Entidad Científica Suiza (ECS) PACC

Introducción a TRMM y al producto TRMM 3B42 V6

Marlene Scheel

Meteodat GmbH WSL Birmensdorf

Universität Zürich

Noviembre 2009

INTRODUCCIÓN A TRMM Y AL PRODUCO TRMM 3B42 V6 ................................ 1

INTRODUCCIÓN A TRMM.............................................................................................. 2

PRODUCTOS DE LA TRMM............................................................................................ 3

EL PRODUCTO TRMM 3B42 (VERSION 6) .................................................................. 4

PARA QUE SE PUEDEN APLICAR LOS DATOS DE LA TMPA?........................... 15

REFERENCIAS:................................................................................................................ 17

ANEXO: ESQUEMA DEL PROCESAMIENTO DE LA TMPA................................. 18

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Introducción a TRMM La Tropical Rainfall Measurement Mission es un proyecto de las agencias espaciales de los Estados

Unidos (NASA) y de Japon (JAXA). Desde Noviembre 1997 en la orbita, tiene como objetivo la

colección de datos de precipitación desde el espacio en los trópicos y sub-trópicos.

La plataforma lleva a bordo varios sensores para mediciones hidrometeorológicas, entre ellos el

primer radar (precipitación radar – PR) para la cuantificación de precipitación a bordo de un

satélite. Además lleva un sensor de microondas (TRMM microwave imager – TMI), un escáner de

luz visible (VIS) e infrarrojo (IR) ( Visible and infrared scanner – VIRS), un sensor para medir la

energía de nubes y radiación terrestre (Cloud and earth radiant energy sensor – CERES) y un sensor

para detectar relámpagos (Lightening maging sensor – LIS)

La plataforma de la TRMM vuela a una altitud de

403 km, o sea una orbita baja terrestre (Low earth

orbit - LEO). Los sensores tienen diferentes

resoluciones terrestres, dependiendo sobre todo de la

anchura de su banda. Ilustración 1 resume los

sensores de la TRMM, sus anchuras de banda y

resoluciones terrestres. Las diferentes anchuras de las

bandas implican que la cubertura terrestre los

sensores varia entre si.

Iilustración 1 : El Satélite de la TRMM y sus sensores a bordo con resolución y anchura de banda. Las abreviaciones son explicadas en el texto aquí al lado. Referencia: http://trmm.gsfc.nasa.gov/overview_dir/trmm_instrument_large.jpg, 15/09/2009

El satélite cumple aproximadamente 16 orbitas por

entre 35°Norte y 35°Sur. Por ejemplo, la banda del

sensor de microondas (TMI) pasa a la ciudad de

Cuzco aproximadamente cada dos d⎨as. La banda del

radar, por su anchura menor, explora Cuzco mismo

solo cada dos semanas.

Para saber, cual de los sensores pasó en un cierto dia

o intervalo se puede utilizar el TRMM Overflight

finder. Esta disponible online (muchas veces no

funciona muy bien (no es problema de su

computadora, si no del orbit finder!).

Para que sirve de saber cuando paso el satelite en un

lugar?

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La calidad del producto 3B42 varía mucho. Si quiere verificar que tal probable es un valor

estimado del producto, ayuda de ver cuales productos ingresaron como input a su

construcción. Igual hay que admitir que este método consume mucho tiempo.

Productos de la TRMM Los productos de la TRMM se distribuyen por el Goddard Earth Sciences Data and Information

Service Center (GES DISC) del NASA a través del internet y pueden ser bajados sin costos de su

página web por http o ftp:

http://mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador/presentNavigation.pl?project=TRMM&tree=project

Hay una variabilidad muy alta de productos derivados de los sensores a bordo de la TRMM. Tienen

diferentes niveles de procesamiento que están mostrados en la tabla 1.

- Nivel cero equivale a medidas brutas con mínimo tratamiento.

- Nivel uno provee datos auxiliares como geo-referencias y esta en forma de unidades físicas

- Nivel dos provee los parámetros derivados de las unidades físicas dadas en nivel uno.

- Nivel tres son datos de nivel dos transformados en cuadriculas

-

Tabla 1 : niveles de procesamiento de los productos de la TRMM.

Referencia: Earth Observation Center (2001)

Los productos se derivan de cada sensor separadamente o de una combinación de mediciones de

diferentes sensores. La tabla siguiente da un resumen de los productos.

