Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas
Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas » Motivación
En los Estados Unidos, al igual que en el resto del mundo, las inundaciones representan uno de los fenómenos meteorológicos más mortíferos y más costosos.
Pregunta
¿Qué indican estas gráficas de barras acerca de las muertes atribuibles a las inundaciones en los Estados Unidos?
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
Entre los fenómenos comparados, las inundaciones fueron el más mortífero en 2016 y el segundo más mortífero (después de las olas de calor) en el período de 30 años entre 1987 y 2016.
A nivel mundial, el número de desastres por inundación se triplicó entre 1980 y 2011 y aumentó a un ritmo superior al de las tormentas, las sequías y las temperaturas extremas.
Los desarrollos recientes en datos satelitales proporcionan herramientas en tiempo real para la detección y mapeo de inundaciones utilizando datos visibles, infrarrojos (IR) y compuestos de alta resolución. Los datos satelitales están permitiendo proporcionar análisis de inundación detallados y herramientas de pronóstico tanto en regiones desarrolladas como subdesarrolladas.
Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas » Las inundaciones del huracán Harvey como caso de estudio
El huracán Harvey tocó tierra en la costa texana del golfo de México el 25 de agosto de 2017 en las primeras horas de la noche (hora local). Entre el 26 de agosto y el 1º de septiembre de 2017, las lluvias excesivas asociadas con el huracán Harvey y sus vestigios provocaron inundaciones históricas a lo largo del litoral del estado de Texas.
El evento relacionado con el huracán Harvey se analiza en otra lección de COMET, relacionada con el modelo hidrológico nacional o NWM: National Water Model, Part 1: Science and Products. En algunas áreas cerca de Houston se registraron totales de lluvia de más de 1500 mm para la tormenta, una acumulación de lluvia sin precedentes. En nueve de las 19 estaciones de aforo del condado de Harris (Texas) se registraron caudales históricos.
En los Estados Unidos, estas inundaciones provocaron daños por 125 000 millones de USD y causaron la muerte de 106 personas y el desplazamiento de otras cuarenta mil. Cientos de miles de casas y más de medio millón de automóviles sufrieron algún tipo de daño relacionado con la inundación.
Esta lección presenta los productos de guía satelital generados durante el diluvio del huracán Harvey para representar las superficies inundadas.
Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas » Mapas satelitales de la inundación del huracán Harvey
Utilice el control deslizante para comparar estos dos mapas de la inundación de la costa texana del golfo de México creados a partir de los datos satelitales captados antes y después de las lluvias extremas asociadas con el huracán Harvey por el radiómetro generador de imágenes visibles e infrarrojas VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) a bordo del satélite de la alianza nacional de satélites polares Suomi NPP (Suomi National Polar-orbiting Partnership, S-NPP).
Pregunta
Independientemente de sus conocimientos acerca de estos mapas, ¿qué demuestra este ejemplo?
Las respuestas correctas son a), b) y d).
Este mapa de inundación creado a partir de datos satelitales resalta las áreas donde la tormenta inundó la superficie. El producto permite distinguir las masas de agua permanentes (de color azul) de las superficies inundadas, pero las nubes ocultan la superficie. Cuando se les superponen otros tipos de información —como la posición de las estaciones de aforo, los ríos, las carreteras, los límites de las cuencas fluviales, los embalses, las zonas urbanas, etc.—, estos productos pueden ser muy útiles en aplicaciones de diagnóstico, pronóstico y toma de decisiones.
Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas » Los datos satelitales y sus usos
¿Quiénes usan estos mapas de inundación y por qué son importantes estos datos en su trabajo?
