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Meteorologica

versión On-line ISSN 1850-468X

Meteorologica vol.31 no.1-2 Ciudad Autónoma de Buenos Aires ene./dic. 2006

 

NOTAS Y CORRESPONDENCIA

Desarrollo de metgis, un sistema combinado de información geográfica, meteorológica y de cobertura de nieve de alta resolución, para la región andina

Gerald Spreitzhofer1 y Federico A. Norte

Instituto de Meteorología y Geofísica (IMG) Universidad de Viena, Viena, Austria
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (CONICET) Instituto Argentino de Nivologia, Glaciologia y Ciencias Ambientales (IANIGLA), Mendoza, Argentina
1email: gerald.spreitzhofer@univie.ac.at
Información sobre MetGIS: http://www.univie.ac.at/AMK/metgis/

Manuscrito recibido el 3 de julio de 2006, en su versión final el 29 de agosto de 2007

RESUMEN

En el marco de un proyecto de investigación interdisciplinario e internacional con participación de institutos de investigación de montaña y universidades de Estados Unidos, Austria, Suiza y Japón se construye MetGIS (Meteorological and Geographic Information System), un sistema Java de información geográfica y meteorológica para Sudamérica, focalizado en la región andina de Argentina, Chile y Perú. La sección geográfica incluye una topografía basada en datos SRTM (Shuttle Radar Topographic Missión) e información sobre las carreteras, las vías férreas, los ríos, las fronteras y las ciudades. Las gráficas de la topografía del terreno (la altitud, la pendiente y la orientación del mismo) sirven como fondo para la información meteorológica y nivológica. Con éste sistema será posible visualizar en forma combinada las observaciones de varias redes, los resultados de los pronósticos numéricos de modelos como el MM5 y los errores de dichos modelos. Los campos analizados y pronosticados pueden ser transformados a escalas de mayor resolución, usando métodos apropiados tales como el de "downscaling" (VERA = Viena Enhanced Resolution Analysis). Respecto a los rasgos del sistema, relacionados específicamente con áreas de montaña, los datos SRTM combinados con VERA permiten dar una buena estimación de las áreas con temperaturas bajo cero y acumulación de nieve. Se planea integrar en el futuro el modelo suizo SNOWPACK que realiza simulaciones de la cubierta de nieve.

Palabras clave: Sistema de información meteorológica; SIG; Downscaling; Cobertura de nieve; Tiempo meteorológico en zonas de montaña

Development of metgis, a combined high-resolution system of geographic, meteorological and snow cover information for the andes region

ABSTRACT

Within the framework of an interdisciplinary international research project with contributions from mountain research institutes and universities of the USA, Austria, Switzerland and Japan, a Java-based combined meteorological and geographic information system (named MetGIS) for South America is under development, with a special focus on the Andes region of Argentina, Chile and Peru. The geographic part of the system includes a topography based on data of the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) and representations of roads, railway lines, rivers, frontiers and cities. On top of various modes of terrain (elevation, slope, aspect), meteorological and snow information can be visualized in a variety of styles. The combined display of observations from various networks, of forecasts from numerical models like MM5 and of forecast errors will be possible. For a variety of parameters, meteorological input data may be subject to downscaling procedures using the VERA system (Vienna Enhanced Resolution Analysis). Regarding features of the system specifically related to mountain areas, the SRTM data combined with VERA allows a good estimation of areas with temperatures below zero and snow accumulation. For the future the inclusion of the Swiss model SNOWPACK is planned which provides simulations of the snow cover.

Key words: Meteorological information system; GIS; Downscaling; Snow cover; Mountain weather

1. INTRODUCCIÓN

Los sistemas sofisticados de información con una focalización especial en áreas montañosas constituyen una herramienta importante para el trabajo de aquellos centros operativos responsables del tráfico vehicular en rutas, para los centros de control de avalanchas y para otras organizaciones estatales y privadas cuyos beneficios dependen parcialmente de pronósticos precisos de las condiciones atmosféricas. Entre los diversos componentes de tales sistemas están los datos de observación y predicción meteorológica y la información geográfica. Esta última consiste normalmente de mapas estáticos y predefenidos que el usario del sistema no puede modificar. En general éstos mapas incluyen la topografía, la ubicación de los límites políticos y la posición de algunas ciudades importantes.

