Collocation: best practices and related uncertainties

Presentación realizada en: 6th G-VAP Workshop celebrado en EUMETSAT, Darmstadt (Alemania), del 22 al 23 de septiembre de 2016

Collocation and related uncertainties

Presentación realizada en: 7th G-VAP Workshop celebrado en University of Leicester (Reino Unido), del 25 al 26 de octubre de 2017

Temperature and humidity atmospheric vertical profiles from MTG-IRS data

Ponencia presentada en: XIX Congreso de la Asociación Española de Teledetección celebrado en Pamplona del 29 de junio al 1 de julio de 2022.[ES]El objetivo principal de este trabajo es caracterizar las capacidades del MTG-IRS para suministrar información de los perfiles de temperatura y humedad atmosférica utilizando IASI-MetOp como proxy de MTG-IRS. Para lograr este objetivo, hemos desarrollado un método de recuperación no lineal basado en técnicas de Machine Learning/Artificial Intelligence (ML/AI) para estimar los perfiles verticales atmosféricos a partir de medidas de IASI (como proxy de MTGIRS). Se trata de un modelo de Kernel Ridge Regression (KRR), el cual nos permite minimizar el conjunto de datos de entrenamiento, seleccionando una cantidad representativa de Support Vectors (SV) para el entrenamiento y predicción de los perfiles atmosféricos de temperatura y humedad. Los resultados muestran una mejora significativa en el costo computacional de las recuperaciones de estas variables a partir de sondeadores hiperespectrales, así como en la calidad de las mismas. Esto nos permite, además de recuperar estas variables con gran precisión, determinar los perfiles de inestabilidad atmosférica en cielos cubiertos con una fracción de nubes de hasta el 80%. Los resultados de la aplicación del modelo KRR al futuro MTG-IRS proporcionarán una gran mejora en los análisis meteorológicos para las situaciones meteorológicas analizadas.[EN]In this work, a non-linear retrieval algorithm is presented for IASI-MetOp (as a proxy of MTG-IRS) to characterize its capabilities in providing information of the atmospheric temperature and humidity profiles. To achieve this goal, we have developed a method based on Machine Learning/Artificial Intelligence techniques for IASI-MetOp (as a proxy of MTG-IRS) to estimate atmospheric vertical profiles. Obtained results show that the Kernel Ridge Regression (KRR) retrieval model developed in this work, is able to retrieve accurate atmospheric temperature and humidity profiles below skies with cloud fraction until 80%. This result is particularly important for providing the atmospheric structure information needed to improve convection forecasts. It is important to note that the principal goal for the KRR model is to enable the real-time production of the physical variables from the satellite hyperspectral resolution radiance measurements. The results from the application of the KRR model to future MTG-IRS will provide a big improvement in the meteorological analyses for analysed weather situations

Nowcasting SAF (NWC SAF) led by AEMET

Ponencia presentada en: XIX Congreso de la Asociación Española de Teledetección celebrado en Pamplona del 29 de junio al 1 de julio de 2022.[ES]El objetivo de la red de SAFs de EUMETSAT es obtener productos derivados de satélites para poder optimizar el uso de los datos de los satélites meteorológicos. Cada SAF (Satellite Application Facility) es un consocio de varios servicios meteorológicos y otras instituciones de los estados miembros de EUMETSAT y está especializado en un área concreta: composición atmosférica, clima, análisis de la superficie de la tierra, del océano, hidrología, predicción inmediata, para modelos numéricos y radio ocultación. En particular el SAF de Nowcasting (NWC SAF) es un consorcio liderado por AEMET en el que participan además los servicios meteorológicos de Francia, Austria, Suecia y Rumanía. Su objetivo es la generación de productos para su aplicación en Nowcasting o predicción inmediata y predicción a muy corto plazo. El SAF de Nowcasting desarrolla, implementa y distribuye paquetes de software con los que se pueden generar productos a partir de datos de satélites polares y geoestacionarios. Estos productos incluyen productos de nubes, de inestabilidad atmosférica, de precipitación, de iniciación de convección y de identificación y seguimiento de células convectivas, de vientos, de extrapolación de imágenes e identificación de ciertos fenómenos meteorológicos como el doblamiento de la tropopausa y ondas de gravedad. Estos productos son de utilidad para el seguimiento de fenómenos meteorológicos en tiempo real, con especial interés en el seguimiento de los fenómenos adversos, con aplicaciones también en el ámbito de la meteorología aeronáutica o en asimilación en modelos numéricos. La última versión del software para satélites geoestacionarios y los planes de futuro del NWC SAF son presentados.[EN]The objective of the EUMETSAT SAF Network is the generation of satellite derived products to contribute to the optimum use of the meteorological satellite data. Each SAF (Satellite Application Facility) is a Consortium of meteorological services and other institutions of the EUMETSAT member states, and is specialised in a concrete area: atmospheric composition, climate, land surface analysis, ocean, hydrology, nowcasting, numerical weather prediction and radio occultation. The Nowcasting SAF (NWC SAF) is a Consortium of the meteorological services of Spain, France, Austria, Sweden and Romania and is led by AEMET. Its objective is to ensure the optimum use of the satellite data on its application to nowcasting. For this, the NWC SAF develops, maintains and distributes software packages for geostationary and polar satellites that allow the generation of satellite products for nowcasting applications. These include cloud products, stability products, precipitation products, convection initiation, detection, characterization and tracking of convective cells, image and product extrapolation in time and identification of meteorological phenomena like tropopause folding and gravity waves. These products are of great interest for nowcasting, in particular for the tracking of severe weather, and also have applications in aviation meteorology and assimilation in NWP models. The more recent software version for geostationary satellites and the future plans of the NWC SAF are presented

Exploring the sensitivity of passive microwave signatures to different surface and observation conditions using the L-band microwave emission of the biosphere (L-MEB) Model

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