|
Usuarios |
Sus funciones durante una inundación |
Datos satelitales que se necesitan durante una inundación |
|
Los RFC o centros de pronósticos fluviales (River Forecast Center) del NWS |
Pronóstico y análisis de inundaciones, administración de recursos hídricos |
Extensión de la inundación, capa de hielo en ríos y lagos, nivel del agua en superficies inundadas, profundidad de la inundación casi en tiempo real |
|
FEMA, la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias (Federal Emergency Management Agency) |
Mitigación, preparación, respuesta y recuperación de inundaciones, así como funciones educativas y de distribución de materiales de referencia |
Mapas de inundación casi en tiempo real |
|
USACE, el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los Estados Unidos (U.S. Army Corps of Engineers) |
Estudio y mitigación de inundaciones y administración de recursos hídricos |
Mapas de inundación casi en tiempo real |
|
OMM: Carta Internacional Espacio y Grandes Desastres |
Compartición de datos y productos satelitales con las agencias de administración de desastres de los países afectados por inundaciones |
Mapas de inundación casi en tiempo real |
|
USAID, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (United States Agency for International Development) y el Departamento de Agricultura de los EE. UU. (USDA) |
Mitigación de inundaciones y evaluación de pérdidas |
Mapas de inundación casi en tiempo real |
|
Personal de desarrollo e investigación de modelos |
Validación de modelos, etc. |
Conjuntos de datos sobre las superficies inundadas |
Tabla proporcionada por la NOAA
Esta tabla muestra que los mapas satelitales de inundación se aplican al trabajo de análisis, diagnóstico, pronóstico y verificación. El Servicio Nacional de Meteorología (National Weather Service, NWS) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (National Oceanic and Atmospheric Administration, (NOAA) utiliza estos datos para preparar pronósticos en tiempo real, actualizar pronósticos, generar mapas de inundación y estimar la extensión de las inundaciones. En la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias (Federal Emergency Management Agency, FEMA) y el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los Estados Unidos (U.S. Army Corps of Engineers, USACE), los mapas satelitales de inundación se usan regularmente como guía. La Carta Internacional Espacio y Grandes Desastres de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) distribuye estos mapas de inundación a las agencias de administración de desastres que integran la comunidad internacional de respuesta a emergencias de inundación. USAID y USDA son otras dos agencias que utilizan estos datos para mitigar las inundaciones y evaluar las pérdidas.
Uso de herramientas satelitales para detectar las superficies inundadas » Materiales de estudio sugeridos
Esta lección presupone cierta familiaridad con los productos básicos de las plataformas satelitales GOES-16 y S-NPP. El instrumento VIIRS a bordo del satélite S-NPP también vuela en las naves espaciales del sistema conjunto de satélites en órbita polar (Joint Polar Satellite System, JPSS), como el satélite JPSS-1 (que ahora se denomina NOAA-20). Si necesita actualizar sus conocimientos sobre estos productos, puede consultar estas lecciones de COMET:
SatFC-J: The VIIRS Imager
https://www.meted.ucar.edu/training_module_es.php?id=1309
GOES-R Series Faculty Virtual Course: Advanced Baseline Imager
https://www.meted.ucar.edu/training_module_es.php?id=1325
GOES-R Series Faculty Virtual Course: Multispectral RGB Composites
https://www.meted.ucar.edu/training_module_es.php?id=1380
También puede estudiar todos los materiales del curso preparatorio para GOES-R o
SatFC-G:
Satellite Foundational Course for GOES-R
http://rammb.cira.colostate.edu/training/shymet/satfc-g_intro.asp
Puede acceder fácilmente a los materiales del curso SatFC-G que están disponibles en español a
través de esta página en MetEd:
Recursos de formación multilingües
para los satélites de la serie GOES-R
https://www.meted.ucar.edu/satmet/goes_resources/index_es.html
Para obtener información detallada sobre los datos de los satélites S-NPP y JPSS que están
disponibles a través de CSPP, el «paquete de procesamiento de datos satelitales de la
comunidad», consulte:
Operational Environmental Monitoring Applications using the
Community Satellite Processing Package (CSPP)
https://www.meted.ucar.edu/training_module_es.php?id=1321
Otra lección reciente de COMET describe el uso de las imágenes de los instrumentos VIIRS de los
satélites S-NPP y JPSS para observar las condiciones del hielo fluvial y las inundaciones
asociadas con las barreras de hielo:
JPSS River Ice and Flood Products
https://www.meted.ucar.edu/training_module_es.php?id=1178
Finalmente, la presente lección incluye una lista de acrónimos comunes.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación
Los apartados siguientes describen los datos satelitales empleados para crear los mapas de inundación. Dichos datos, que también se utilizan individualmente para examinar las superficies inundadas, incluyen:
- la composición RGB en falso color o RGB tierra/nubes diurno
- la banda de 0,86 μm en el infrarrojo cercano (vegetación) y
- la banda de 1,6 μm en el infrarrojo cercano (nieve/hielo).