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Tabla 2: Productos de la TRMM Fuente: Earth Observation Center (2001), amplificado

El producto TRMM 3B42 (versión 6) El producto TRMM 3B42 V6 es un producto combinado de muchos datos de diferentes orígenes, no

solamente de la TRMM. Su procesamiento esta hecho con la TRMM Multisatellite precipitación

Analysis (TMPA) cual expresión esta utilizada muchas veces como sinónimo del producto. El

procesamiento esta hecho básicamente al GES DISC del Goddard Space Fligth Center (GSFC) de

la NASA (Greenbelt, Maryland, USA). Otro sinónimo nuevo para el producto 3B42 es “TRMM 3-

Hourly 0.25 deg. TRMM and Other-GPI calibración Rainfall Data”.

El producto 3B42 consiste en estimaciones de precipitaciones horarias en intervalos de tres horas (o

sea cada tres horas hay una estimación de la intensidad horaria (mm/h)), con una resolución espacial

de 0.25° por 0.25° (o sea próximamente 25 x 25 km en el Perú) entre 50°S y N, globalmente (hasta

2000 solo entre 40°N y S). Un archivo de una estimación horaria pesa aproximadamente 0.305 MB

si esta bajado de la pagina web de la TRMM. Hay estimaciones para las horas 0000 0300 0600 0900

1200 1500 1800 y 2100 UTC.

La alta resolución global esta alcanzada a través de la utilización de diferentes fuentes de datos,

básicamente mediciones de cuatro sensores de micro-ondas y un producto de infrarrojo.

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Los productos de input a la TMPA están resumidos en la tabla siguiente:

Tabla 3: Productos de los cuales se deriva al producto TRMM 3B42 versión 6.

Referencia: Huffman & Bolvin, 2009

Los datos de radar se utilizan exclusivamente para la calibración de los datos de microondas, y los

productos de estaciones de medición terrestre para calibración y combinación. Una visión conjunta

del procesamiento de la TMPA da la ilustración en el anexo.

La ventaja de la combinación es que aprovechan de las ventajas de cada una de sus componentes:

Las mediciones de infrarrojo tienen una alta resolución espacio-temporal, pero su calidad es menor

a la de microondas, cuales, por su parte, no tienen una cubertura global muy alta porque pueden

volar solamente en satélites de orbita baja terrestre (LEO – Low earth orbits). El radar y las

mediciones terrestres tienen una cubertura aun menor, pero su calidad esta considerada muy alta.

Para una célula de cuadricula de 0.25°x0.25° y cierta hora, La TMPA combina todas las mediciones

de microondas que son disponibles (a tan alta resolución el numero de input disponible (o sea el

numero de sobrevuelo encima de una célula de la cuadricula) es normalmente de 0 a 2) se

combinan para formar un producto de microondas de alta calidad, llamado High Quality (HQ)

microwave estimates. Esta calibrado con un producto combinado de mediciones del radar (PR) y del

sensor de microondas de la TRMM (TMI). Si no hay data de microonda disponible, el producto de

infrarrojo esta utilizado, pero anteriormente esta calibrado con mediciones de microondas de las

células vecinas. Al final se hace una calibración y combinación con mediciones terrestres a

resolución mensual.

Existen dos versiones del producto: Una llamada TRMM 3B42 real time que esta disponible

aproximadamente nueve horas después de las mediciones a través del internet. En esta versión no se

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aplica la calibración / combinación con datos terrestres por la cual razón su calidad esta considerada

menor. El producto de ese trabajo es el TRMM 3B42 versión para investigaciones,

llamado TRMM 3B42 research versión o TRMM 3B42 V6. El V6 significa que la versión 6 del

procesamiento de la TMPA esta aplicado (desde 2004). El TRMM 3B42 V6 esta disponible

aproximadamente 9 a 15 días después de cada mes para el mes anterior entero.

Antes del uso del producto tiene que ser verificado para la región a la cual lo quiere aplicar. La

razón es que la calidad del producto varia mucho espacialmente y el producto esta muy nuevo y por

eso no se han hecho verificaciones en muchos sitios.