Una de las raras excepciones a esta convención es WeatherPro (antiguamente denominada WELS). Es un esquema de predicción del tiempo ubicado en una PC (Spreitzhofer 1997, 2000; Steinacker y Spreitzhofer 1998). Este sistema tuvo una aplicación satisfactoria en una cantidad de empresas e instituciones relacionadas con el estado del tiempo en Estados Unidos y Europa, pero en el año 2000 las actividades comerciales f se suspendieron debido a las dificultades económicas de esa época. El sistema se basó en conceptos de "modelación híbrida" (Reiter 1991, Teixeira y Reiter 1995, Fig. 1): se usó un modelo de pronóstico de meso escala (el modelo "WELS") para alimentar una Interfase de Uso Gráfico (en inglés Graphical User Interface, GUI), en la cual se incluía un sistema primitivo de información geográfica (SIG) y era operada desde el sitio donde se encontraban las instituciones ligadas a la predicción meteorológica.


Figura 1: Concepto de la modelación híbrida

En este trabajo se muestran los avances logrados respecto del antiguo sistema WeatherPro y se presenta un nuevo sistema de información, que se aplica utilizando Java y que esta tecnológicamente avanzado, y que no hace uso del código del sistema anterior.

2. OBJETIVOS DE LA COMUNICACIÓN

Los principales objetivos del desarrollo son los siguientes :

1. Aplicar formatos comunes e internacionalmente reconocidos de datos geográficos y meteorológicos. Posibilitar la transferencia del sistema a cualquier área geográfica incorporando con costos mínimos los productos de diferentes modelos de predicción meteorologica.

2. Colaborar a la mejora del pronóstico de los fenómenos meteorológicos a partir del uso de un SIG potente que permita relacionar datos meteorológicos y geográficos.

3. Utilizar algoritmos eficientes de "downscaling" basados en métodos sofisticados que incluyen las características topográficas, a fin de lograr resoluciones más altas que las que comúnmente proveen los modelos de predicción meteorológica, especialmente en zonas de terreno complejo.

4. Incluir sistemas de visualización y modelado de la cobertura de la nieve. Las simulaciones de las propiedades de la cobertura nival en lugares cercanos a las carreteras son importantes para estimar el riesgo de la nieve voladora entrando a la ruta, mientras que la estabilidad de dicha cobertura sobre pendientes encima de la red de tráfico provee valiosas pistas acerca del riesgo de peligro de avalanchas. Este objetivo puede ser logrado en colaboración con Institutos que contribuyan a desarollar el sistema.

3. ANÁLISIS DEL TRABAJO EN DESAROLLO
3.1 Observaciones principales

El desarrollo del sistema se inició dentro del entramado de tres subsistemas distintos relacionados con la información meteorológica, geográfica y de cobertura nival (ver Fig. 2). En las secciones siguientes se hace una revisión breve para indicar hasta dónde han sido desarrollados los subsistemas al presente y en qué etapas de trabajo se encuentran en la actualidad.


Figura 2: Revisión de los tipos de información que se combinarán en el sistema en elaboración.

La estructura del sistema se inicia de acuerdo a lo indicado en la Figura 1. El componente principal del sistema es una GUI, que incluye herramientas de manejo fácil y de tipo gráfico, alimentadas por un modelo de predicción meteorológica. El software de la GUI es operado en el lugar de trabajo del usuario.

Como lenguaje de programación para la GUI se usa el Java. Esto permite ejecutar el programa en diferentes escenarios de sistemas operativos tales como Window, LINUX, Solaris, etc. Para crear las bases de la aplicabilidad internacional del sistema se establecieron contactos con diversos institutos de investigación de nieve y con organizaciones meteorológicas de distintas partes del mundo. Esto se realizó por un lado para aprovechar la experiencia específica de ciertas instituciones y por otro para sintonizar el sistema emergente con las distintas fuentes de datos meteorológicos y geográficos. En relación con Sud América la sintonía (focalizando en la región de los Andes) se hizo con instituciones de Perú, Chile y Argentina. Ver la Tabla I para mayores detalles.

