Control de calidad de datos pluviométricos en tiempo real

Autores
Rossi Lopardo, María Sol; Veiga, Hernán; Hobouchian, María Paula; Díaz, Gonzalo Martín; Ferreira, Lorena Judith
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
informe técnico
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Rossi Lopardo, María Sol. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.
Fil: Veiga, Hernán. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.
Fil: Hobouchian, María Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.
Fil: Díaz, Gonzalo Martín. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.
Fil: Ferreira, Lorena Judith. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.
La detección de posibles errores en los datos de precipitación registrados por las estaciones meteorológicas resulta esencial para la provisión de servicios y el desarrollo de productos de calidad. Para ello, es necesario un procedimiento de control de los datos de precipitación, que opere de forma automática y en tiempo real. En este trabajo se presentan resultados preliminares de dos métodos operativos de control de calidad, a partir de diferentes estimaciones satelitales de precipitación, con el objetivo de filtrar los datos erróneos registrados por las estaciones meteorológicas convencionales y automáticas.
Detecting possible errors in rain gauge data is essential for providing services and development quality products. In this context, it is necessary to have an automatic procedure on the precipitation data that operates in real time. In this work we present preliminary results from two operational quality control (QC) methodologies, developed from different satellite precipitation estimations, to filter wrong data recorded by conventional and automatic meteorological stations.
Materia
PRECIPITACIÓN
CONTROL DE CALIDAD
QC
QPE-MERGE
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
El Abrigo
Institución
Servicio Meteorológico Nacional
OAI Identificador
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