altas intensidades no son representadas adecuadamente. El error en la estimación está correlacionado con la precipitación del pluviómetro, pero no en el mismo grado con la precipitación del radar. La tormenta ha sido correctamente identificada por las imágenes de precipitación, pero la estimación cuantitativa de la precipitación presenta subestimaciones en varios casos. [ENG] This paper presents a validation of hourly rainfall values from one of the radars of the Agencia Estatal de Meteorología de España. Two rain gauge networks in two storm episodes of high return period were used. The study area is the Segura Hydrographic Demarcation, located in the southeast of the Iberian Peninsula, which covers an area of more than 18,000 km2. Several statistics, such as bias, RMSD and correlation coefficient were calculated. Although in some cases precipitation is, in some rain gauges, well reproduced, high intensity rainfall is not adequately represented. The estimation error is strongly correlated with the amount of precipitation recorded in the rain gauge, but not with amount recorded by the weather radar. Although the storms were correctly identified in precipitation images, the rainfall was underestimated in several cases.Este trabajo es el resultado de un contrato posdoctoral financiado por el programa Saavedra Fajardo de la Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia (Ref. 20023/SF/16) de la Consejería de Educación y Universidades de la CARM (Comunidad Autónoma de la Región de Murcia)

Adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El problema de las clases numerosas

[SPA]Con el objetivo de conseguir una adaptación al EEES, la Universidad Politécnica de Cartagena viene desarrollando desde el curso pasado una iniciativa de innovación docente consistente en la creación de grupos docentes que analizan diversos aspectos de esta adaptación con el objetivo de generar documentos de apoyo para el resto de la comunidad universitaria en este proceso de convergencia. En esta comunicación se presenta el trabajo realizado por el grupo docente “planificación de la docencia en grupos numerosos“ desde su creación, así como una introducción al trabajo que se está desarrollando este curso académico. [ENG]In order to achieve an adaptation to the EEES, Universidad Politécnica de Cartagena is developping since the last academic course an innovative education initiative, involving the creation of teaching groups that discusses various aspects of this adaptation in order to produce documents in support of the rest of the university community in this process of convergence. This communication shows the work done by the group called “teaching planning in large classes" since its creation, and an introduction to the work that is taking place this academic year.Campus Mare Nostrum, Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad de Murcia, Región de Murci

Enzymatic oxidation of oleuropein and 3-hydroxytyrosol by laccase, peroxidase and tyrosinase.

The oxidation of oleuropein and 3‐hydroxytyrosol by oxidases laccase, tyrosinase, and peroxidase has been studied. The use of a spectrophotometric method and another spectrophotometric chronometric method has made it possible to determine the kinetic parameters Vmax and KM for each enzyme. The highest binding affinity was shown by laccase. The antioxidant capacities of these two molecules have been characterized, finding a very similar primary antioxidant capacity between them. Docking studies revealed the optimal binding position, which was the same for the two molecules and was a catalytically active position. Practical applications: One of the biggest environmental problems in the food industry comes from olive oil mill wastewater with a quantity of approximately 30 million tons per year worldwide. In addition, olive pomace, the solid residue obtained from the olive oil production, is rich in hydroxytyrosol and oleuropein and the action of enzymatic oxidases can give rise to products in their reactions that can lead to polymerization. This polymerization can have beneficial effects because it can increase the antioxidant capacity with potential application on new functional foods or as feed ingredients. Tyrosinase, peroxidase, and laccase are the enzymes degrading these important polyphenols. The application of a spectrophotometric method for laccase and a chronometric method, for tyrosinase and peroxidase, allowed us to obtain the kinetic information of their reactions on hydroxytyrosol and oleuropein. The kinetic information obtained could advance in the understanding of the mechanism of these important industrial enzymes

Análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) y aprendizaje automático para la obtención de mapas de coberturas del suelo a partir de imágenes de muy alta resolución espacial : aplicación en la Unidad de Demanda Agraria nº 28, cabecera del Argos / Fulgencio Cánovas García; director, Francisco Alonso Sarría.

Tesis-Universidad de Murcia.Consulte la tesis en: BCA. GENERAL. ARCHIVO UNIVERSITARIO. TM 4383.CRAI CIENCIAS. DEPARTAMENTO. INUAMA 911 CAN ana.CRAI CIENCIAS. Instituto Euromediterráneo del Agua (edificio B). TM 911.2 CAN ana

Optimal Combination of Classification Algorithms and Feature Ranking Methods for Object-Based Classification of Submeter Resolution Z/I-Imaging DMC Imagery

Object-based image analysis allows several different features to be calculated for the resulting objects. However, a large number of features means longer computing times and might even result in a loss of classification accuracy. In this study, we use four feature ranking methods (maximum correlation, average correlation, Jeffries–Matusita distance and mean decrease in the Gini index) and five classification algorithms (linear discriminant analysis, naive Bayes, weighted k-nearest neighbors, support vector machines and random forest). The objective is to discover the optimal algorithm and feature subset to maximize accuracy when classifying a set of 1,076,937 objects, produced by the prior segmentation of a 0.45-m resolution multispectral image, with 356 features calculated on each object. The study area is both large (9070 ha) and diverse, which increases the possibility to generalize the results. The mean decrease in the Gini index was found to be the feature ranking method that provided highest accuracy for all of the classification algorithms. In addition, support vector machines and random forest obtained the highest accuracy in the classification, both using their default parameters. This is a useful result that could be taken into account in the processing of high-resolution images in large and diverse areas to obtain a land cover classification