El GLM del GOES-R: introducción al sensor de rayos geoestacionario

Resumen de la lección

El GLM ofrece las siguientes prestaciones:

Monitoreo constante, las 24 horas del día, de la actividad de rayos total a nivel hemisférico, que abarca la mayor parte de los continentes americanos y los océansos adyacentes
Resolución espacial entre 8 km en el nadir (directamente debajo del satélite) sobre el ecuador y 14 km en el borde del campo visual (cerca del borde del dominio de cobertura)
Alta frecuencia de actualización (2 milisegundos), alta eficiencia de detección (> 70%) y baja tasa de falsas alarmas (~5%)
Latencia de 20 segundos entre el momento de la observación hasta la disponibilidad del producto para el usuario
Observaciones de la actividad de rayos total (incluye los destellos de los rayos intranube, internube y nube a tierra)

Las observaciones del GLM se utilizarán para:

Aumentar la conciencia situacional. La combinación de las observaciones del GLM con las de otros sistemas de observación, como los radares, los sistemas terrestres de detección de rayos y los generadores de imágenes a bordo de los satélites, mejorarán nuestra capacidad de identificar las tormentas que se fortalecen y las que se debilitan.
Mejorar los pronósticos locales de tormentas y las alertas de peligro inminente de descargas eléctricas.
Aumentar la confianza en las decisiones relacionadas con las alertas de peligros de tormentas severas, como granizo, inundaciones, tornados y vientos intensos.
Mejorar el apoyo a la seguridad y eficiencia en la aviación.
Mejorar las alertas tempranas del potencial de incendios provocados por los rayos.
Brindar apoyo adicional a las decisiones de los sectores e intereses sensibles a las condiciones del tiempo, incluidos los acontecimientos y las actividades de recreo al aire libre.
Mejorar las estimaciones cuantitativas de la precipitación para hidrología, recursos hídricos, agricultura, pronósticos meteorológicos y climatología.
Mejorar los pronósticos de ciclones tropicales.
Generar nuevas observaciones de la composición química de la atmósfera y mejorar los pronósticos de calidad del aire.
Generar nuevos datos para los estudios del clima regional y del cambio climático.

Recursos en internet

Sitio oficial del programa GOES-R:http://www.goes-r.gov/
Panorama general de formación sobre el GOES-R: http://www.goes-r.gov/users/training.html
Página del instrumento GLM del GOES-R: http://www.goes-r.gov/spacesegment/glm.html
GOES-R: beneficios de la observación ambiental de próxima generación: http://www.meted.ucar.edu/training_module.php?id=980
El ABI del GOES-R: la próxima generación de imágenes satelitales: http://www.meted.ucar.edu/training_module.php?id=1141
Materiales de difusión del programa GOES-R: http://www.goes-r.gov/education/outreach.html
(El sitio se actualiza con regularidad y contiene enlaces a recursos que ilustran la misión GOES-R y sus productos y servicios, como hojas informativas, marcalibros, pósteres, folletos y calendarios.)
Página del terreno de pruebas del GOES-R:http://www.goes-r.gov/users/proving-ground.html
Página de documentación del programa GOES-R: http://www.goes-r.gov/resources/docs.html
Publicaciones científicas sobre el GOES-R: http://www.goes-r.gov/resources/Scipubs/index.html
Conferencias y reuniones sobre GOES y POES: http://www.goes-r.gov/users/conf-mtgs.html
Portada de la sección de investigaciones sobre rayos y electricidad atmosférica del Centro de Hidrología y Clima Mundial (Global Hydrology and Climate Center, GHCC) del Centro de Vuelo Espacial Marshall de la NASA: http://thunder.msfc.nasa.gov/index.html
Información sobre el conjunto de datos de la sección de investigaciones sobre rayos y electricidad atmosférica del Centro de Hidrología y Clima Mundial (Global Hydrology and Climate Center, GHCC) del Centro de Vuelo Espacial Marshall de la NASA: http://thunder.msfc.nasa.gov/data/lisbrowse.html
Sección de investigaciones sobre rayos y electricidad atmosférica del Centro de Hidrología y Clima Mundial (Global Hydrology and Climate Center, GHCC) del Centro de Vuelo Espacial Marshall de la NASA, descripciones de los conjuntos de datos e información sobre pedidos: http://thunder.msfc.nasa.gov/data/#GRIDDED_DATA
Recursos de formación para los productos de rayos totales y del seudosensor de rayos geoestacionario (Pseudo Geostationary Lightning Mapper, PGLM) de SPoRT de la NASA: http://weather.msfc.nasa.gov/sport/training/
Productos del seudosensor de rayos geoestacionario (Pseudo Geostationary Lightning Mapper, PGLM) de SPoRT de la NASA: http://weather.msfc.nasa.gov/sport/goesrpg/pglm.html/
La red de detección y distribución tridimensional de rayos de New Mexico Tech: http://lightning.nmt.edu/nmt_lms/
Blog sobre satélites de UW CIMSS y el GOES-R: http://cimss.ssec.wisc.edu/goes/blog/archives/category/goes-r
VISIT: SHyMet para pronosticadores: Sesión de formación básica sobre el GOES-R: http://rammb.cira.colostate.edu/training/shymet/forecaster_goesr101.asp