La variabilidad espacial del producto resulta de la sensibilidad variable de los sensores y algoritmos

de procesamiento entre otros según la topografía, según la cubertura del suelo, y según la

temperatura del área de investigación. El procesamiento de la TMPA esta muy complejo. Por esa

razón no puede ser explicada detalladamente aquí. Para ver mas detalles, por favor, vean

ftp://precip.gsfc.nasa.gov/pub/trmmdocs/3B42_3B43_doc.pdf para Huffman et al, 2007 o

preguntan☺). Aquí solo una introducción muy corta para tener idea de los problemas. Una

topografía de alto relieve implica una variabilidad espacial más alta de la precipitación. Entonces

sus señales de reflejo están mas difíciles de interpretar por los algoritmos generales, encima que se

deriva un valor medio sobre una célula de cuadricula de 25km². La orografía representan un

problema para sensores como infrarrojo: las intensidades de la precipitación están derivadas de la

temperatura en el borde superior de la nube. Entonces si se aplican algoritmos globales que no

consideran la altura de la superficie terrestre debajo de la nube, la extensión vertical de la nube

puede ser sobreestimada. Los sensores de microondas funcionan muy bien sobre océanos, porque la

temperatura de radiación del océano esta muy diferente a la de la precipitación. Pero sobre

superficies continentales la interpretación del señal esta mas complicado. Eso viene de que la

temperatura de radiación de la tierra esta más similar a la de la precipitación y más heterogéneo

(depende sobre todo de la humedad del suelo, pero también de la vegetación y del tipo de suelo). Las temperaturas influyen en la manera que controlan la fase de la precipitación que por su parte

influye el tipo de interacción con la radiación de microondas (reflección, absorción o dispersión). El

tipo de precipitación, sea conectivo o stratiformo y partes de cada uno en sistemas de mezcla, tiene

que ser considerado, y entonces estimado por el algoritmo para entonces derivar la suma de

precipitación. Las intensidades de precipitación por su parte también influyen la calidad del

producto en tanto a la intensidad minima detectable.

Todo eso implica que resultados de estudios de validación efectuadas en otras partes del mundo no

pueden ser transferidos sin nada más a su área de investigación.

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Resultados de la verificación del producto TRMM 3B42 V6 para la región de Cuzco (y la Paz). Se realizaron comparaciones de una célula de la TRMM con cuatro estaciones de medición en

Cuzco durante un lapso de diez anos y medio (01/1998-06/2008). Su localización se encuentra en al

mapa mostrado aquí debajo. Las cuatro estaciones fueron fusionados utilizando su promedio diario

para formar un valor único para el área (denominado ground truth) comparable al valor del

producto TRMM 3B42 V6 que representa igualmente un valor medio para la célula considerada. La

verificación detallada se hizo a base de valores diarios. Agregaciones temporales a sumas

semanales, 15-días y mensuales igual como promedios de áreas de diferentes extensiones (0.5°²,

0.75°² y 1°²) fueron ejecutados.

Figura 2: estaciones de medición SENAMHI en Cuzco y la célula TRMM considerada (cuadrado gris).El ground truth para esta célula se compone de los datos de las estaciones Cuzco Aeropuerto, Granja Kcayra, Paruro y Cay Cay

Fuente: Mario Rohrer, Meteodat GmbH

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Resultados - Estimación de valores diarios: La estimación de valores diarios es poco confiable. No se puede definir una tendencia clara de sobre- o subestimación que hace la aplicación de un factor simple de corrección imposible. Figura 3 y 4: Valores diarios de precipitación estimados por la TMPA y medidos en Cuzco (ground truth) entre 01/01/1998 y 31/05/2008 y diagrama de dispersión entre TMPA y ground truth con la línea de regresión y el cuadrado del coeficiente de correlación.

En general, pequeñas intensidades de 2mm/d están sobre-estimadas. Intensidades superiores a 5mm/d están subestimados como muestra el calculo de bias (ver diagrama).

Figura 5: Errores de la TMPA en comparación al Ground Truth según la intensidad de precipitación.

El coeficiente de correlación es de 0.55. La dispersión de los valores esta muy alta (ver. Figura 4) Considerando los días con precipitación, la TMPA estima muy bien su aparición en el periodo de lluvia (definido aquí como diciembre, enero, febrero).

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En el tiempo de sequía, la TMPA sobre-estima mucho el número de días con lluvia: en la mitad de

los días designados “con lluvia” por la TMPA, no fue registrado precipitación en ninguna estación

del área de investigación. Igual en los días « mal » estimados, la suma diaria de precipitación esta

debajo de 3mm/d en 89% de los casos. En el periodo de lluvia el número de días con lluvia esta bien

estimado.

En general se observa una subestimación de los valores del ground truth por la TMPA en el periodo

considerado.

Desde el punto de vista de las estimaciones satelitales:

La mayoría de las grandes estimaciones de precipitación de la TMPA están muy sobre-estimadas.

