“manuel”, obtenida por el satélite trmm y las estaciones

XXIII C ON G R E S O N A C I O N A L
AMH
DE
H I D R Á U LI C A
PUERTO VALLARTA, JALISCO, MÉXICO, OCTUBRE 2014
AMH
EVALUACIÓN DE LA PRECIPITACIÓN DE LA TORMENTA “MANUEL”, OBTENIDA POR
EL SATÉLITE TRMM Y LAS ESTACIONES AUTOMATIZADAS EN LA RH19A
Ruiz Urbano Ma. del Rosío y Aguilar Yáñez Liliana
Departamento de Hidráulica, Facultad de Ingeniería, UNAM. Circuito Exterior S/N, Edificio U,
Ciudad Universitaria, Del. Coyoacán, México D.F., México. C.P. 04510
rosruur@yahoo.com.mx, liliana_ay16@hotmail.com
Introducción
problemas instrumentales, naturaleza del sistema de medición,
etc. que podrían limitar su uso en aplicaciones hidrológicas.
La tormenta tropical Manuel que se presentó en septiembre
del año pasado en la cuenca del rio Atoyac. (Fotografía 1)
provocó un fuerte problema social que motivó que muchos
estudiosos prestaran atención a la magnitud de las tormentas
generadas en la zona.
De tal manera, que haciendo un análisis detallado de la
variabilidad espacial y temporal de la precipitación utilizando
información satelital y con base en tierra obtengamos patrones
de comportamiento que nos permitan producir información
más rica en contenido y calidad para tomar decisiones y
diseñar estrategias adecuadas que mitiguen el daño causado
por eventos hidrometeorológicos extremos.
En particular, las estimaciones obtenidas por las plataformas
satelitales son un ejemplo que debe de considerarse, ya que
dada su confiabilidad pueden resultar excelentes aliados en la
prevención de daños por inundación.
Objetivo
Evaluar la utilidad de la estimación de lluvia por satélite en la
cuenca hidrológica del río Atoyac, comparativamente con las
mediciones de estaciones climatológicas automatizadas, con el
fin de utilizar a la estimación de la precipitación como: una
combinación satelital y convencional (automatizada) o en
bien, para las regiones donde los pluviómetros convencionales
son escasos o inexistentes.
El resultado principal de esta evaluación es la obtención de
patrones espaciales y temporales de la precipitación, que
permitirán conocer el error de la lluvia estimada por satélite
comparativamente con la medida por medios tradicionales
automatizados.
Zona de estudio
La región hidrológica 19, también conocida como Región de
la Costa Grande es una de las siete regiones que conforman el
estado de Guerrero, al suroeste de México. Se ubica en parte
del sur, suroeste y oeste del estado, colindando al norte con la
región de Tierra Caliente y parte del estado de Michoacán, al
sur con el Océano Pacífico, al oeste con el estado de
Michoacán y parte del océano Pacífico, y al este con las
regiones de Acapulco y Centro como se muestra en la
Fotografía 1.
Esta región se distingue por su gran potencial de riquezas
naturales como lo son litorales, bosques de pinos, huertas
frutales y tierras fértiles. Cuenta con una superficie de 9745
km2, temperatura media anual de 26°C y una precipitación
media anual de 1200 mm.
Fotografía 1.- Imágenes de las afectaciones de la tormenta Manuel
en el estado de Guerrero, México.
Fuente: El portal de noticias Crónica de
Oaxaca http://www.cronicaoaxaca.info/. 16 de septiembre de 2013.
Para la toma de decisiones y la planificación hidrológica es
necesario contar con información confiable de precipitación.
Con el desarrollo de la tecnología de sensores de satélite y las
estaciones climatológicas automatizadas es posible obtener en
tiempo real una estimación de la lluvia, sin embargo, la lluvia
estimada por satélite está sujeta a diversos errores debido a
Datos de entrada
Los insumos necesarios para este estudio fueron: estimaciones
espaciales diarias del satélite TRMM (Tropical Rainfall
Measuring Mission), el modelo digital de elevación de la
región y el registro de seis estaciones metorológicas
automatizadas, cuyo nombre y localización aparece en la
Tabla 1 e Ilustración 1.
XXIII C ON G R E S O N A C I O N A L
AMH
DE
H I D R Á U LI C A
AMH
PUERTO VALLARTA, JALISCO, MÉXICO, OCTUBRE 2014
El satélite TRMM fue el primero en incorporar instrumentos
radiométricamente activos y pasivos, mediante los cuales es
posible recabar elementos para un mejor entendimiento del
ciclo hidrológico y sus interacciones con el resto del planeta.