Referencias

GOES-R

Goodman, S.J., J.J. Gurka, M. DeMaria, T.J. Schmit, A. Mostek, G. Jedlovec, C. Stewart, W. Feltz, J. Gerth, R. Brummer, S. Miller, B. Reed y R.R. Reynolds, 2012: The GOES-R Proving Ground: Accelerating user readiness for the next-generation geostationary environmental satellite system. Bull. Amer. Meteor. Soc., 93, 1029-1040.
Goodman, S. J., R. J. Blakeslee, W. J. Koshak, D. Mach, J. C. Bailey, L. D. Carey, D. E. Buechler, C. D. Schultz, M. Bateman, E. McCaul y G. Stano, 2013: The GOES-R Geostationary Lightning Mapper. Atmos. Res., 125–126, 34-49.
Schmit, T.J., M.M. Gunshor, W.P. Menzel, J.J. Gurka, J. Li y S. Bachmeier, 2005: Introducing the next-generation advanced baseline imager on GOES-R. Bull. Amer. Meteor. Soc., 86, 1079-1096.
Publicaciones científicas adicionales relacionadas con el GOES-R y el GOES (disponibles en el sitio del programa GOES-R).
Publicaciones: http://www.goes-r.gov/resources/Scipubs/index.html; documentación: http://www.goes-r.gov/resources/docs.html