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Composición RGB en falso color
La composición RGB en falso color (también llamada RGB tierra/nubes diurno) es útil para detectar y monitorear las superficies inundadas. En esta animación —que abarca el período entre las 1400 y las 2159 UTC del 30 de agosto de 2017—, el azul oscuro corresponde a las superficies principalmente acuáticas, mientras que los terrenos no inundados tienen tonos verdes y marrones y las nubes se ven blancas o celestes. Este producto también permite ver las sombras proyectadas por las nubes.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Composición RGB en falso color » RGB en falso color: antes y después de Harvey
Compare estas dos imágenes RGB en falso color centradas en la región del norte de la costa de Texas, captadas antes y después de las lluvias asociadas con el paso del huracán Harvey.
Pregunta
Compare las imágenes RGB en falso color que muestran la zona antes y después del paso de Harvey. Luego use esta versión del RGB en falso color después de Harvey a la cual se han agregado los ríos y las cuencas fluviales para decidir si los enunciados siguientes sobre las imágenes generadas después del paso del huracán son verdaderos o falsos.
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
Las imágenes RGB en falso color captadas después de la tormenta muestran la presencia de ríos crecidos, aguas estancadas y zonas inundadas. En este caso también se notan lugares donde el tono azul más claro del agua revela la descarga de sedimentos en las bahías y los estuarios de la zona. Estas imágenes no representan la profundidad del agua.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Composición RGB en falso color » Comparación de GOES-16 con S-NPP
Compare las imágenes RGB en falso color captadas después del paso de Harvey con el ABI del GOES-16 y el VIIRS de S-NPP.
Pregunta
¿Cuál de los dos instrumentos ofrece la resolución espacial más fina de las características de la superficie?
La respuesta correcta es a).
Los datos del VIIRS/S-NPP tienen una resolución espacial más alta que los del ABI/GOES-16 (375 m vs. 1 km), de modo que estas imágenes son mejores para detectar las estructuras de inundación de pequeña escala, pese a que solo representan una instantánea de un momento.
Conforme los vestigios del huracán Harvey se alejaban de la zona el 30 de agosto de 2017, los productos satelitales que requieren condiciones despejadas durante las horas diurnas pudieron proveer información acerca de la superficie saturada por la lluvia. Compare las representaciones del VIIRS/S-NPP y del ABI/GOES-16 (este abarca un área levemente mayor). Recuerde que en este lugar los datos del VIIRS solo están disponibles una vez durante el día, a una hora específica.
VIIRS/S-NPP, instantánea
ABI/GOES-16, animación
Pregunta
Complete los enunciados sobre la comparación del ABI/GOES-16 con el VIIRS/S-NPP.
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
El GOES-16 brinda una resolución temporal mucho mayor, lo cual significa que puede muestrear en períodos despejados y representar más fácilmente la evolución temporal de una inundación. Los datos del ABI del GOES-16 están disponibles cada 5 minutos en la región CONUS y cada 15 minutos en la imagen de disco completo; cuando los sectores de mesoescala se aplican a un área de interés, la frecuencia de muestreo aumenta a 30 segundos o 1 minuto. En las latitudes medias, el VIIRS de S-NPP solo capta dos imágenes al día.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Composición RGB en falso color » Características visibles en la composición RGB en falso color
Pregunta
Con la superposición de los ríos y los límites de las cuencas fluviales, esta imagen RGB en falso color del VIIRS/S-NPP captada el 30 de agosto de 2017 permite identificar llanuras inundadas y movimientos de agua de una cuenca de drenaje a otra (transferencia entre cuencas).
Use el color amarillo para trazar el contorno de las áreas de transferencia entre cuencas fluviales, es decir, donde el agua está descargándose de una cuenca a otra. Use el color púrpura para trazar el contorno de algunas áreas donde parecen notarse cauces desbordados y almacenamiento en planicies aluviales.
