¿Aguantarán las nubes veinte minutos más, hasta que llegue a casa? Si alguna vez te has hecho esa pregunta, o te ha pillado la lluvia de manera imprevista de camino al trabajo, al cine o durante un paseo, es más que probable que te interese Próxima Hora, la herramienta de predicción de precipitaciones a muy corto plazo (‘nowcasting’) de nuestra app.
¿Para qué sirve? Responde Toño Cuadrado, uno de los responsables de su desarrollo: “Para saber si va a llover en los próximos diez, veinte, treinta minutos. Tiene utilidad porque desde la misma app puedes conocer si vas a tener que esperar diez minutos más a que pare de llover o no. Creo que es bastante útil en el día a día, para saber si tienes que coger el paraguas...”
Como ya contamos cuando presentamos la nueva versión de Predictia Weather app, Próxima Hora muestra hasta los próximos sesenta minutos de predicción de lluvias en intervalos de diez minutos. En la app (que puedes descargar gratis aquí) tiene este aspecto.
Pero, ¿qué sucede desde que un radar de la AEMET detecta precipitaciones (lluvia, nieve o granizo) hasta que cualquier persona con la app instalada en su móvil lo ve en la pantalla? ¿Cuál es el proceso que sigue esa información? ¿Cómo se realizan estas predicciones a tan corto plazo?
La primera fase –explica Cuadrado, graduado en Física y máster en Ciencia de Datos– consiste en la descarga de imágenes de los radares de
AEMET, que se hace de manera automatizada cada diez minutos. Existen catorce radares de AEMET en la península y las islas Baleares.
Una vez descargadas del Open Data de AEMET, estas imágenes se procesan para almacenarlas en formato netCDF format. La fase de procesado incluye varios pasos: la georrefenrenciación de píxeles de la imagen (asignar a cada pixel una latitud y una longitud), la extracción de la elipse del radar, la eliminación de datos que se alejen de la distribución normal, la calibración del color de los píxeles en decibelios de reflectividad (dBZ), la eliminación de las líneas de división administrativa del mapa con su posterior relleno mediante el método KNN y, por último, la eliminación de ecos y “ruidos” indeseables que aparecen en las mediciones de radar debido al entorno que las rodea.
A continuación, en la fase de postprocesado de imágenes de radar, se transforman los decibelios de reflectividad (dBZ) a decibelios de intensidad de precipitación (dBR), donde Z es el factor de reflectividad, mientras que R es la intensidad de precipitación, medido en unidades de mm/h. Para esta conversión se hace uso de la relación Marshall-Palmer.
Después, con las imágenes de la AEMET codificadas en netCDF y ya en escala dBR, se procede a realizar las predicciones, utilizando la librería pySTEPS. “Le pasas equis imágenes –explica Cuadrado– y le especificas cuántas a partir de esas quieres predecir. Y considera que todas las imágenes están igualmente espaciadas en el tiempo. En nuestro caso, seis imágenes en intervalos diezminutales”.
“Lo que hace este método es, lo primero de todo, calcular un vector de movimiento: unas flechitas que indican hacia dónde se va a mover la precipitación en ese sitio. La longitud de la flechita indica la intensidad, si va a ser más rápido o más lento. Una vez calculado ese vector, lo aplica sobre la última imagen que le pasas. Y a partir de ahí es lo que utiliza para predecir las seis imágenes siguientes”, agrega.
Según el responsable del desarrollo de esta herramienta, se optó por este método de extrapolación, puesto que era el que resultados más certeros arrojaba. Su fiabilidad se situó en hasta un 85 %, frente a la persistencia euleriana, que constituye el método de referencia más simple.
A renglón seguido, y con las imágenes en dBR transformadas a R (mm/h), se selecciona el mejor radar para representar cada punto de la España peninsular y las islas Baleares. Tanto la orografía como la distancia a la que se encuentra el radar son dos factores determinantes a la hora de escoger aquel óptimo para cada ubicación, ya que hay superficies cubiertas por varios radares de la AEMET a la vez.
Una vez llegados a este punto, solo queda generar los diagramas de Próxima Hora que los usuarios verán en las pantallas de sus dispositivos. El “radar de precipitaciones” resultante muestra un radio de 50 kilómetros a la redonda de la ubicación seleccionada, que está representada en el centro del dibujo.
Y el proceso completo tarda “como mucho, dos, tres minutos”, indica Cuadrado.
Todo esto se basa –recalca el físico– en el trabajo previo llevado a cabo por nuestro compañero Antonio Pérez, en el Trabajo de Fin de Máster de este, titulado Predicción de lluvia a muy corto plazo mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo.
Como todas las herramientas de previsión meteorológica, no es infalible. “Por ejemplo, hay días en los que llueve y no aparece en la herramienta, porque no detecta la lluvia el propio radar”, ilustra Toño Cuadrado, en referencia a días de chirimiri, orbayu o calabobos. Otros días, en cambio, la predicción de los modelos numéricos, de más largo plazo, no prevén lluvia, pero Próxima Hora la detecta con tiempo suficiente para reaccionar y recoger el picnic antes de que llegue la tormenta.
Ahora que ya sabes cómo funciona Próxima Hora por dentro, ¿te apetecería probarla? Nuestra app es gratuita, sin publicidad y no recopila datos del usuario. Puedes descargarla aquí.