Detección de rayos terrestre y espacial

Boccippio, D., S. Goodman y S. Heckman, 2000: Regional differences in tropical lightning distributions. J. Appl. Meteor. (TRMM Special Issue), 39, 2231-2248.
Boccippio, D. J., K. Driscoll, W. Koshak, R. Blakeslee, W. Boeck, D. Mach, D. Buechler, H. J. Christian y S. J. Goodman, 2000: The optical Transient Detector (OTD): Instrument characteristics and cross-sensor validation. J. Atmos. Oceanic Technol., 17, 441-458.
Boeck, W. L., D. M. Suszcynsky, T. E. Light, A. R. Jacobson, H. J. Christian, S. J. Goodman, D. E. Buechler y J. L. L. Guillen, 2004: A demonstration of the capabilities of multisatellite observations of oceanic lightning. J. Geophys. Res. Atmos., 109, D17204, doi:10.1029/2003JD004491.
Buechler, D. E., W. J. Koshak, H. J. Christian y S. J. Goodman, 2012: Assessing the performance of the Lightning Imaging Sensor (LIS) using deep convective clouds. Atmos. Res., 135-136, 397-403.
Cecil, D. J., D. E. Buechler y R. J. Blakeslee, 2012: Gridded lightning climatology from TRMM-LIS and OTD: Dataset description. Atmos. Res., 135-136, 404-414.
Christian, H. J., R. J. Blakeslee y S. J. Goodman, 1989: The detection of lightning from geostationary orbit. J. Geophys. Res. Atmos., 94 (D11), 13,329-13,337.
Christian, H. J., R. J. Blakeslee, D. J. Boccippio, W. L. Boeck, D. E. Buechler, K. T. Driscoll, S. J. Goodman, J. M. Hall, W. J. Koshak, D. M. Mach y M. F. Stewart, 2003: Global frequency and distribution of lightning as observed from space by the Optical Transient Detector. J. Geophys. Res. Atmos., 108 (D1), 4005, doi:10.1029/2002JD002347.
Cummins, K. L., J. A. Cramer, C. J. Biagi, E. P. Krider, J. Jerauld, M. A. Uman y V. Rakov, 2006: The U.S. National Lightning Detection Network: Post-upgrade status. Second Conference on Meteorological Applications of Lightning Data,27 Jan to 03 Feb, Atlanta, GA, Amer. Meteor. Soc., 6.1. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/Annual2006/webprogram/Paper105142.html]
Davis, S. M., D. M. Suszcynsky y T. E. L. Light, 2002: FORTE observations of optical emissions from lightning: Optical properties and discrimination capability. J. Geophys. Res., 107 (D21), 4579, doi:10.1029/2002JD002434.
Goodman, S. J., H. J. Christian y W. D. Rust, 1988: A comparison of the optical pulse characteristics of intracloud and cloud-to-ground lightning as observed above clouds. J. Appl. Meteor., 27, 1369-1381.
Goodman, S. J., R. Blakeslee, H. Christian, W. Koshak, J. Bailey, J. Hall, E. McCaul, D. Buechler, C. Darden, J. Burks, T. Bradshaw y P. Gatlin, 2005: The North Alabama Lightning Mapping Array: Recent severe storm observations and future prospects. Atmos. Res., 76, 423-437.
Goodman, S. J., R. J. Blakeslee, W. J. Koshak, D. Mach, J. C. Bailey, L. D. Carey, D. E. Buechler, C. D. Schultz, M. Bateman, E. McCaul y G. Stano, 2013: The GOES-R Geostationary Lightning Mapper. Atmos. Res., 125–126, 34-49.
Hembury, N. and R. Holle, 2011: Flash of inspiration: Latest innovations in worldwide lightning detection. Meteorological Technology International, May 2011, 48-50, http://viewer.zmags.com/publication/852ec8f8#/852ec8f8/1.
Mach, D., H. Christian, R. Blakeslee, D. Boccippio, S. Goodman y W. Boeck, 2007: Performance assessment of the Optical Transient Detector and Lightning Imaging Sensor. Part II: Clustering algorithm. J. Geophys. Res., 112, D09210, doi:10.1029/2006JD007787.
Murphy, M. J., N. W. S. Demetriades, R. L. Holle y K. L. Cummins, 2006: Overview of capabilities of the U.S. National Lightning Detection Network. Use of Lightning Data in Aviation Operations, Joint with Second Conference on Meteorological Applications of Lightning Data,27 Jan to 03 Feb, Atlanta, GA, Amer. Meteor. Soc., J2.5. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/Annual2006/webprogram/Paper103980.html]
Orville, R. and G. R Huffines, 2001: Cloud-to-ground lightning in the United States: NLDN results in the first decade, 1989–98. Geophys. Res. Lett., 129, 1179-1193.
Petersen, D. A and W. H. Beasley, 2013: High-speed video observations of a natural negative stepped leader and subsequent dart-stepped leader. J. Geophys. Res. Atmos., 118, 12,110–12,119, doi:10.1002/2013JD019910.
Rolando, S., V. Goiffon, P. Magnan, F. Corbière, R. Molina, M. Tulet, M. Bréart-de-Boisanger, O. Saint-Pé, S. Guiry, F. Larnaudie, B. Leone, L. Perez-Cuevas y I. Zayer, 2013: Smart CMOS image sensor for lightning detection and imaging. Appl. Opt., 52, C16-C23.
Rudlosky, S. D. and D. T. Shea, 2013: Evaluating WWLLN performance relative to TRMM/LIS. Geophys. Res. Lett., 40, 1–5, doi:10.1002/grl.50428.
Stano, G. T., 2012: Preparing for GOES-R: The Pseudo Geostationary Lightning Mapper. 37th Natl. Wea. Assoc. Annual Meeting, 6-11 Oct., Madison, WI, Natl. Wea. Assoc., P1.21. [Disponible en línea: http://www.nwas.org/meetings/nwa2012/agenda/]
Thomas, R., P. Krehbiel, W. Rison, T. Hamlin, D. Boccippio, S. Goodman y H. Christian, 2000: Comparison of ground-based 3-dimensional lightning mapping observations with satellite-based LIS observations in Oklahoma. Geophys. Res. Lett., 27, 1703-1706.
Thomas, R., P. R. Krehbiel, W. Rison, S. J. Hunyady, W. P. Winn, T. Hamlin y J. Harlin, 2004: Accuracy of the Lightning Mapping Array. J. Geophys. Res., 109, D14207, doi:10.1029/2004JD004549.