Tabla I: Contribuciones de las instituciones internacionales de investigación al desarrollo del sistema. El mapa del mundo, a la izquierda, muestra la ubicación geográfica de los institutos involucrados.

3.2 El sistema de información geográfica

El trabajo relacionado con el SIG está prácticamente terminado . Este módulo se diseñó en forma de capas que pueden ser seleccionadas para exhibirlas independientemente una de otra. Esto permite la visualización individual o combinada de las posiciones de las ciudades, de la información de datos vectoriales (el sistema de carreteras, ríos, líneas de ferrocarril y límites) y de varias características del terreno (elevación, pendiente y azimut).

Para la construcción de una base de datos de entrada del terreno para Sudamérica, se usaron los datos provistos por el Servicio Geologico de EE.UU. (USGS) tales como:

• Información del SRTM (Shuttle Radar Topografic Mission) en resolución horizontal de aproximadamente 90 metros

• Datos topográficos globales en resolución horizontal de cerca de 900 metros (GTOPO30)

Estos datos fueron transformados para formar cinco niveles distintos de resolución, cada uno de ellos representado por un número grande de "pequeños" archivos en formato binario a fin de garantizar una carga rápida de los datos después de seleccionar las áreas geográficas. La grilla usada para la visualización del dominio geográfico elegido fue obtenida por interpolación de datos a partir de un nivel de resolución adecuado, considerando la resolución de la pantalla (un factor limitante) y la resolución que prefiere el usuario.

Se implementaron varias facilidades para manipular el terreno, tales como la supresión de intervalos de altura seleccionados con el fin de visualizar aquellas áreas que se ubicasen por encima del nivel de congelamiento pronosticado o que se encontrasen debajo de capas de nubes bajas estratiformes.

En cuanto a la base de datos del terreno del sistema, están disponibles resoluciones de 900 m para la totalidad de Sur América, mientras que la cobertura con datos de alta resolución está restringida a las partes de los Andes meridionales. Sin embargo, la base de datos geográficos es constantemente renovada de acuerdo con la demanda externa. Una cobertura total con datos geográficos vectoriales incluyendo información exhaustiva de las carreteras y los límites políticos está disponible solo para algunos países, tales como Perú (Fig. 3). Además un pantallazo de distintas representaciones del terreno en alta resolución se ve en la Figura 4.


Figura 3: Exhibición de datos geográficos de una GUI para Perú Central entre Lima, la capital (abajo a la izquierda) y la llanura amazónica (arriba a la derecha). Datos topográficos de una resolución de aproximadamente 900 metros están dibujados en blanco para elevaciones por encima de 5000 m o por debajo de 1000 m, un área de alta frecuencia de nieblas costeras. Los límites entre distritos y provincias se dibujaron en negro mientras que la red de carreteras está indicada en color rojo.


Figura 4: Se muestran distintas maneras de representar el terreno (resolución horizontal de 150 m) para la región andina entre Santiago de Chile y Mendoza (Argentina). (a) Terreno en pendiente (en color blanco pendientes <10 ó > de 45 grados). (b) Aspecto del terreno (las laderas orientadas hacia el sur están pintadas de negro). (c) Elevación (los píxeles geográficos representando alturas por encima de los 4000 m o por debajo de los 1000 m están dibujados en blanco).

3.3 El sistema de información meteorológica

La construcción y testeo del subsistema meteorológico fue iniciada en Japón usando la salida del modelo NHM de la Agencia Meteorológica japonesa. Para pronósticos sobre la región de los Andes meridionales, los modelos GFS (Global Forecast System, operado por el Servicio Nacional de Meteorología de los Estados Unidos) y MM5 (operado por la Universidad de Chile en Santiago) están siendo usados corrientemente.

Los formatos de los datos meteorológicos leídos corrientemente por el sistema son el NetCDF y formatos binarios simples compatibles para GrADS. Se supone que GRIB será lo que se utilice en el futuro.

