Verificación de perfiles de temperatura y humedad estimados por GOES-16 utilizando datos de radiosondeos.

CASARETTO, GIMENA; DILLON, MARIA EUGENIA; GARCIA SKABAR, YANINA

virtual

Congreso; XXIX Reunión Científica AAGG 2021; 2021

Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas

El GOES-16, denominado en sus comienzos como GOES-R antes de volverseoperativo en 2018, es un satélite meteorológico que forma parte del sistema GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite) administrado por la NOAA (NationalOceanic and Atmospheric Administration). El mismo observa América del Norte, Sudaméricay el océano Atlántico hasta la costa oeste de África, mediante 16 canales ABI (AdvancedBaseline Imager), los cuales presentan tanto canales de absorción como ventanasradiativas. Estos permiten obtener, a través de algoritmos desarrollados por el programaGOES-R, perfiles atmosféricos LAP (legacy atmospheric profiles) de temperatura (LVT) yhumedad (LVM), entre otros. Los productos LAP de ABI están disponibles para todo el disco(FD, full disk) con una resolución temporal de 15 minutos y regiones de mesoescala(MESO), que son áreas reducidas de 1000x1000km que varían su posición en el tiempo conresolución temporal de 1 minuto. La resolución espacial en ambos casos es de 0.5 a 2 km .Dada la importancia de esta nueva fuente de información para distintas aplicacionesen la meteorología, por ejemplo para casos de estudio debido a la ausencia de datos en laregión o para estudios de asimilación de datos, es de interés verificar ventajas y debilidadesde la misma en nuestra región. En este trabajo se propone validar los productos deprocesamiento completo (disponibles 18 meses posteriores a la observación para LAP), loscuales ya poseen un control de calidad robusto (Jun y otros 2020). Para ello, se utilizarontodas las observaciones de radiosondeos lanzados durante el periodo intensivo deobservación de la campaña RELAMPAGO-CACTI, llevada a cabo entre noviembre ydiciembre de 2018 en las provincias de Córdoba y Mendoza (Nesbitt y otros 2021). El 20%de estas observaciones fueron obtenidas por estaciones móviles posicionadasestratégicamente para cumplir el objetivo de la campaña: estudiar la evolución detallada delos entornos que apoyan el inicio y el crecimiento a gran escala de tormentas convectivasprofundas, con una resolución temporal de hasta 1 hora (Schumacher y otros 2021).Mientras que el 80% restante fueron obtenidas por 8 estaciones fijas.Se validaron ambas configuraciones de observación FD y MESO, considerando unaventana temporal de 30 minutos y espacial de 0.05 grados y 0.075 grados de latitud ylongitud, respectivamente, para comparar con cada radiosondeo. De esta manera, en elcaso FD se obtuvieron 593 sondeos que cumplían con las condiciones necesarias y paraMESO fueron 252 sondeos. Los sondeos de alta resolución vertical (5 hPa) fueroninterpolados verticalmente a los 43 niveles verticales fijos (entre 1013 hPa y 200 hPa) deLAP. A partir de los datos interpolados se calcularon para cada nivel de presión entre losradiosondeos observados y los LAP estimados: el bias medio (estimado - observado), eldesvío estándar (STD), la correlación (CORR), y la raíz cuadrada del error cuadrático medio(RMSE).En todos los casos se registraron errores extremadamente grandes en los nivelesmás cercanos a superficie (1013.9 y 986 hPa), con lo cual se analizan los resultados a partir de 958.5 hPa. En la Figura 1 se muestra el RMSE y el BIAS para ambas variables yestrategias. A continuación se describen los resultados de todas las métricas.En el caso de LVT FD a partir de los 850 hPa los valores de bias son positivossignificando en promedio una estimación de mayor temperatura de hasta 1 K hasta los 700hPa y la STD toma hasta valores de 2 K, este comportamiento se repite a partir de los 600hPa hasta los 200 hPa. Cabe destacar que para presiones más bajas el módulo del bias esmayor, llegando a -7 K en niveles cercanos a superficie. Teniendo en cuenta la correlación,se obtienen valores entre 0.9 y 1 desde 878 hasta 286 hPa, aproximadamente, indicandoque cerca de superficie la relación entre la estimación y la observación es muy baja. ElRMSE muestra valores menores de 2 K por encima de los 878 hPa. En el caso de LVTMESO, teniendo menos sondeos para validar, obtenemos resultados similares a FD hastalos 600 hPa. Luego en niveles más altos el bias varía entre valores positivos y negativos y elSTD mayor. En la CORR los niveles con valores más cercanos a 1 son menos encomparación al FD. El mismo comportamiento se observa en el RMSE y obtiene valoresmayores que en las situaciones de FD.Teniendo en cuenta los resultados de LVM FD en los niveles bajos y mediosencontramos un bias seco, en promedio, donde la humedad estimada es inferior a laobservada. Tanto en la capa entre 700 hPa y 600 hPa, como por encima de los 400 hPa seobserva un bias húmedo. La CORR evidencia que el mayor valor, cercano a 1, se encuentraen los niveles más bajos (800 hPa) y desciende con la altura. Sin embargo, hasta 400 hPalos valores se mantienen por encima de 0.6. El RMSE muestra una capa entre 800 y 600hPa con un máximo de 10 %, similar a los valores de niveles bajos. Para la estrategia demedición MESO el comportamiento de LVM es similar que para la estrategia FD. En nivelesmás altos el módulo del bias aumenta. El mayor valor de STD se encuentra para nivelesmedios. En la CORR se encuentran más diferencias ya que para niveles medios-altos seencuentra el valor más cercano a 1 superando los valores que obtienen los niveles cercanosa superficie. Por último la estructura del RMSE para MESO es similar a la de FD desdeniveles bajos hasta 700 hPa, aproximadamente. Sin embargo, por encima de este nivel elerror para MESO crece, superando ampliamente el de FD.