Actualización e implementación del sistema de recepción satelital GOES - 16 para el pronóstico del tiempo atmosférico

Abstract

Los datos y productos satelitales son elementos clave en las operaciones de los servicios meteorológicos nacionales, siendo empleados en las operaciones internas de pronóstico y alerta meteorológica de mesoescala y de corto plazo; existiendo la necesidad de actualizar los procesos de adquisición y tratamientos de datos a la par con la evolución de la tecnología satelital y los nuevos cambio que se van produciendo, como la nueva generación de satélites meteorológicos presentado en el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). El SENAMHI es un organismo público especializado, fundado en marzo de 1969, actualmente es un organismo adscrito al Ministerio del Ambiente, luego de su creación en mayo del 2008 (MINAM, s.f.). teniendo como propósito generar y proveer información y conocimiento meteorológico, hidrológico y climático de manera confiable, oportuna y accesible en beneficio de la sociedad peruana; brindando servicios públicos, asesorías e investigaciones científicas en las áreas de meteorología, hidrología, agrometeorología y asuntos ambientales. En tal sentido del cumplimiento de sus propósitos la Dirección de Meteorología y Evaluación Ambiental Atmosférica del SENAMHI ha implementado sistemas de recepción de datos de satélites meteorológicos, dicha información ha sido tratada, consumida, administrada y difundida por la Subdirección de Predicción Meteorológica, como fue el caso del sistema Dartcom-GVAR para la información proveniente del satélite GOES-13, la implementación de sistemas alternativos como el sistema de comunicaciones GEONETCast Americas, a través del cual se dispuso de una pequeña gama de datos del sensor Advanced Baseline Imager (ABI) y productos para diferentes aplicaciones atmosféricas y geofísicas; además de un sistema alternativo a partir de los datos públicos en el servidor Amazon Web Services (AWS) administrado por la NOAA y el sistema actual GOES Rebroadcast (GRB) como principal transmisor de resolución completa en tiempo casi real, para la información 2 proveniente del satélite GOES-16, implementado en diciembre del 2018. Distribuyéndose los datos procesados a través del portal web de satélites del SENAMHI como productos de bandas, composiciones RGB e información en formato netCDF; los canales de difusión interna mediante el uso de recursos compartidos en red para consumo orgánico a través del desarrollo la plataforma de visualización de datos satelitales InterPSat, basada en su pre existente para datos binarios correspondientes a la información del sistema GOES-13. Como Especialista en Meteorología V desde noviembre del 2016, laborando en el área de sensoramiento remoto y teniendo como funciones principales el analizar imágenes de satélite para la elaboración del pronóstico del tiempo y avisos meteorológicos, realizar algoritmos multiespectrales de imágenes de satélite para la detección de zonas de tiempo severo, realizar la automatización de datos (Backup de datos de satelitales) en forma diaria para contar con una base de respaldo, desarrollar, actualizar y mantener los software de visualización de datos de modelos numéricos (modelos globales y regionales) y datos satelitales para el análisis en la realización del pronóstico meteorológico y otras funciones asignadas por la jefatura inmediata de la Subdirección de Predicción Meteorológica, relacionadas a la misión del puesto. Presentando como objetivo principal el desarrollo e implementación de algoritmos para la recepción de datos satelitales del satélite meteorológico GOES 16, ya sea en la red desde servidores públicos o para la captura de los datos in situ distribuidos vía satélite como lo son el caso de los sistemas GEONETCast Americas y el GOES Rebroadcast (GRB), el procesamiento de la información recepcionada y establecer los métodos o canales de visualización y distribución de la información a ser consumida por el personal de SENAMHI y usuarios externos a través de su portal Web o por misión. Teniendo presente la identificación, clasificación y actualización de la base de datos previa y de la información futura; además del desarrollo de un aplicativo de visualización ágil para el consumo de la información satelital en tiempo casi real denominado InterPSat sobre alguna plataforma OpenSource.