Electrificación de las nubes, tormentas y tiempo severo

Ashley, W. S. and C. W. Gilson, 2009: A reassessment of U.S. lightning mortality. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90, 1501-1518.
Bruning, E. C., W. D. Rust, T. J. Schuur, D. R. MacGorman, P. R. Krehbiel y W. Rison, 2007: Electrical and polarimetric radar observations of a multicell storm in TELEX. Mon. Wea. Rev., 135 (7), 2525–2544.
Bruning, E. C., W. D. Rust, D. R. MacGorman, M. I. Biggerstaff y T. J. Schuur, 2010: Formation of charge structures in a supercell. Mon. Wea. Rev., 138 (10), 3740–3761.
Carcione, B. C., K. D. White y G. T. Stano, 2009: An analysis of total lightning over North Alabama during the 2 March 2012 tornado event. 26th Conference on Severe Local Storms, 5 - 8 Nov., Nashville, TN, Amer. Meteor. Soc., P3.49. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/26SLS/webprogram/Paper212031.html]
Correoso, J. F., E. Hernández, R. García-Herrera, D. Barriopedro y D. Paredes, 2006: A 3-year study of cloud-to-ground lightning flash characteristics of mesoscale convective systems over the Western Mediterranean Sea. Atmos. Res., 79, 89-107.
Darden, C. B., D. J. Nadler, B. C. Carcione, R. J. Blakeslee, G. T. Stano y D. E. Buechler, 2010: Utilizing total lightning information to diagnose convective trends. Bull. Amer. Meteor. Soc., 91, 167-175.
Emersic, C., P. L. Heinselman, D. R. MacGorman y E. C. Bruning, 2011: Lightning activity in a hail-producing storm observed with phased-array radar. Mon. Wea. Rev., 139 (6), 1809–1825.
Gatlin, P. N. and S. J. Goodman, 2010: A total lightning trending algorithm to identify severe thunderstorms. J. Atmos. Oceanic Technol., 27, 3-22.
Hager, W. W., B. C. Aslan, R. G. Sonnenfeld, T. D. Crum, J. D. Battles, M. T. Holborn y R. Ron, 2010: Three-dimensional charge structure of a mountain thunderstorm. J. Geophys. Res., 115, D12119, doi:10.1029/2009JD013241.
Harris, R. J., J. R. Mecikalski, W. M. MacKenzie Jr., P. A. Durkee y K. E. Nielsen, 2010: The definition of GOES infrared lightning initiation interest fields. J. Appl. Meteor. Climatol., 49, 2527-2543.
MacGorman, D. R., I. R. Apostolakopoulos, N. R. Lund, N. W. S. Demetriades, M. J. Murphy y P. R. Krehbiel, 2011: The timing of cloud-to-ground lightning relative to total lightning activity. Mon. Rev. Rev., 139, 3871–3886.
Mansell, E. R., C. L. Ziegler y E. C. Bruning, 2010: Simulated electrification of a small thunderstorm with two-moment bulk microphysics. J. Atmos. Sci., 67 (1), 171–194.
Mecikalski, J. R., X. Li y L. D. Carey, 2013: Regional comparison of GOES cloud-top properties and radar characteristics in advance of first-flash lightning initiation. Mon. Wea. Rev., 141, 55-74.
Molinie, G. and A. R. Jacobson, 2004: Cloud-to-ground lightning and cloud top brightness temperature over the contiguous United States. J. Geophys. Res., 109, D13106, doi:10.1029/2003JD003593.
Nadler, D. J., C. B. Darden, G. T. Stano y D. E. Buechler, 2009: An oeprational perspective of total lightning information. Fourth Conference on the Meteorological Applications of Lightning Data, 11-15 Jan., Phoenix, AZ, Amer. Meteor. Soc., P1.11. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/89annual/webprogram/Paper144210.html]
Rust, W. D., D. R. MacGorman, E. C. Bruning, S. A. Weiss, P. R. Krehbiel, R. J. Thomas, W. Rison, T. Hamlin y J. Harlin, 2005: Inverted-polarity electrical structures in thunderstorms in the Severe Thunderstorm Electrification and Precipitation Study (STEPS). Atmos. Res., 76, 247–271.
Schultz, C. J., W. A. Petersen y L. D. Carey, 2009: Preliminary development and evaluation of lightning jump algorithms for the real-time detection of severe weather. J. Appl. Meteor. Climatol., 48, 2543-2563.
Schultz, C. J., W. A. Petersen y L. D. Carey, 2011: Lightning and severe weather: A comparison between total and cloud-to-ground lightning trends. Wea. Forecasting, 26, 744-755.
Stano, G. T., H. E. Fuelberg y W. P. Roeder, 2010: Developing empirical lightning cessation forecast guidance for the Cape Canaveral Air Force Station and Kennedy Space Center. J. Geophys. Res., 115, D09205, doi:10.1029/2009JD013034.
Stano, G. T., K. M. Kuhlman, C. W. Siewert y B. Carcione, 2012: Evaluation of NASA SPoRT’s Pseudo-Geostationary Lightning Mapper products in the 2011 Spring Program. Eighth Annual Symposium on Future Operational Environmental Satellite Systems, 92nd AMS Annual Meeting, 22-26 Jan., New Orleans, LA, Amer. Meteor. Soc., 501. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/92Annual/webprogram/Paper203352.html]
Stano, G. T., C. J. Schultz, L. D. Carey, D. R. MacGorman y K. M. Calhoun, 2014: Total lightning observations and tools for the 20 May 2013 Moore, Oklahoma, tornadic supercell. J. Oper. Meteorol., 2, 71-88.
Stolzenburg, M., T. C. Marshall, S. Karunarathne, N. Karunarathna y R. Orville, 2014: Branched dart leaders preceding lightning return strokes. J. Geophys. Res. Atmos., 119, 4228-4252, doi:10.1002/2013JD021254.
Thottappillil, R., V. A. Rakov y M. A. Uman, 1990: K and M changes in close lightning ground flashes in Florida. J. Geophys. Res., 95, 18,631–18,640.
Takahashi, T., 1978: Riming electrification as a charge generation mechanism in thunderstorms. J. Atmos. Sci., 35, 1536-1548.
Villanueva, Y., V. A. Rakov y M. A. Uman, 1994: Microsecond-scale electric field pulses in cloud lightning discharges. J. Geophys. Res., 99, 14,353-14,360
Weiss, S. A., W. D. Rust, D. R. MacGorman, E. C. Bruning y P. R. Krehbiel, 2008: Evolving complex electrical structure of the STEPS 25 June 2000 multicell storm. Mon. Wea. Rev., 136 (2), 741–756
Williams, E., B. Boldi, A. Matlin, M. Weber, S. Hodanish, D. Sharp, S. Goodman, R. Raghavan y D. Buechler. 1999: The behavior of total lightning activity in severe Florida thunderstorms. Atmos. Res., 51, 245-265.

