Informe técnico
Imágenes satelitales sintéticas a partir del modelo WRF
Registro en:
Cutraro, F., Y. García Skabar y M. Sacco, 2022: Imágenes satelitales sintéticas a partir del modelo WRF. Nota Técnica SMN 2022-117.
Autor
Cutraro, Federico
García Skabar, Yanina
Sacco, Maximiliano
Institución
Resumen
Fil: Cutraro, Federico. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Fil: García Skabar, Yanina. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Franco Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina. Fil: Sacco, Maximiliano A. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. En esta Nota Técnica se describe el proceso de generación de imágenes satelitales sintéticas a partir de los
pronósticos numéricos del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) operativo en el Servicio
Meteorológico Nacional, utilizando el modelo de transferencia radiativa Community Radiative Transfer Model
(CRTM). Se realiza la descripción de las características principales del modelo CRTM y de su
implementación operativa. Las imágenes satelitales sintéticas demostraron tener un gran correlato con las
observadas, por lo que su uso es beneficioso en varios aspectos, desde su aplicación como una
herramienta más a la hora de realizar un pronóstico hasta la verificación de los pronósticos numéricos. This Technical Note describes the process of generating synthetic satellite images from Weather Research
and Forecasting (WRF) operational numerical forecasts at the National Meteorological Service with the
Community Radiative Transfer Model (CRTM). A description of CRTM characteristics and its operational
implementation are performed. Synthetic satellite images present a high correlation with observations,
therefore their use is beneficial in many ways, from the application as another tool at forecasting to the
verification of numerical forecasts.