Se notan varias áreas de transferencia, donde el agua fluye de una cuenca fluvial a otra contigua. En esta imagen, las más evidentes están marcadas en amarillo. La imagen también resalta algunos ejemplos de ríos que presentan zonas con desbordes y planicies inundadas.
Compare estas dos composiciones RGB en falso color y fíjese en el aumento que se nota en la superficie cubierta por el agua que pasa de una cuenca fluvial a la otra (resalte amarillo) en el período de 24 horas entre el 30 y el 31 de agosto.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Composición RGB en falso color » Asuntos relacionados con los pronósticos locales a corto plazo
Pregunta
¿Qué impactos pueden tener las áreas de acumulación de agua detrás de una barrera (como en el óvalo naranja) y de transferencia entre cuencas fluviales (como en el rectángulo amarillo) en los pronósticos a corto plazo?
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
La capacidad de observar la acumulación y el movimiento del agua en la superficie durante un evento de inundación importante puede influir considerablemente en el pronóstico en tiempo real. El óvalo naranja resalta la posición de las represas de control de crecidas de Addicks y Barker después del huracán Harvey. Estos embalses, que normalmente están vacíos, se llenaron y provocaron la inundación de numerosos terrenos en sus cercanías y aguas arriba. La rápida descarga de las aguas embalsadas y el riesgo de ruptura de los muros de contención de los embalses presentaron riesgos de inundación para las zonas contiguas y corriente abajo del brazo del río Buffalo por varios días tras el paso de la tormenta.
La transferencia entre cuencas fluviales puede tener consecuencias importantes tanto para el río que pierde volumen como para el que adquiere volumen.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación » Dos bandas individuales: «vegetación» y «nieve/hielo»
En esta figura, las dos bandas individuales empleadas para crear los mapas de inundación están resaltadas en amarillo.
La banda de 0,86 μm en el infrarrojo cercano es particularmente sensible a la luz solar reflejada de las plantas verdes y por eso se la conoce como la banda «vegetación». La baja reflectividad de las superficies acuáticas en esta longitud de onda explica el aspecto oscuro de las zonas de agua.
La banda de 1,6 μm en el infrarrojo cercano a veces recibe el nombre de banda «nieve/hielo» porque la baja reflectancia de la nieve en esta longitud de onda permite distinguir la nieve y el hielo de las nubes. La menor reflectancia del agua en comparación con el suelo no saturado también permite resaltar el agua en la superficie.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación »
Dos bandas
individuales: «vegetación» y «nieve/hielo» » Comparación de
las bandas visible, vegetación y nieve/hielo
Compare y fíjese en las diferencias entre la banda visible y las bandas vegetación (0,86 μm) y nieve/hielo (1,6 μm). Las tres imágenes fueron captadas el 1º de septiembre de 2017 a las 1700 UTC, en un momento de mucha inundación en superficie.
Visible
Vegetación (0,86 μm)
Nieve/hielo (1,6 μm)
Pregunta
Después de comparar las imágenes del ABI del GOES-16 en el visible y en las bandas vegetación y nieve/hielo, complete estos enunciados.
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
Las bandas vegetación (0,86 μm) y nieve/hielo (1,6 μm) del ABI del GOES-16 presentan un mayor grado de contraste entre el suelo y las superficies de agua que la banda visible. Por eso estas dos bandas en el IR cercano son útiles para detectar las superficies inundadas. La banda visible resalta las nubes sobre tierra firme un poco más que las bandas vegetación y nieve/hielo. La observación de la superficie con las bandas visible, vegetación y nieve/hielo requiere cielos despejados y luz solar.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación »
Dos bandas
individuales: «vegetación» y «nieve/hielo» » Características
de inundación en la banda vegetación
La menor reflectancia del agua en las bandas vegetación y nieve/hielo es la propiedad que nos permite utilizarlas para distinguir el agua del suelo seco. Sin embargo, muchas zonas inundadas contienen vegetación y sedimentos en suspensión, de modo que las aguas de inundación son un poco más reflectantes que el agua pura.
Pregunta
Asigne la letra que corresponde a la descripción de cada punto en la imagen.
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
El agua que contiene pocos sedimentos y vegetación —o ninguno— tiene un aspecto casi negro en las bandas vegetación y nieve/hielo. Aunque el agua con vegetación, barro y sedimentos también es oscura, lo es menos que el agua pura. En esta imagen las superficies no inundadas adquieren tonos grises claros.