Los diez casos mas altos estimados por la TMPA están ensenados en figura 6. Las sumas diarias

encima de 15mm/d están a 91.3% sobrestimados. Las sumas encima de 10mm/d todavía a 86%.

Figura 6: Las diez estimaciones más grandes de la TMPA y los valores terrestres equivalentes (01/01/1998-31/05/2008). Todas las diez estimaciones están sobre-estimadas.

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Resultados - Agregaciones temporales: La agregación temporal a sumas semanales, quincenales o mensuales (resolución espacial constante de 0.25°x0.25°) lleva a una mejora de la estimación. La TMPA acerca sus estimaciones al ground truth con la resolución temporal decreciente. El ejemplo del año 2006/2007 muestra una clara aproximación en las sumas y en el curso del grafo. Figura 7A-D: Comparaciones de series de tiempo entre valores TMPA y mediciones terrestres en Cuzco, 01/10/2006-30/09/2007 y diagramas de dispersión entre los dos. Mostrados son valores diarios (a), valores semanales (b), valores quincenales (c) y mensuales (d)

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Los valores se concentran cerca de la línea de regresión y la inclinación de la línea de regresión se acerca a la bisectriz. El coeficiente de correlación aumenta a 0.91 a resolución mensual como muestra la ilustración 8. La resolución temporal inferior implica un fuerte aumento en la correlación y en la calidad de estimación.

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ilustración 8: coeficiente de correlación entre valores de la TMPA y mediciones terrestres dependiendo de la resolución temporal (01.01.1998-31.05.2008)

Tabla 3: Sumas anuales estimadas por la TMPA y medidos en Cuzco 1998-2007

A pesar de la mejora la sub-estimación en general por al TMPA persiste. Eso se puede ver también claramente mirando las épocas de lluvia en las series de tiempo anuales (ver ilustración 9). Una excepción son los periodos 98/99 y 07/08. Las sumas anuales confirman esta observación como indica la tabla 3. En general las sumas anuales están bien estimadas por la TMPA.

Figura 9: :comparación de series de tiempo de precipitaciones mensuales de la TMPA y mediciones terrestres en Cuzco, 01/01/1998-31/05/2008

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Resultados - agregación espacial

La agregación espacial a tamaños de células de 0.5°x0.5°, 0.75°x0.75° y 1°x1° no lleva a una

mejora tan resaltante como la agregación temporal. Figura 10 muestra que el coeficiente de

correlación sube de 0.55 a 0.65. Considerando también los scatterplots se puede observar que los

valores no se agrupan más con una resolución espacial mas baja, si no que hasta la subestimación

por la TMPA se agrava. ilustración 10: coeficiente de correlación entre

valores de la TMPA y mediciones terrestres dependiendo de la resolución espacial

(01.01.1998-31.05.2008)

Figuras 11 a)-d): diagramas de dispersión entre datos de la TMPA y valores terrestres (01.01.1998-31.05.2008) para las resoluciones de 0.25°, 0.5°, 0.75° y 1°. inclinación de la línea de regresión se baja con resolución espacial mas baja

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Viendo las series de tiempo en la figura 12 A-D se puede observar hasta una empeoramiento de

la estimación en febrero 2004 con menor resolución espacial. Hay la suposición que la esperada

mejora con resoluciones espaciales mas bajas se suspendió porque las células mas grandes

incluyen regiones mas húmedas. Como se encontró que la TMPA subestima las grandes

intensidades en la región, entonces si las grandes células para estimar son caracterizadas por

intensidades grandes, el error resultaría más grande también.

Figura 12 A-D:Comparaciones de series de tiempo entre valores diarios de la TMPA y mediciones terrestres en Cuzco, 01/12/2003-28/02/2004 con la resolución espacial de (a) 0.25°, (b) 0.5° (c) 0.75° y (d) 1°.

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Resultados - Valores horarios

Se hizo una comparación de valores horarios para investigar si el método de agregación a valores

diarios introduce errores que cambian los resultados de la verificación drásticamente. Se hizo una

comparación de valores de la misma célula con valores horarios de la estación de Cuzco

Aeropuerto (datos METAR). Se observo que la estimación de valores horarios muestra una

asociación inferior a la de valores de resolución temporal menor con un coeficiente de

correlación de 0.056. La comparación de series de tiempo esta ensenada en figura 13 .

Figura 13: Valores horarios de precipitación estimados por la TMPA y medidos en

las estaciones de Cuzco.

Para que se pueden aplicar los datos de la TMPA?