Tiene una resolución espacial de 0.250° x 0.250° geográficos,
y tiene una órbita circular baja de alrededor de 350 km y un
periodo orbital de 91.5 minutos. Se mantiene entre los 35
grados de latitud norte y los 35 grados de latitud sur,
permitiéndole así volar sobre cada punto de la superficie de la
tierra a diferentes horas del tiempo local cada día.
El modelo digital de elevación es una representación visual y
matemática de los valores de altura con respecto al nivel
medio del mar, que permite caracterizar las formas del relieve
y los elementos u objetos presentes en el mismo, dicho
modelo fue obtenido del Instituto Nacional de Estadística y
Geografía con una resolución de 30 m.
La información obtenida tanto de las estaciones
meteorológicas automatizadas como del satélite TRMM
corresponden a los días 10 al 25 de septiembre de 2013, ya
que fueron las fechas en que la cuenca en estudio fue afectada
por la tormenta “Manuel”.
Ilustración 1.- Nombre y ubicación de las estaciones
meteorológicas automatizadas.
Procedimiento
Debido a que la medición de lluvia es un proceso complejo y
generalmente está sujeta a diversos errores, es necesario
evaluarlos. En este estudio se utilizó un método de
comparación directa entre las mediciones de estaciones
climatológicas automatizadas y la lluvia estimada por satélite.
Fotografía 1.- Región hidrológica 19 perteneciente la región
hidrológica administrativa V.
Fuente: Comisión Nacional del Agua 2010.
Tabla 1.- Estaciones automatizadas.
Latitud Norte
Longitud Oeste
Estaciones meteorológicas automatizadas (Conagua)
Acapulc
16°45'48'’
99°44'56''
El veladero
16°53'03''
99°54'26''
Las herramientas estadísticas que nos permitieron cuantificar
el grado de dependencia entre las mediciones de lluvia y una
visión más detallada del error fueron:


Coeficientes de correlación de Pearson
Técnica gráfica “box-plot”
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice de
dependencia lineal entre dos variables; sus valores
adimensionales varían de menos uno a uno y se calcula con la
siguiente ecuación:
r
Estaciones sinopticas meteorologicas automaticas (Conagua)
Acapulco
16°45'46''
99°44'57''
Chilpancingo
17°33'00''
99°30'00''
Estaciones meteorológicas automatizadas (Secretaria de Marina)
Puerto Vicente
Lázaro Cárdenas
17°10'22''
101°03'28.3''
17°56'23.1''
102°11'01.4''
Dónde:
 xy ,
 xy
 x y
es la covarianza de xy;
[1]
x , y ,
son las
desviaciones estándar de “x” e “y”.
Un requisito fundamental para la obtención correcta del error
es verificar la homogeneidad e independencia de los eventos
de lluvia.
XXIII C ON G R E S O N A C I O N A L
AMH
DE
H I D R Á U LI C A
PUERTO VALLARTA, JALISCO, MÉXICO, OCTUBRE 2014
Cuando se trabaja con series de tiempo de eventos
extremos se debe comprobar que la serie está compuesta de
variables aleatorias y se rigen por las leyes de la
estadística, por lo que se aplicó la prueba de independencia
de Anderson (Salas et al, 1988), la cual hace uso del
coeficiente de autocorrelación serial
tiempos de retraso
rk j
para diferentes
AMH
Helmert, que evalúa la homogeneidad de los datos a la
estación Acapulco para el día 14 de septiembre de 2013.
La dependencia espacial es un concepto clave para
cualquier análisis espacial. Existen varios métodos para
medir este factor, pero todos parten de la misma base, el
comparar un valor con el de sus vecinos.
k.
Las pruebas estadísticas que miden la homogeneidad de
una serie de datos presentan una hipótesis nula y una regla
para rechazarla o aceptarla. Estas pruebas sirven para
determinar si las series de tiempo han sufrido cambios o
modificaciones como el incremento o decremento de las
lluvias acumuladas. En este estudio se aplicó la prueba
estadística de Helmert, que consiste en analizar el signo de
las desviaciones de cada evento con respecto a su valor
medio.
El tratamiento de la información después del análisis de
independencia y homogeneidad fue la cuantificación del
grado de dependencia espacial entre los productos del
satélite y la lluvia de referencia, a escala temporal diaria y
quincenal.