Pregunta
Esta es una de las primeras imágenes captadas en la banda vegetación del GOES-16 cuando las nubes se alejaban. A la escala regional de 1 km de resolución de esta imagen, las áreas manchadas de gris oscuro típicamente indican superficies inundadas.
Trace en azul el contorno del área que parece contener muchas superficies inundadas.
En la imagen, las áreas más oscuras son superficies acuáticas como lagos y embalses permanentes, y el golfo de México y sus bahías. Las áreas oscuras que no son tan negras como las masas de agua permanentes corresponden a zonas inundadas que normalmente no están bajo agua, de modo que contienen una mezcla de agua, vegetación y barro o sedimentos en suspensión.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación »
Dos bandas
individuales: «vegetación» y «nieve/hielo» » ABI/GOES-16
versus VIIRS/S-NPP
Compare la banda vegetación del ABI del GOES-16 con la del VIIRS de S-NPP.
Como vimos en el caso de las imágenes RGB en falso color, la resolución espacial de los datos del VIIRS de S-NPP y JPSS es más alta. Sin embargo, y de forma análoga a lo que ocurre en relación con el realce RGB en falso color, el ABI del GOES-16 cuenta con una resolución temporal más alta. Gracias a sus capacidades de transmisión directa y al software comunitario públicamente disponible, los datos de S-NPP y JPSS, que incluyen algunos mapas de inundación, se pueden conseguir casi en tiempo real después del sobrevuelo del satélite.
Examine el cambio que se observa a lo largo del tiempo en los datos del GOES-16 y compárelos con los datos de S-NPP. Como antes, fíjese en la transferencia de agua de la cuenca del río Colorado a la del río San Bernardo.
VIIRS/S-NPP: 30 de agosto de 2017
ABI/GOES-16: 1615 a 2030 UTC, 30 de agosto de 2017
Pregunta
Escoja la mejor opción para completar estos enunciados.
El GOES-16 proporciona más detalles acerca de la evolución temporal de la onda de inundación que avanza y pasa de la cuenca del río Colorado a la del río San Bernardo. Esta información es útil tanto para fines de análisis como para preparar un pronóstico a corto plazo. Aunque los datos del VIIRS de S-NPP solo constituyen una instantánea en el tiempo, su mayor resolución espacial en ciertas situaciones es útil para realizar análisis y preparar pronósticos a corto plazo. A fin de apoyar estas necesidades de pronóstico a corto plazo, los datos de alta resolución de S-NPP y otros satélites en órbita polar pueden estar disponibles muy poco tiempo después del sobrevuelo de la nave espacial.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación »
Dos bandas
individuales: «vegetación» y «nieve/hielo» » Impactos en los
hidrogramas previstos
En el mapa, los triángulos rosados marcan la posición de dos estaciones hidrométricas. Fíjese en los hidrogramas del río Colorado en Wharton y del río San Bernardo cerca de Boling y tenga presente que ambas estaciones se encuentran aguas abajo de la zona de transferencia entre cuencas fluviales marcada por el rectángulo amarillo.
Estaciones hidrométricas
Río Colorado en Wharton
Río San Bernardo cerca de Boling
Pregunta
¿Cuál de los dos ríos parece estar recibiendo volumen de una cuenca fluvial vecina?
La respuesta correcta es b).
El impacto de la pérdida de volumen en la cuenca del río Colorado que ocurre aguas arriba de Wharton y el consiguiente aumento de volumen en la cuenca vecina produce el aplanamiento de la curva del hidrograma en comparación con el caudal previsto (línea de trazos) de no haber desbordado el río su cauce. Cerca de Boling, el río San Bernardo recibió el caudal adicional proveniente de la cuenca del río Colorado y el hidrograma observado muestra el mayor volumen como una curva de recesión más lenta de lo previsto. Es preciso detectar la transferencia de volumen de una cuenca fluvial a otra para mejorar los pronósticos a corto plazo.
