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

Configuration and specifications of an unmanned aerial vehicle for precision viticulture

[SPA] Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) con sensores multiespectrales son cada vez más atractivos en ciencias de la tierra para la captura de datos y actualización de mapas con alta resolución espacial y temporal. Estos sistemas de vuelo autónomo pueden equiparse con diferentes tipos de sensores, tales como cámaras multiespectrales y sensores miniaturizados, para facilitar la navegación, el posicionamiento y la elaboración de mapas de alta resolución. Estos sistemas ya se están utilizando para la recolección de datos en la viticultura de precisión. En este estudio, se pretende evaluar la eficiencia de los estos vehículos para la recolección de datos, procesamiento y actualización de mapas en áreas pequeñas, así como su comparación con otros índices derivados de los satélites (Sentinel IIA y Landsat 8). Los resultados indican que los UAV son interesantes para la caracterización de las parcelas de viña con alta variabilidad espacial, a pesar de la baja cobertura vegetal de estos cultivos. [ENG] Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with multispectral sensors are increasingly attractive in geosciences for data capture and map updating at high spatial and temporal resolutions. These autonomously-flying systems can be equipped with different sensors, such as a multispectral camera and miniaturized sensor systems, for navigation, positioning, and mapping purposes. These systems can be used for data collection in precision viticulture. In this study, the efficiency of a light UAV system for data collection, processing, and map updating in small areas is evaluated by the generation of correlations between classification maps derived from remote sensing and production maps, based on the comparison of the indices derived from UAVs incorporating infrared sensors with those obtained by satellites (Sentinel IIA and Landsat 8). The results indicate that UAVs are a promising option for the characterization of vineyard plots with high spatial variability, despite the low vegetative coverage of these crops

Assessing regional climate models (RCMs) ensemble-driven reference evapotranspiration over Spain

The present work applies a novel methodology of combining multiple Regional Climate Models (RCMs) (or ensemble) that are based on the seasonal and annual variability of temperatures over Spain, which allows for the quantification and reduction of uncertainty in the projections of temperature based-potential evapotranspiration. Reference evapotranspiration (ETo) is one of the most important variables in water budgets. Therefore, the uncertainties in the identification of reliable trends of reference evapotranspiration should be taken into account for water planning and hydrological modeling under climate change scenarios. From the results over Spain, the RCMs ensemble reproduces well the yearly and seasonal temperature observed dataset for the time reference period 1961–1990. An increase in the ensemble-driven ETo for time period 2021–2050 over Spain is expected, which is motivated by an increase in maximum and minimum temperature, with the consequent negative impacts on water availability.The authors acknowledge the financial support of Fundación Séneca grant number 19527/PI/14, Agency of Science and Technology of Murcia Region in the framework of PCTIRM 2011–2014, Comunidad Autónoma de la Región de Murcia (Spain)

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)

Satellite‐based Algorithms for Estimating Actual Evapotranspiration. Application to Irrigation Management and Water Accounting in the Segura Basin

Se ha considerado a la Cuenca del Río Segura, localizada en el Sureste de España, como área de estudio. En esta cuenca semiárida las necesidades hídricas del sector agrícola representan el 80 % del uso total del agua. El aumento de fiabilidad en la estimación de la evapotranspiración real (ETreal), se traduce en mayor conocimiento de la necesidad hídrica real del cultivo. Se propone estimar ETreal aplicando algoritmos que permitan el cambio de escala (upscaling): (i) a escala de parcela donde se dispone de imágenes de alta resolución espacial Landsat (e incluso Sentinel cuando esté disponible), y de datos al suelo medidos en parcelas experimentales para realizar validaciones de resultados,(ii) a escala de cuenca y en base a imágenes de moderada resolución espacial (sensor MODIS) y alta resolución temporal, aplicando los algoritmos previamente validados, y su integración para el cierre de los balances hídricos a escala mensual. Esta información se integrará con datos del Plan Hidrológico de la Cuenca del Río Segura y otras fuentes de información. El objetivo es obtener, evaluar y estandarizar información detallada, incluyendo trasvases y recursos desde otras fuentes no convencionales con el fin de analizar y demostrar el potencial de la gestión, y las medidas para reducir la escasez hídrica en esta región propensa a la sequía. El Sistema de Contabilidad Hídrica (SCH) para la cuenca, complementará los balances de recursos hídricos a nivel europeo con datos locales mediante una solución innovadora en base a Sistemas Información Geográfica (SIG).Se agradece el soporte recibido desde el proyecto del Plan Nacional CGL2012‐39895‐ C02‐01, "Evaluación de la variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM)", financiado por la Secretaría de Estado de Investigación del Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO), y fondos FEDER

