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El programa Meteosat tiene su origen en 1977, cuando se lanzó el primer prototipo de satélite para explorar las tecnologías necesarias para adquirir datos meteorológicos desde la órbita geoestacionaria. En 1981 y 1988 se lanzaron otros dos satélites prototipo antes de que se lanzara el primer satélite operativo, el Meteosat-4, en 1989. Como parte del Programa Operativo del Meteosat, se lanzaron tres satélites, seguidos del Meteosat-7 en 1997, como parte del Programa de Transición del Meteosat, que se puso en marcha para salvar la brecha entre la primera y la segunda generación de naves espaciales del Meteosat, lanzando un satélite mejorado de la primera generación.
La segunda generación de Meteosat se inició en 1993 con un programa de definición científica de dos años de duración antes de que comenzara el desarrollo de los instrumentos y los satélites en 1995, con una financiación dividida entre la ESA y EUMETSAT: la ESA se encargó del desarrollo del primero de los satélites MSG y EUMETSAT de la financiación de los tres satélites restantes, proporcionando el sistema de tierra y de procesamiento de datos y operando los satélites.
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La tormenta Filomena no ha sorprendido a los profesionales del tiempo y ha colapsado grandes ciudades como Madrid, ha cortado el tráfico en autopistas y carreteras, ha cerrado aeropuertos y ha paralizado el ferrocarril. En la imagen, la Plaza de Cibeles, en el centro de Madrid.
Los satélites meteorológicos anticiparon lo que iba a ocurrir. Las predicciones de los meteorólogos de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) habían anunciado hace más de una semana que el temporal Filomena provocaría un intenso temporal de nieve en gran parte de España, tal y como ocurrió.
Las previsiones de los profesionales de la AEMET se han basado en los resultados que arrojan los sofisticados algoritmos y modelos numéricos con los que trabajan día a día, que se nutren continuamente de los datos de las estaciones terrestres, los barcos y las boyas marinas, pero sobre todo de los que proporciona una de sus principales herramientas de trabajo, los satélites.
Repletos de sofisticados instrumentos y diseñados específicamente para dibujar la evolución de la meteorología y el clima a escala local, regional y global, estas plataformas pueblan el espacio en diferentes órbitas y a distintas alturas, para que los técnicos puedan sacar conclusiones y hacer sus predicciones con la mayor precisión posible. “Incluso han conseguido calcular la acumulación de nieve, por ejemplo, en Madrid, y expresarla en centímetros”, señala el experto Rubén Vázquez.
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La observación del tiempo es una parte importante del seguimiento del estado de nuestro planeta. Más allá de los valores inmediatos de las previsiones y avisos meteorológicos, informa sobre los cambios continuos de nuestro entorno. Los sistemas de observación del tiempo se basan en las imágenes de los satélites meteorológicos. Los satélites geoestacionarios proporcionan una cobertura espacial completa de una región específica y un ciclo de actualización frecuente. A partir de las radiancias brutas de los satélites, se pueden derivar muchos parámetros atmosféricos, conocidos como productos meteorológicos.En los últimos años, los rápidos avances en las tecnologías de comunicación y sensores y en el almacenamiento de datos han permitido recoger una cantidad de datos sin precedentes sobre la Tierra. El análisis y la interpretación de estos datos heterogéneos de alta dimensión siguen siendo un gran desafío. La aplicación de los métodos más avanzados de aprendizaje automático puede ayudar a identificar los patrones y los procesos subyacentes, lo que es fundamental para comprender mejor nuestro entorno y mitigar el cambio climático.
Estamos organizando 2 concursos incrementales: Los concursos comprenden dos retos: 1) Reto principal: predecir los productos meteorológicos objetivo en las regiones de entrenamiento:2) Aprendizaje de transferencia: predecir los productos meteorológicos objetivo en las regiones adicionales en las que no proporcionamos datos para el entrenamiento ni la evaluación:El objetivo es predecir las siguientes 32 imágenes meteorológicas (8 horas en intervalos de 15 minutos) a partir de 4 imágenes (1 hora). Para resolver cada desafío, los algoritmos deben predecir los productos meteorológicos objetivo (temperatura, tasa de precipitación convectiva, probabilidad de aparición de pliegues en la tropopausa y máscara de nubes) en las respectivas regiones para el conjunto de datos de prueba. El formato de presentación es un array de tamaño (32, 4, 256, 256) por cada día de los 36 días de prueba previstos.Descargue también los canales estáticos como altitud, longitud y elevación (archivos comunes para ambos desafíos). Los participantes pueden subir sus predicciones sobre el conjunto de datos de prueba a la tabla de clasificación de cada competición hasta la fecha límite de presentación. En el plazo de una semana después de la fecha límite, se pide a los participantes que proporcionen predicciones adicionales sobre un nuevo conjunto de datos (denominado conjunto de datos retenido), junto con un resumen que explique su metodología.Clona nuestro repositorio de github para descargar el kit de inicio y empezar a jugar con los modelos de referencia sin esfuerzo. Escriba en los foros si tiene alguna pregunta o sugerencia.
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“Comparing different methods to retrieve cloud top height from Meteosat satellite data”, Proc. SPIE 9640, Remote Sensing of Clouds and the Atmosphere XX, 96400C (16 de octubre de 2015); https://doi.org/10.1117/12.2195012