El sistema ya permite mostrar un amplio espectro de salidas de parámetros del modelo en los puntos de grilla del mismo. Tambien se puede exhibir una variedad importante de parámetros derivados entre los que se incluye la representación interpolada y ajustada con la altura, de la temperatura de superficie y de la acumulación de nieve fresca (ver Fig. 5). Los campos pronosticados, relacionados con los niveles de superficie o de altura, pueden ser representados para horas específicas predeterminadas. Como alternativa también es posible elegir un modo de animación gráfica para visualizar cambios temporales de los parámetros desplegados.


Figura 5: En este mapa se indica el pronóstico que MetGIS realiza de la profundidad de nieve fresca relativa a un período de tres horas, iniciado el 13 de junio de 2007 a 09 UTC, para una sección de los Andes Meridionales entre Santiago de Chile y Mendoza (Argentina). Se nota gran diferencia en la acumulación entre los valles y las regiones más altas. Controlar la escala de color en el ángulo izquierdo inferior del gráfico.

La información geográfica de alta resolución incluida en el sistema se usa para poner a disposición la información meteorológica en escalas mucho más pequeñas que las que resuelven los modelos de mesoescala. El desarrollo de técnicas adecuadas para procesar este "downscaling" o reducción de escala es parte de un proyecto de investigación que se está iniciando en la Universidad de Viena, Austria, tratando de integrar el sistema VERA (Vienna Enhanced Resolution Analysis), Steinacker y otros (2000 y 2006), con el módulo de información meteorológica.

El sistema VERA incorpora un análisis objetivo y automatizado con variación de escala para datos meteorológicos sobre topografías complejas. El método, trabajando sin campos de pronostico para su inicialización, está formulado y aplicado a cantidades vectoriales y escalares de dominios uni y multidimensionales. Incluye una aproximación funcional adecuada basada en un algoritmo variable.

Este sistema destaca la influencia de la topografía de alta resolución sobre parámetros meteorológicos específicos en la forma de "fingerprints" (huellas digitales) y puede ser aplicado tanto para el pronóstico como para el análisis (diagnóstico).

3.4 El sistema de información de cobertura nival

El modelo físico de cobertura nival SNOWPACK (Bartelt y Lehning 2002; Lehning y otros 2002a, 2002b; Spreitzhofer y otros, 2004) fue desarrollado ante todo para apoyar las alertas de avalanchas en Suiza. SNOWPACK también puede ser aplicado a la región andina. El modelo es usado especialmente para simular la estructura de la cobertura nival en sitios donde se encuentran estaciones automáticas de montaña, usando sus mediciones de nieve y los datos meteorológicos como datos de entrada.

Además de las aplicaciones para puntos individuales, SNOWPACK simula también la cobertura de nieve para grillas horizontales. SNOWPACK se ha acoplado con modelos de flujo atmosférico y de transporte de nieve y con modelos de balance espacial de energía (Spreitzhofer y otros 2002).

Tanto las salidas del modelo SNOWPACK para sitios puntuales, como las salidas para áreas de cobertura nival podrían ser integradas con el sistema de información en desarrollo, si bien esta última parte requiere mayor trabajo de investigación y computadoras más poderosas para obtener resultados buenos y confiables.

4. SUMARIO Y PERSPECTIVAS

El desarollo del sistema descripto está en un avanzado estado de aplicabilidad operativa. Algunos módulos que aún no se han desarrollado lo suficiente son aquellos relacionados a las técnicas de modificación de escalas para datos meteorológicos y para el área de cobertura nival. En el pasado, los tres tipos de información (geográfica, meteorológica y de cobertura nival) incluidas en el sistema se visualizaban en forma independiente entre sí usando técnicas sencillas de superposición. Pero ahora las formas de presentación y la interacción entre los módulos son cada vez más importantes. El requerimiento de una base de datos como por ejemplo "Muestre todas las áreas por encima de los 2000 metros, con una pendiente que exceda los 30 grados y donde esté pronosticada una acumulación de nieve fresca de más de 50 centímetros en las próximas 24 horas" podría dar un buen diagnóstico del riesgo de avalanchas.