Datos satelitales usados en los mapas de inundación »
Dos bandas
individuales: «vegetación» y «nieve/hielo» » Limitaciones de
la banda en el IR cercano
Estudie esta secuencia de imágenes de la banda de 0,86 μm (banda 3, vegetación) del GOES-16 captada el 30 de agosto de 2017. En la esquina superior derecha se observa la rotación que aún presenta la masa nubosa de los vestigios del huracán Harvey. ¿Se pueden ver las sombras de las nubes proyectadas sobre la superficie?
Pregunta
Se nota la sombra de las nubes proyectada en la superficie?
La respuesta correcta es a).
En esta imagen se indican algunas de las sombras proyectadas sobre la superficie visibles en el borde del escudo nuboso. Tenga presente que las sombras pueden ser más grandes que las de esta imagen, que fue captada en pleno día solar.
Pregunta
¿Cree que las sombras de las nubes pueden afectar nuestra capacidad de detectar las superficies inundadas?
La respuesta correcta es c).
Las sombras de las nubes son más oscuras (reflectancia menor) que el suelo, de modo que se asemejan a las superficies inundadas. Esto podría llevarnos a malinterpretar una zona de suelo seco como inundada.
El sistema de procesamiento de datos ahora incorpora software que minimiza los efectos adversos de las sombras de las nubes en las bandas vegetación y nieve/hielo. Existe un problema similar relacionado con las sombras proyectadas por los accidentes topográficos en terreno abrupto que también se ha minimizado como parte del procesamiento de los datos.
Mapas satelitales de inundación
Ahora que hemos examinado los datos satelitales que son útiles para distinguir el suelo seco del agua, en esta sección estudiaremos los mapas de inundación derivados a partir de ellos.
Mapas satelitales de inundación » Mapa de inundación del GOES-16
Las dos bandas individuales y la composición RGB que vimos en la sección anterior se utilizan para calcular un valor de fracción de inundación para cada píxel de 1 km2 de las imágenes del ABI del GOES-16 y cada píxel de 375 m2 de las imágenes del VIIRS de S-NPP. La fracción de inundación es el porcentaje de aguas abiertas que contiene cada píxel. Las áreas rojas y naranja de esta imagen basada en los datos del GOES-16 corresponden a los píxeles en los cuales el agua cubre entre el 60 y 100 por ciento de la superficie. Las masas de agua permanentes, que se presentan en azul, se identifican a partir de la información geográfica.
Pregunta
¿Cuáles de estos enunciados describen limitaciones de los mapas de inundación del ABI del GOES-16 para detectar las superficies inundadas?
Las respuestas correctas son a), c) y d).
Los mapas de inundación generados a partir de los datos del ABI del GOES-16 se benefician de la resolución temporal alta de 5 minutos sobre los estados contiguos de los Estados Unidos, que se puede aumentar a 30 segundos o un minuto cuando se centran uno o ambos sectores de mesoescala en la zona afectada por la inundación. Aunque la resolución espacial de 1 km es muy buena, puede ser insuficiente para detectar la inundación de algunas áreas locales. Finalmente, para generar este producto se necesitan condiciones diurnas y despejadas.
Compare la imagen individual del mapa de inundación del ABI del GOES-16 con el mapa de inundación compuesto derivado a partir de varias imágenes del ABI del GOES-16.
Pregunta
¿Qué beneficios brinda el uso de datos compuestos del ABI del GOES-16 para generar el mapa de inundación?
Las respuestas correctas son a), b) y d).
Las imágenes del mapa de inundación compuesto derivan la extensión máxima de la inundación para un intervalo temporal y contribuyen a minimizar los impactos de la nubosidad y las sombras de las nubes y a maximizar el porcentaje de cobertura en condiciones despejadas. Dada una serie de mapas de inundación del ABI, se asigna a cada píxel del mapa de inundación compuesto la fracción máxima de inundación detectada en todos los píxeles correspondientes.