Con el fin de comparar los mapas de los productos del
satélite con las estimaciones de las estaciones
meteorológicas automatizadas, fue necesario interpolar
para generar las isolineas que nos permitieron llevar a cabo
la comparación.
Tabla 2.- Resultados de la prueba estadística de Helmert. Estación
Acapulco.
no.
24 horas
Promedio
N cambios
N secuencias
8.03 mm/h
12
11
Límite inferior = -4.80
Valor de la serie = -1
Límite superior = 4.80
Por lo tanto:
Muestra homogénea.
Para este análisis, se utilizó un método de interpolación
espacial conocido como Kriging, debido a su variación
mínima y alto grado de precisión (Stein 1991).
Primero se aplicó la técnica de interpolación de Kriging a
los datos obtenidos en “tierra”, los resultados se muestran
en la Ilustración 3.
El procedimiento geoestadístico utilizado fue el de
Kriging, que genera una superficie estimada a partir de un
conjunto de puntos dispersados con valores z.
Resultados
La metodología empleada en el presente estudio incluyó el
análisis de los datos en “tierra” correspondientes a
estaciones pluviográficas. La aplicación del criterio de
independencia buscó probar que la serie de eventos son
independientes en el tiempo, con la información recopilada
se determinó que los acumulados de datos a 8 días son
independientes y por lo tanto no existe relación entre los
eventos. La Ilustración 2, muestra el correlograma de la
estación Acapulco, el cual como se puede observar se
encuentra dentro de los límites de confianza al 95%.
Ilustración 3.- Isoyetas e isolineas de las estaciones climatológicas
del día 14 de septiembre de 2013.
Ilustración 2.- Resultados de la Prueba Estadística de
Independencia de Eventos. Estación Acapulco.
De igual forma, a continuación en la Tabla 2 se presentan
los resultados de la aplicación de la prueba estadística de
Una vez que se cuenta con la información en “tierra”, se
procede a generar los acumulados de datos satelitales
TRMM, obteniéndose el área de estudio como se muestra
en la Ilustración 4.
Como el satélite TRMM tiene una unidad básica de 0.25° x
0.25° la cuenca hidrológica fue cubierta con 25 pixeles.
AMH
XXIII C ON G R E S O N A C I O N A L
DE
H I D R Á U LI C A
PUERTO VALLARTA, JALISCO, MÉXICO, OCTUBRE 2014
AMH
Con los resultados obtenidos en la interpolación de Kriging de
las estaciones meteorológicas automatizadas y las imágenes de
satélite TRMM disponibles, se realizó un análisis temporal y
posteriormente un análisis espacial.
El resultado obtenido del análisis temporal se muestra en la
Ilustración 6.
En el análisis espacial se confrontaron los valores de lluvia del
satélite TRMM contra la obtenida por las estaciones
meteorológicas automatizadas, como se observa en el
diagrama de dispersión de la Ilustración 7 y se confirma con la
técnica gráfica de box-plot (Ilustración 8).
Ilustración 4.- Imagen satelital del 15 de septiembre de 2013 que
encierra la cuenca de estudio.
Al aplicar la técnica de interpolación mencionada
anteriormente a los datos satelitales (Ilustración 5), se tiene la
siguiente información.
Ilustración 6.- Comportamiento de la precipitación acumulada a
24 horas comparativamente entre estaciones terrestres y satelital.
Ilustración 7.- Recta de ajuste a los puntos observados en las
estaciones en “tierra” y satelital.
Ilustración 5.- Isoyetas e isolineas de la imagen satelital TRMM
del día 15 de septiembre de 2013.
Cabe indicar que, los fenómenos de precipitación no se limitan
a zonas particulares y para realizar un ajuste preciso hay que
tener en cuenta que éstos pueden abarcar áreas incluso
mayores al territorio de la cuenca, por lo que es necesario
seleccionar estaciones meteorológicas y pixeles que se
localicen fuera de la cuenca de análisis.
Ilustración 8.- Técnica gráfica “box-plot” que representa la
correlación entre las estaciones terrestres y satelital del 10 al 25 de
septiembre de 2013.