El trabajo presentado incorpora el primer paso para construir un sistema tecnológicamente avanzado, diseñado para el uso combinado de sistemas de información geográfica y meteorológica teniendo además la opción de agregar información de cobertura de nieve.

El formato internacional y abierto de este sistema combinado permitirá que los centros de investigación localizados en la región andina puedan aplicarlo sin costos excesivos.

Nota: Para obtener información actual sobre el estado del sistema MetGIS, abra la página http://www.univie.ac.at/AMK/metgis/.

Agradecimientos: Se agradece a todas las instituciones y personas que contribuyeron a los avances satisfactorios en la tarea de la investigación presentada, especialmente al Profesor E.R Reiter y a Dr. L. Teixeira (antiguamente asociados a WELS/Alden, EE.UU.), WSL/SLF (Suiza), SENAMHI (Perú), NIED/NISIS (Japón), IANIGLA/CRICYT (Argentina), DGF (Chile) y a IMG (Austria) (las siglas y abreviaturas se explican en la Tabla I).

REFERENCIAS

1. Bartelt, P.B. y Lehning, M., 2002. A physical SNOWPACK model for avalanche warning services. Part I: Numerical Model. Cold Regions Science & Technology, 35 (3), 123-145.         [ Links ]

2. Lehning, M., Bartelt, P.B., Brown, R.L., Fierz, C., Satyawali, P., 2002a. A physical SNOWPACK model for the Swiss Avalanche Warning Services. Part II: Snow Microstructure. Cold Regions Science & Technology, 35 (3), 147-167.         [ Links ]

3. Lehning, M., Bartelt, P.B., Brown, R.L., Fierz, C., Satyawali, P., 2002b. A physical SNOWPACK model for the Swiss Avalanche Warning Services. Part III: Meteorological Boundary Conditions, Thin Layer Formulation and Evaluation. Cold Regions Science & Technology, 35 (3), 169-184.         [ Links ]

4. Reiter, E.R., 1991. Hybrid modeling in meteorological applications; Part I: Concepts and approaches. Meteorol. Atmos. Phys., 46, 77- 90.         [ Links ]

5. Spreitzhofer, G., 1997. Application of postprocessing tools to improve visualization and quality of numerical short-range predictions over Central Europe. Meteorol. Appl., 4, 219-228.         [ Links ]

6. Spreitzhofer, G., 2000. The WeatherPro system: recent developments. Proceedings of the 10th International Road Weather Conference in Davos, Switzerland, March 2000, 128-135.         [ Links ]

7. Spreitzhofer, G., Lehning, M., Doorschot, J., Fierz, C., Raderschall, N., 2002. Integrated model approach to forecast snow drift, snow cover and surface properties in Alpine Terrain and on roads. Proceedings of the 11th International Road Weather Conference in Sapporo, Japan, January 2002.         [ Links ]

8. Spreitzhofer, G., Lehning, M., Fierz, C., 2004. SN_GUI: A graphical user interface for snowpack modeling. Computers & Geosciences, 30, 809-816.         [ Links ]

9. Steinacker, R. y Spreitzhofer, G., 1998. The WELS-road weather system. Proceedings of the PIARC Conference in Lulea, Sweden, March 1998, 913-919.         [ Links ]

10. Steinacker, R., Häberli, C., Pöttschacher, W., 2000. A transparent method for the analysis and quality evaluation of irregularly distributed and noisy observational data. Monthly Weather Review, 128, 2303-2316.         [ Links ]

11. Steinacker, R., Ratheiser, M., Bica, B., Chimani, B., Dorninger, M., Gepp, W., Lotteraner, C., Schneider, S., Tschannett, S., 2006. A mesoscale data analysis and downscaling method over complex terrain. Monthly Weather Review, 134, 2758-2771.         [ Links ]

12. Teixeira, L. y Reiter, E.R., 1995. Hybrid modeling in meteorological applications; Part II: An operational system. Meteorol. Atmos. Phys., 55, 135-149.         [ Links ]