Cada uno de los usarios tiene que decidir cual calidad y exactitud necesita para su aplicación y

que reduccion en la resolución puede tolerar para un aumento de calidad. Aquí no se darán

recomendaciones explicitas porque el saber sobre las necesidades de la relación resolución – vs.-

calidad de las aplicaciones no es suficiente para dar tal recomendación.

Entonces se dará un resumen de la calidad del producto TRMM 3B42 V6 a diferentes

resoluciones con el fin de facilitar la decisión si el producto esta apto para un tal uso o no.

- La estimación de sumas mensuales esta considerada como muy buena. La correlación con

las mediciones terrestres esta muy alta y la TMPA es capaz de reproducir las series de

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tiempo adecuadamente. Igual hay que tener en cuenta una ligera subestimación por la

TMPA en general, pero que sobrestimaciones igualmente pueden ocurrir.

- Sumas quincenales están bien reproducidas por la TMPA. Hay que tener en cuenta, una

ligera subestimación por la TMPA en general, pero que sobrestimaciones ocurren

igualmente.

- La estimación de sumas semanales esta un poco insegura

- Como la utilización de células mas grandes no lleva a una mejora destacante, no se

recomienda de trabajar con resolución espacial mas baja que 0.25°, ya que no conlleva una

qualidad mas alta.

- valores diarios de precipitación de la TMPA muestran una gran variabilidad de la calidad,

asi que su uso sin chequeo previo no esta recomendado.

- En tiempo de sequía, los errores de las estimaciones diarias de la TMPA están pequeños,

aun que las estimaciones no sirve para estimar el numero de días con/sin lluvia.

- La TMPA no es capaz de estimar eventos extremos en tanto a su tamaño, así que no se

recomienda de utilizarlo en la predicción de inundaciones a este punto de desarrollo del

producto.

- La utilización de las sumas diarias sirve muy bien para definir los periodos de lluvia y

sequía.

- En lugares donde no hay otros datos, la estimación de la TMPA esta mejor que nada,

también considerando las sumas diarias.

- Se recomienda una verificación de los datos de la TMPA mediante comparación con datos

terrestres en cualquier región en la cual los quiere aplicar

El uso futuro de los datos de la TMPA parece muy prometedor considerando los siguientes factores:

El proyecto sucesivo a la TRMM es la Global precipitación Mission (GPM) que llevará a bordo un

radar mas sofisticado de dos canales. Adicionalmente Europa piensa de lanzar un segundo “satélite

de núcleo” tal como el TRMM ahora, que llevaría igualmente un radar, sensores de microondas e

infrarrojo. Este segundo satélite de núcleo aumentaría la cubertura global por satélites con sensores

sofisticados en la GPM. Otro factor es la intención de proveer con la versión 7 de la TMPA datos

adicionales que permiten de seguir en cuales sensores esta basado un tal valor. Esto permitiría un

análisis de error más sofisticado y la eliminación de valores basados en sensores que no dan un buen

resultado en una región.

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Referencias: EARTH OBSERVATION CENTER (2001): TRMM Data Users Handbook. Nacional Space

Development Agency Japan (JAXA). Disponible a través de http://www.eorc.jaxa.jp/TRMM/document/text/handbook_e.pdf , (04.11.2008)

HUFFMAN, G.J. & BOLVIN, D. T. (2009): “TRMM and other data precipitación data set

documentation”. Laboratory for Atmospheric Science, NASA Goddard Space Flight Center and Science Systems and Applications, Inc. Disponible como “TRMM 3B42_3B43_doc” at GSFC Ftp: ftp://precip.gsfc.nasa.gov/pub/trmmdocs/3B42_3B43_doc.pdf , (09/09/2009)

HUFFMAN, G.J., ADLER, R.F., BOLVIN, D.T., Gu, G., NELKIN; E.J., BOWMAN; K.P.,

HONG, Y., STOCKER, E.F. & WOLFF, D.B. (2007): “The TRMM Multi-satellite precipitación Analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, combined sensor precipitación estimates at fine scales”. Journal of Hydrometeorology, Vol. 8(1), P. 38-55.

Internet : donde conseguir datos TRMM:

GES DISC / NASA : - http://mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-

bin/mirador/presentNavigation.pl?project=TRMM&tree=project

Portal de datos del PACC : - http://tp-meteodat6.cyberlink.ch/pacc/

donde encontrar el Overflight Finder : http://tsdis.gsfc.nasa.gov/overflight/index.html donde encontrar Marlene: mscheel@alumni.ethz.ch

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ANEXO: Esquema del procesamiento de la TMPA