Mapas satelitales de inundación » ABI/GOES-16, VIIRS/S-NPP y fusionado
Compare estas tres imágenes:
- el mapa de inundación generado a partir de una imagen compuesta del ABI/GOES-16
- el mapa de inundación generado con los datos del VIIRS/S-NPP, cuya resolución espacial de 375 m produce imágenes muy nítidas
- el producto «fusionado», que combina los datos del ABI/GOES-16 con los del VIIRS/S-NPP
Mapa compuesto del ABI/GOES-16
Mapa del VIIRS/S-NPP
Mapa fusionado (compuesto del ABI y VIIRS)
Pregunta
Después de examinar los mapas de inundación y de comparar los productos del ABI del GOES-16 y del VIIRS de S-NPP con el producto fusionado, elija la mejor opción para los enunciados siguientes.
Las respuestas correctas están resaltadas en verde.
Gracias a la actualización frecuente de las imágenes del ABI del GOES-16, podemos aprovechar más momentos de cielos despejados durante las horas diurnas. Los datos del VIIRS de S-NPP tienen una mejor resolución espacial y pueden representar con mayor exactitud la fracción de agua en el mapa de inundación y ofrecer una guía más útil para las estructuras de pequeña escala de una cuenca fluvial.
El producto fusionado combina el mayor detalle espacial de las imágenes del VIIRS de S-NPP con los períodos de cielos despejados muestreados con mayor frecuencia en los datos del ABI del GOES-16 ABI.
Mapas satelitales de inundación » Estructuras en el mapa de inundación
En una sección precedente vimos que este RGB en falso color permite identificar el agua en la superficie, la transferencia entre cuencas fluviales (en el rectángulo amarillo) y las acumulaciones de agua detrás de las represas de control de crecidas (en el óvalo naranja).
En el ejercicio siguiente usted utilizará el mapa de inundación fusionado con los ríos y los límites de las cuencas fluviales superpuestos para identificar algunas de las estructuras y los procesos aparentes el 31 de agosto de 2017.
Pregunta
Trace el contorno de las estructuras de inundación visibles en el mapa de inundación fusionado (ABI/GOES-16 y VIIRS/S-NPP) del 31 de agosto de 2017.
Use el color púrpura para resaltar las áreas donde se observa almacenamiento fuera del cauce de los ríos que se han desbordado. Resalte en amarillo las áreas de transferencia entre cuencas fluviales. Finalmente, marque en naranja las áreas donde puede estar acumulándose agua detrás de una represa de control de crecidas.
El mapa de inundación fusionado del ABI/GOES-16 y VIIRS/S-NPP muestra muchas áreas de terrenos inundados que normalmente están secos. Se nota agua fuera de los cauces de los ríos Colorado, San Bernardo, Brazos y San Jacinto.
Si bien la transferencia de agua puede estar ocurriendo entre muchas cuencas, la magnitud de la transferencia de las aguas del río Colorado al río San Bernardo alteró los hidrogramas previstos durante varios días después del cese de las lluvias.
Las dos represas de control de crecidas en la cuenca superior de Buffalo Bayou que en este mapa de inundación se desbordan representan un gran motivo de preocupación. Sin conocer la zona, es posible que no haya identificado la diferencia entre estas zonas y otras áreas de aguas embalsadas. Sin embargo, esta es información de suma importancia para el trabajo de pronóstico y las decisiones locales. Los pronósticos a corto plazo deben tener en cuenta las inundaciones en las inmediaciones de las represas, así como los posibles riesgos aguas abajo.
Resumen
Esta lección muestra que los mapas de inundación creados a partir de los datos satelitales constituyen una herramienta útil durante los eventos de inundación como los que provocó el huracán Harvey en agosto de 2017.
Los mapas de inundación se generan con los siguientes datos del ABI del GOES-16 y del VIIRS de S-NPP y JPSS:
- Bandas individuales en el IR cercano
- banda de 0,86 μm (vegetación)
- banda de 1,6 μm (nieve/hielo)
- Composición RGB en falso color
El ABI del GOES-16 brinda una excelente resolución temporal (30 a 15 minutos, según la parte del hemisferio que se observe y la asignación de los sectores de mesoescala) para los datos de 1 km de su banda visible. Aunque el VIIRS de S-NPP y JPSS ofrece una resolución espacial más alta (375 m), su frecuencia de actualización es mucho menor. El producto fusionado combina la resolución espacial más alta del VIIRS con la resolución temporal superior del ABI.