Los rayos y la composición química de la atmósfera

Kaynak, B., Y. Hu, R. V. Martin, A. G. Russell, Y. Choi y Y. Wang, 2008: The effect of lightning NOx production on surface ozone in the continental United States. Atmos. Chem. Phys., 8, 5151-5159. [Disponible en línea: http://www.atmos-chem-phys.net/8/5151/2008/acp-8-5151-2008.html]

Los rayos y la aviación

Murphy, M. J., N. W. S. Demetriades, R. L. Holle y K. L. Cummins, 2006: Overview of capabilities of the U.S. National Lightning Detection Network. Use of Lightning Data in Aviation Operations, Joint with Second Conference on Meteorological Applications of Lightning Data,27 Jan to 03 Feb, Atlanta, GA, Amer. Meteor. Soc., J2.5. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/Annual2006/webprogram/Paper103980.html]
Rogers, R., L. Carey, K. Bedka, W. Feltz, M. Bateman y G. Stano, 2014: Total lightning as an indication of convectively induced turbulence potential in and around thunderstorms. Fourth Aviation, Range, and Aerospace Meteorology Special Symposium, 2-6 Feb., Atlanta, GA, Amer. Meteor. Soc. [Disponible en línea: https://ams.confex.com/ams/94Annual/webprogram/Paper232956.html]
Weber, M., J. Evans, M. Wolfson, R. DeLaura, B. Moser, B. Martin, J. Welch y J. Andrews, 2006: Improving Air Traffic Management During Thunderstorms. 12th Conference on Aviation Range and Aerospace Meteorology, 27 Jan to 03 Feb., Atlanta, GA, Amer. Meteor. Soc. [Disponible en línea: http://ams.confex.com/ams/Annual2006/webprogram/Paper103774.html]