Evapotranpiration estimates from vegetation indices

[SPA] En este trabajo se presenta una metodología de estimación de la evapotranspiración real (ETa) de la superficie terrestre a escala mensual a partir de imágenes de satélite de observación de la Tierra (MODIS Terra). Se basa esencialmente en el uso de un índice de vegetación (EVI, Enhanced Vegetation Index) y de datos de temperatura del aire. El método se ha validado con medidas de ETa obtenidas por el método de covarianza de remolinos en dos parcelas de naranjos del Campo de Cartagena (Murcia). Esta metodología presenta la ventaja de ser poco exigente en datos de entrada, lo que la convierte en una herramienta idónea para aproximaciones de ETa a escala de cuenca. [ENG] This work presents a method for estimating the actual transpiration (ETa) of land surfaces from data provided by Earth Observation satellites (MODIS Terra). The method uses a vegetation index (EVI, Enhanced Vegetation Index) and air temperature data. It was validated with ground measurements of ETa performed by the eddy-covariance technique in two citrus orchards of Campo de Cartagena (Murcia).The proposed method presents the advantage of being little demanding in input data, therefore representing a suitable tool to get estimates of ETa at the basin scale.Se agradece el soporte recibido desde los proyectos: CGL2012-39895-C02-01, "Evaluación de variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM)" financiado por MINECO y fondos FEDER; y EU DG-ENV Grant n° 07.0329 “Accounting System for the SEgura river and Transfers (ASSET)”

Monitoring coastal lagoon water quality through remote sensing: The Mar Menor as a Case study

The Mar Menor is a hypersaline coastal lagoon located in the southeast of Spain. This fragile ecosystem is suffering several human pressures, such as nutrient and sediment inputs from agriculture and other activities and decreases in salinity. Therefore, the development of an operational system to monitor its evolution is crucial to know the cause-effect relationships and preserve the natural system. The evolution and variability of the turbidity and chlorophyll-a levels in the Mar Menor water body were studied here through the joint use of remote sensing techniques and in situ data. The research was undertaken using Operational Land Imager (OLI) images on Landsat 8 and two SPOT images, because cloudy weather prevented the use of OLI images alone. This provided the information needed to perform a time series analysis of the lagoon. We also analyzed the processes that occur in the salt lagoon, characterizing the different spatio-temporal patterns of biophysical parameters. Special attention was given to the role of turbidity and chlorophyll-a levels in the Mar Menor ecosystem with regard to the programs of integral management of this natural space that receives maximum environmental protection. The objective of the work has been fulfilled by answering the questions of the managers: when did the water quality in the Mar Menor begin to change? What is happening in the lagoon? Is remote sensing useful for monitoring the water quality in the Mar Menor? The answers to these questions have allowed the generation of a methodology and monitoring system to track the water quality in the Mar Menor in real-time and space. The tracking system using satellite images is open to the incorporation of images provided by new multispectral sensors.This research was co-funded (80%) by the European Regional Development Fund (ERDF), through grant number FEDER 14-20-15

Estimating evapotranspiration in the Segura River Basin from remote sensing data

[SPA] Este trabajo presenta y valida una metodología operacional, basada en el análisis del espacio temperatura de superficie (LST) vs índice de vegetación (IV), para la estimación y la cartografía de evapotranspiracion real (ET) a partir de imágenes satelitales (Landsat 5 TM) en la Cuenca del Segura. El método ha sido validado con observaciones llevadas a cabo con la técnica de covarianza de remolinos en dos parcelas del Campo de Cartagena (España). El ajuste alcanzado (R2 >0.80, y RMSE ± 50 W/m2), demuestra la validez de la información satelital para la estimación de ET a nivel de parcela. [ENG] This paper presents and validates an operational methodology, based on the use of land surface temperature (LST) and vegetation index (IV), for estimating and mapping actual evapotranspiration (ET) from satellite imagery (Landsat5 TM) in Segura river basin. The method was validated with measurements of ET realized by the eddy covariance technique in two citrus orchards of Campo de Cartagena (Spain). The good fit (R2>0.80, RMSE of ± 50 W/m2) demonstrates the usefulness of satellite observations for estimating ET at the farm level.Se agradece la financiación recibida de los siguientes proyectos de I+D: EC-DG ENV ref. 241559. REDSIM, EU FP7-245159 SIRRIMED, y CGL2012-39895-C02-01 HYDROCLIM

