Urban Meteo

Predicciones y alertas de alta resolución para el entorno urbano

La vida y el paisaje urbanos cambian de un barrio a otro... y las condiciones meteorológicas también. Fenómenos como las islas de calor urbanas o inundaciones localizadas en sitios puntuales de la localidad afectan al día a día de los ciudadanos, e impactan en sectores como la movilidad, la gestión de los servicios municipales y el turismo, entre otros. Para tomar medidas preventivas, necesitamos contar con herramientas que permitan adelantarnos con el suficiente tiempo a estos eventos. Urban Meteo es una aplicación que permite consultar las predicciones meteorológicas a escala urbana de forma sencilla e intuitiva. De esta manera, el usuario puede comparar temperatura, lluvia, viento y muchas otras variables entre diferentes localizaciones dentro de una misma ciudad. Unido a su sistema de alertas personalizable, este servicio permite a su usuario estar preparados ante cualquier eventualidad meteorológica.

Predecir la meteorología a alta resolución no es un proceso sencillo. En un ámbito urbano, su simulación es aún más complicada, debido a los diferentes usos del suelo, que modifican el comportamiento atmosférico. Para proporcionar predicciones precisas, Urban Meteo hace uso del modelo WRF, un modelo atmosférico puntero y que gracias a su flexibilidad y modularidad, incorpora parámetros de ámbito extremadamente local como son el uso del suelo, los niveles de tráfico y la altura y sombra proporcionada por los edificios del entorno. A esta alta configurabilidad se añade una capa de Inteligencia Artificial, que permite mejorar las predicciones del modelo en base a observaciones meteorológicas anteriores. De esta manera, Urban Meteo es capaz de proporcionar predicciones extremadamente precisas, con alta resolución espacial y temporal (hora a hora).

Estas son las principales funcionalidades de Urban meteo:

Cobertura mundial: el sistema puede configurarse para cubrir cualquier localización en el mundo.
Sistema de alertas: Urban meteo cuenta con un sistema de alertas configurable según la necesidad del usuario, para avisar cuando la predicción super determinados umbrales en temperatura, rachas de viento y otras variables. Este sistema de alertas se puede acoplar de forma sencilla con canales de aviso propios del usuario (Slack, email, Whatsapp...)
Agregación de datos personalizada: gestión de emergencias, servicios de transporte urbano, ayuntamientos... cada uno de estos sectores ordena la ciudad de forma diferente. Por ello, Urban Meteo permite agrupar y mostrar los datos según zonas de interés (barrios, zonas básicas de salud...), que se pueden definir y configurar para ajustarse a las necesidades del usuario.
Predicciones a 4 días vista: proporcionamos predicciones a escala horaria para los próximos cuatro días, con nuevas predicciones diarias.

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El desarrollo de este producto ha sido financiado a través del Programa de Ayudas Torres Quevedo - 2016 convocado por la Agencia Estatal de Investigación a través del Programa Estatal de Promoción del Talento y su Empleabilidad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación

Características destacadas

Resolución a nivel de barrio

Predicciones y observaciones personalizadas

Determinación de alertas

Diseño modular para una rápida configuración

Demo

Contacto

Predicciones meteorológicas validadas de alta resolución

Gracias al modelo WRF, Urban Meteo puede alcanzar una alta resolución en la predicción de condiciones urbanas (hasta 100 m). Esto permite la predicción de fenómenos altamente localizados, como las islas de calor. Esta alta resolución, y la precisión del modelo, es posible gracias a la incorporación de módulos específicos para ambientes urbanos, como WRF-urban. Estos módulos parametrizables tienen en cuenta factores como la densidad de tráfico, el uso del suelo, la altura de los edificios y la sombra proyectada por los mismos. Este alto nivel de detalle es clave a la hora de proporcionar predicciones precisas.

How different shadow levels on the street affect the climate model — Uno de los parámetros que WRF tiene en cuenta: la sombra de los edificios en función de la incidencia solar | Adaptado de Kusaka et al.

Para ofrecer un servicio transparente y responsable, Urban Meteo ofrece también predicciones validadas. Las predicciones realizadas en el pasado se pueden comparar con las observaciones de la estación meteorológica más cercana, para analizar la precisión del evento. Además, en Predictia empleamos estas observaciones pasadas para corregir las desviaciones del modelo a través de postprocesado estadístico. Esto nos permite ofrecer servicios de predicción de forma estable, como es el caso de Metro Madrid.

Caso de uso: Metro Madrid

Llevamos trabajando con Metro Madrid desde 2016, para ofrecerles predicciones precisas a nivel urbano de muy alta resolución. Entre los servicios que les prestamos se incluye Urban Meteo, para proporcionarles predicciones meteorológicas de forma diaria, que cubran todas sus estaciones de Metro. Además, incluimos el envío diario de informes meteorológicos a través de mail, y avisos puntuales en el caso de que los valores predichos superen ciertos umbrales operativos de alerta, configurados por el cliente.

Validación de datos de Metro Madrid — Ejemplo de temperaturas predichas para Metro Madrid. En naranja, las observaciones de estación meteorológica. La sombra verde son los datos de WRF, y las líneas verdes la predicción ajustada, tras nuestro post-proceso con Urban Meteo.

La estrecha colaboración con Metro Madrid nos ha permitido afinar el post-procesado de los resultados obtenidos con WRF, gracias a los registros proporcionados por su red de estaciones meteorológicas. Mediante técnicas estadísticas como filtro Kalman, mantenemos somos capaces de ofrecer predicciones con un bajo margen de error, por debajo de 1ºC en el caso de la temperatura. Estos resultados han sido presentados en conferencias internacionales (1,2)

Especificaciones técnicas

Se ha desarrollado como una aplicación de tipo Single-Page Application utilizando el framework React, la libraría de mapas Leaflet y la librería de gráficos d3.js. Se han seguido las mejores prácticas de desarrollo web y se ha utilizado un conjunto de librerías seguras y ampliamente reconocidas. La aplicación sigue un diseño modular que permite la inclusión de nuevas funcionalidades con facilidad. La interfaz de usuario se apoya en diversos servicios web expuestos por un componente de servidor desarrollado en Java.

El componente de servidor permite el almacenamiento, gestión y acceso a los datos de Urban Meteo a través de una interfaz de programación de aplicaciones o (Application Programming Interface, API). Este componente se ha desarrollado en Java utilizando el framework Spring Boot y utilizando la base de datos PostgreSQL con su complemento para soporte de datos geo-espaciales Postgis.

Referencias

[1] García-Díez M.; Daniel San Martín, Rodrigo Herrero. "Added value of a Kalman-filter in urban-scale forecasts in the city of Madrid". European Meteorological Society Annual Meeting 2018, Budapest (Hungary), September 2018

[2] García-Díez M.; Daniel San Martín, Rodrigo Herrero. "Evaluation of multi-physics urban-scale forecasts in the city of Madrid". European Meteorological Society Annual Meeting 2017, Dublín (Ireland), September 2017

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