Los rayos y el clima

Albrecht, R. I., S. J. Goodman, W. A. Petersen, D. E. Buechler, E. C. Bruning, R. J. Blakeslee y H. J. Christian, 2011: The 13 years of TRMM Lightning Imaging Sensor: From individual flash characteristics to decadal tendencies. XIV International Conference on Atmospheric Electricity, August 08-12, 2011, Rio de Janeiro, Brazil.
Chronis, T. G., S. J. Goodman, D. Cecil, D. Buechler, F. J. Robertson, J. Pittman y R. J. Blakeslee, 2008: Global lightning activity from the ENSO perspective. Geophys. Res. Lett., 35, L19804, doi:10.1029/2008GL034321.
Tao, W-K., E. A. Smith, R. F. Adler, A. Y. Hou, R. Meneghini, J. Simpson, Z. S. Haddad, T. Iguchi, S. Satoh, R. Kakar, T. N. Krishnamurti, C. D. Kummerow, S. Lang, K. Nakamura, T. Nakazawa, K. Okamoto, S. Shige, W. S. Olson, Y. Takayabu, G. J. Tripoli y S. Yang, 2006: Retrieval of latent heating from TRMM measurements. Bull. Amer. Meteor. Soc., 87, 1555-1572.

Los rayos y la predicción numérica del tiempo

Fierro, A. O., E. R. Mansell, C. L. Ziegler y D. R. MacGorman, 2012: Application of a lightning data assimilation technique in the WRF-ARW model at cloud-resolving scales for the tornado outbreak of 24 May 2011. Mon. Wea. Rev., 140, 2609–2627.
McCaul Jr., E. W., S. J. Goodman, K. M. LaCasse y D. J. Cecil, 2009: Forecasting lightning threat using cloud-resolving model simulations. Wea. Forecasting, 24, 709–729.
Tao, W-K., E. A. Smith, R. F. Adler, A. Y. Hou, R. Meneghini, J. Simpson, Z. S. Haddad, T. Iguchi, S. Satoh, R. Kakar, T. N. Krishnamurti, C. D. Kummerow, S. Lang, K. Nakamura, T. Nakazawa, K. Okamoto, S. Shige, W. S. Olson, Y. Takayabu, G. J. Tripoli y S. Yang, 2006: Retrieval of latent heating from TRMM measurements. Bull. Amer. Meteor. Soc., 87, 1555-1572.

Los rayos y la precipitación

Cecil, D. J., Steven J. Goodman, Dennis J. Boccippio, Edward J. Zipser and Stephen W. Nesbitt, 2005: Three years of TRMM precipitation features. Part I: Radar, radiometric, and lightning characteristics. Mon. Wea. Rev., 133, 543–566.
Hagen, M. and S. E. Yuter, 2003: Relations between radar reflectivity, liquid-water content, and rainfall rate during the MAP SOP. Q. J. R. Meteorolog. Soc., 129, 477-493.
Maddox, R. A., J. Zhang, J. J. Gourley y K. W. Howard, 2002: Weather radar coverage over the contiguous United States. Wea. Forecasting, 17, 927-934.
Minjarez-Sosa, C. M., C. L. Castro, K. L. Cummins, E. P. Krider y J. Waissmann, 2012: Toward development of improved QPE in complex terrain using cloud-to-ground lightning data: A case study for the 2005 monsoon in Southern Arizona. J. Hydrometeor., 13, 1855-1873.
Stout, G. E. and E. A. Mueller, 1968: Survey of relationships between rainfall rate and radar reflectivity in the measurement of precipitation. J. Appl. Meteor., 7, 465-474.
Weixin Xu, R. F. Adler y N. Y. Wang, 2013: Improving geostationary satellite rainfall estimates using lightning observations: Underlying lightning–rainfall–cloud relationships. J. Appl. Meteor. Climatol., 52, 213-229.
Weixin Xu, R. F. Adler y N. Y. Wang, 2014: Combining satellite infrared and lightning information to estimate warm-season convective and stratiform rainfall. J. Appl. Meteor. Climatol., 53, 180-199.

Los rayos y los ciclones tropicales

DeMaria, M., R. T. DeMaria, J. A. Knaff y D. Molenar, 2012: Tropical cyclone lightning and rapid intensity change. Mon. Wea. Rev., 140, 1828-1842.
Wang. Y., 2009: How do outer spiral rainbands affect tropical cyclone structure and intensity?. J. Atmos. Sci., 66, 1250-1273.