Estos productos nos permitieron identificar características específicas en la superficie —como flujos desbordados y almacenamiento fuera del cauce, inundación de campos, acumulaciones de agua detrás de barreras y transferencia entre cuencas fluviales— en relación con las inundaciones provocadas por el huracán Harvey y otros casos.
El procesamiento de los datos minimiza los impactos adversos de las sombras proyectadas por las nubes y la topografía. Para generar los mapas de inundación se requiere un período diurno despejado. Aunque este requisito puede reducir su utilidad en momentos de precipitaciones activas, los fenómenos como la escorrentía, el almacenamiento y movimiento fuera del cauce y el desbordamiento de los reservorios pueden persistir durante varios días después de que el cielo se despeje.
Felicitaciones, acaba de terminar de estudiar esta lección. Para ver cuánto aprendió complete la prueba de la lección; también puede enviarnos su opinión sobre esta lección por medio de la encuesta de satisfacción.
Colaboradores
Patrocinadores de COMET
MetEd y The COMET® Program forman parte de los Programas de la Comunidad de UCAR (University Corporation for Atmospheric Research Community Programs, UCP) y son patrocinados por el
- National Weather Service
(NWS) de la NOAA,
con fondos adicionales proporcionados por: - Bureau of Meteorology of Australia (BoM)
- Bureau of Reclamation, United States Department of the Interior
- European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT)
- Meteorological Service of Canada (MSC)
- NOAA's National Environmental Satellite, Data and Information Service (NESDIS)
- NOAA's National Geodetic Survey (NGS)
- National Science Foundation (NSF)
- Naval Meteorology and Oceanography Command (NMOC)
- U.S. Army Corps of Engineers (USACE)
Para aprender más sobre nuestra organización, visite la página web de COMET.
Colaboradores del proyecto
Jefe del proyecto
- Matthew Kelsch — UCAR/COMET
Diseño instruccional
- Sarah Ross-Lazarov — UCAR/COMET
Asesora científica principal
- Sanmei Li — George Mason University
Colaboradores científicos
- James Gurka — NOAA, CICS-MD
- Kris Lander — NOAA/NWS West Gulf River Forecast Center
- Dan Lindsey — NOAA/NESDIS, CIRA-RAMMB
- Bill Sjoberg — JPSS Program Office
Coordinación del programa
- Amy Stevermer — UCAR/COMET
Diseño gráfico y animaciones
- Steve Deyo — UCAR/COMET
Diseño multimedia y de interfaz
- Gary Pacheco — UCAR/COMET
- Sylvia Quesada — UCAR/COMET
Traducción al español
- David Russi — UCAR/COMET
Corrección de la versión en español
- Luciano Vidal — Servicio Meteorológico Nacional, Argentina
Personal de COMET, junio de 2018
Oficina de la directora
- Dra. Elizabeth Mulvihill Page, directora
- Tim Alberta, vicedirector de operaciones y TI
- Paul Kucera, vicedirector de programas internacionales
Administración de empresa
- Lorrie Alberta, administradora
- Auliya McCauley-Hartner, asistenta administrativa
- Tara Torres, coordinadora de programas
Servicios de TI
- Bob Bubon, administrador de sistemas
- Joshua Hepp, estudiante asistente
- Joey Rener, ingeniero de software
- Malte Winkler, ingeniero de software
Servicios instruccionales
- Dr. Alan Bol, científico, diseño instruccional
- Sarah Ross-Lazarov, diseño instruccional
- Tsvetomir Ross-Lazarov, diseño instruccional
Programas internacionales
- Rosario Alfaro Ocampo, traductora/meteoróloga
- David Russi, coordinador de traducción
- Martin Steinson, gerente de proyectos
Servicios de producción y multimedia
- Steve Deyo, diseño gráfico y 3D
- Dolores Kiessling, ingeniera de software
- Gary Pacheco, diseñador y programador de páginas web
- Sylvia Quesada, asistenta de producción
Grupo científico
- Dr. William Bua, meteorólogo
- Patrick Dills, meteorólogo
- Bryan Guarente, meteorólogo/diseño instruccional
- Matthew Kelsch, hidrometeorólogo
- Erin Regan, estudiante asistente
- Andrea Smith, meteoróloga
- Amy Stevermer, meteoróloga
- Vanessa Vincente, meteoróloga