Probabilistic assessment of the influence of metrics and RCMs combination on rainfall projections in Spain

[SPA] Los modelos hidrológicos exhiben gran sensibilidad a la precipitación. Esta es una de las principales razones para intentar mejorar las proyecciones de precipitación provistas por los Modelos Climáticos Regionales (RCMs en inglés). En el presente trabajo, se han desarrollado metodologías innovadoras para la generación de combinaciones o ensemble multimodelo de RCMs, permitiendo reducir las incertidumbres asociadas al cambio climático. Se realizó un análisis de sensibilidad a partir de multimodelos de precipitación, teniendo en cuenta dos formulaciones diferentes del factor de fiabilidad (R). La primera formulación se basa en funciones de distribución estacionales y anuales, mientras que la segunda considera funciones de distribución mensuales. Se ha evaluado la bondad del ajuste mediante dos métricas diferentes. Desde los resultados obtenidos, se ha identificado el método más robusto en la construcción probabilística de ensembles de precipitación para el período 1961-1990. Desde las proyecciones, se vislumbran plausibles disminuciones de las precipitaciones medias anuales para el periodo 2021-2050 en la España Peninsular. En conclusión, el método desarrollado facilita el estudio de los cambios en el patrón espacio-temporal de precipitaciones proyectadas para regiones de gran extensión. [ENG] Hydrologic models are recognised to be highly sensitive to rainfall. It is one of the main reasons to improve the projections of rainfall provided by Regional Climate Models (RCMs). In the present work, innovative methodologies are developed to build RCMs ensemble as a way for reducing the involved uncertainties of climate change. A sensitivity exercise from multimodel rainfall ensemble, considering two different formulations of the reliability factor (R), is performed. The first method is based on seasonal and yearly cumulative distribution functions (CDFs), while the second one relies on monthly CDFs. The goodness of fit is evaluated considering two different metrics. The most robust method for building rainfall CDFs of rainfall PDF ensemble, for time period 1961-1990, is identified. The results indicate that a widespread decrease throughout continental Spain of the mean annual rainfall, for 2021-2050 period, is projected. In conclusion, the proposed tool appears to provide more confidence in the RCM-projections related to the spatio-temporal changes in rainfall over extended regions.Se agradece el soporte recibido desde el proyecto CGL2012-39895-C02-01 Evaluación de variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM), financiado por la Secretaría de Estado de Investigación del Ministerio de Economía y Competitividad (España), y fondos FEDER

Sensitivity to the Priestley-Taylor coefficient in the estimation of crop ET by remote sensing

[SPA] A partir de un enfoque gráfico basado en la ecuación la Priestley-Taylor (PT) se determina la ET real mediante satélite, donde las condiciones de suelo seco y las condiciones no limitantes de agua se definen mediante la temperatura superficial (LST) y el índice de vegetación (VI), variables obtenidas desde teledetección. Usando mediciones de torre de flujo e imágenes Landsat 5TM para el período 2009-11 se realiza un análisis de sensibilidad con respecto al valor del coeficiente de PT, α. Los resultados de la validación respecto a la realidad terreno fueron satisfactorios, con un error 10% y un mejor ajuste de α cercano a 1. Se resalta que este valor es diferente del generalmente usado 1,27, subrayando la importancia de un conocimiento más preciso del valor real de α. [ENG] From a graphical method based on the Priestley-Taylor (PT) equation, the actual ET is assessed, where dry soil and non-limiting water conditions are defined by surface temperature (LST) and vegetation index (VI), both variables obtained with remote sensing. Using flux towers measurements and Landsat 5TM images for the period 2009-11 a sensitivity analysis is performed with respect to the value of the coefficient of PT, α. The results of the validation with respect to the ground true were satisfactory, with a 10% error and a better fit of α close to 1, a value different from the one generally used of 1.27, which could be a source of error, highlighting the importance of a mayor knowledge of the real value of α.Se agradece la financiación recibida de los siguientes proyectos de I+D: EC-DG ENV ref. 241559. REDSIM, EU FP7-245159 SIRRIMED, y CGL2012-39895-C02-01 HYDROCLIM