AMH
XXIII C ON G R E S O N A C I O N A L
DE
H I D R Á U LI C A
PUERTO VALLARTA, JALISCO, MÉXICO, OCTUBRE 2014
Análisis de resultados
En las estaciones meteorológicas automatizadas así como el
satélite TRMM se obtienen valores de intensidad en intervalos
de tres horas durante las 24 horas del día. Para determinar la
lámina de precipitación acumulada las 24 horas, se multiplicó
el valor de intensidad por el intervalo de tiempo de 3 horas, lo
que permitió manejar la información con valores puntuales a
cada 3 horas o el acumulado en 24 horas.
Las Ilustraciones 3 y 5, representan las isoyetas
correspondientes a 24 horas, tanto de las estaciones
meteorológicas como del satélite TRMM. Se aprecia en dichas
figuras los colores de los mapas de precipitación que van
desde las tonalidades anaranjadas cuando la lluvia era menor,
hasta los colores azules intensos para las precipitaciones más
desfavorables. Ubicándose éstas en la zona donde se encuentra
la bahía de Acapulco. Región que fue devastada por el
impacto de la tormenta “Manuel”.
La precipitación de las estaciones automatizadas y el satélite
TRMM presentaron prácticamente el mismo comportamiento
pero en diferente escala. Es decir, TRMM reportó valores
subestimados para los días con mayor precipitación (14, 15 y
16 de septiembre) y prácticamente la misma lectura para los
otros días (10 al 13 y 16 al 25 de septiembre). Ilustración 6.
Para rangos pluviométricos entre cero y 20 mm de lluvia, en la
Figura 9, se aprecia una muy buena correlación, es decir, el
satélite TRMM estima casi perfectamente lo que es medido en
“tierra”, sin embargo para valores superiores a 20 mm y hasta
262 mm se tiene una correlación inferior a 0.5, representando
en algunos casos una subestimación y otros una
sobreestimación.
Con el propósito de reforzar la evaluación del TRMM con las
estaciones meteorológicas, se calculó el coeficiente de
correlación de Pearson con un valor de 0.6947
En la representación gráfica de “box-plot” mostrada en la
Ilustración 8, se aprecia una mayor dispersión de datos en las
estaciones terrestres comparativamente con el satélite TRMM.
El resultado obtenido es aceptable pese a las limitaciones
impuestas por la calidad y cantidad de los datos disponibles
para el proyecto. En las imágenes obtenidas se presentan
valores de intensidad nulos, que podrían suscitar dudas
respecto de la validez de los mismos, pero dichos datos son
producto de las características del sensor, no así de la
metodología planteada.
Conclusiones y/o recomendaciones
Los resultados específicos para la zona de estudio, indican que
al comparar la lluvia estimada a partir del satélite y la lluvia en
las estaciones automatizadas presenta diferencias, con
tendencia a la subestimación de precipitación acumulada a 24
horas en condiciones extremas. Sin embargo, a pesar de los
resultados, en periodos mayores de análisis se tiene una
tendencia de correlación positiva buena. Lo que manifiesta
una exactitud estadística confiable.
En términos de coincidencia de eventos pluviométricos, el
satélite TRMM para precipitaciones mayores a 20 mm tiende
a subestimar su resultado; para lluvias menores a 20 mm se
presentó una gran coincidencia (r = 0.99) con las estaciones en
“tierra”.
AMH
La medición a través de plataformas satelitales permite tener
en tiempo real estimaciones de precipitación, que en muchos
casos nos permite combinar con estaciones convencionales, o
utilizar en cuencas no instrumentadas.
Se recomienda contemplar el estudio con otros satélites que
manejen diferente resolución, en otra época que no represente
evento hidrometeorológico extremo, para entender mejor las
fuentes de error en la lluvia estimada por satélite. Asimismo,
se recomienda incluir estaciones pluviométricas o
pluviográficas convencionales (no automatizadas) para
enriquecer el estudio.
Referencias
Collier CG. Developments in radar and remote sensing
methods for measuring and forecasting rainfall. Philos. T.
Roy. Soc. 2002 A360 pp. 1345-1361
Kummerow, C., W. Barnes, T. Kozu, J. Shiue, and J. Simpson
The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) sensor
package. J. Atmos. Oceanic Technol., 1998.15, 809–817.
OMM. Guía de prácticas hidrológicas. Hidrología. Volumen
I: Hidrología de la medición a la información hidrológica.
2011 OMM-N°168 In Sexta edición, Ginebra Suiza.
Stein A. Spatial Interpolation Doctoral Thesis, Agricultural
University, Wageningen, the Netherlands. 1991
Salas, J.D, et al. Applied modeling of hydrologic time series,
Water resources, Publication, USA. 1980