Predicción de lluvia a muy corto plazo mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo

Abstract

RESUMEN: La predicción de precipitación a muy corto plazo es una herramienta fundamental y con numerosas aplicaciones en el ámbito urbano y rural, teniendo un gran impacto en la agricultura, mantenimiento de aguas residuales, actividades industriales, etc. Actualmente, lo más común es que las aplicaciones operativas hagan uso de observaciones de radar y técnicas basadas en la persistencia lagrangiana (o semi-lagrangiana en el caso de introducir modelización estadística). Sin embargo, está produciéndose un aumento en el estudio del problema mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo. En el marco de este trabajo, se consideran un conjunto de radares regionales ofrecidos en abierto por la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) para modelizar, a través del uso de técnicas de aprendizaje profundo, la variabilidad espacio-temporal de la precipitación. Además, se han añadido como variable predictora los datos obtenidos mediante simulaciones numéricas del modelo de mesoescala WRF (Weather Research and forecasting) con el objetivo de estudiar su posible valor añadido.

ABSTRACT: Precipitation nowcasting is a fundamental tool with numerous applications in urban and rural areas, having a great impact on agriculture, wastewater maintenance, industrial activities, etc. Currently, the most common operational applications are using radar observations and techniques based on Lagrangian persistence (or semi-Lagrangian, in case they include statistical modelization). However, there is an increase in the study of the problem through the use of deep learning algorithms. In the framework of this work, a set of regional radars offered openly by the State Agency of Meteorology (AEMET) are considered to model -through the use of deep learning techniques- the spatio-temporal variability of precipitation. In addition, data obtained through numerical simulations of the mesoscale model WRF (Weather Research and forecasting) have been added as a predictor variable with the aim of studying its possible added value.