Corrección atmosférica de imágenes de satélite por métodos de aprendizaje automático

154 Pages·2014·7.25 MB·Spanish

by  Javier Rodríguez

Facultad de Ciencias
Departamento de F´ısica Aplicada
Tesis Doctoral
Correccio´n atmosf´erica de im´agenes de
sat´elite por m´etodos de aprendizaje
autom´atico
´ ´
Presentada por JAVIER RODRIGUEZ MARTIN para optar al grado de
Doctor por la Universidad de Valladolid
Dirigida por:
Jos´e-Luis Casanova Roque y Mar´ıa Julia Sanz Justo

D. JOSE´-LUIS CASANOVA ROQUE, Catedr´atico de la Universidad de Valladolid y
Dn˜a. MARIA JULIA SANZ JUSTO,ProfesorTitulardelaUniversidaddeValladolid:
CERTIFICAN:Quelapresentememoriatitulada“Correcci´on atmosf´erica de im´age-
nes de sat´elite por m´etodos de aprendizaje autom´atico” ha sido realizada bajo
nuestra direcci´on por D. JAVIER RODRIGUEZ MARTIN
Y PARA QUE CONSTE y en cumplimiento de la legislaci´on vigente, lo firmamos en
Valladolid a 15 de Septiembre de 2014
Fdo: Jos´e-Luis Casanova Roque Fdo: Julia Sanz Justo
iii

Dedicado a mi familia,
en especial, a la pequen˜a Elisa.
v

AGRADECIMIENTOS
Seguramente, nunca hubiera llegado a terminar este trabajo, ni quiz´a ninguno de los pro-
yectosqueemprend´ı,sinelapoyoincondicionaldemifamiliayamigos,portanto,elprimer
y m´as importante de los agradecimientos es para ellos. En particular, doy las gracias a mis
padres por su enorme paciencia y todo el esfuerzo realizado, y a Mariana, por estar siempre
conmigo, escuch´andome y anim´andome, en todo momento.
Quiero dar las gracias a los directores de esta tesis, el Prof. Jos´e-Luis Casanova y la Dra.
JuliaSanz,poraceptarmeenellaboratoriod´andomelaoportunidadderealizarestetrabajo,
por su apoyo durante estos an˜os y por sus orientaciones. De igual forma, agradezco a mis
compan˜eros de laboratorio su amistosa acogida y los muchos buenos momentos que hemos
pasadojuntos.Deformaespecial,agradezcoalDr.PabloSalvadorsupermanentedisposici´on
para ayudarme a resolver las dificultades que han ido surgiendo.
Me gustar´ıa agradecer al Prof. Holger Kantz, del Instituto Max Planck (MPIPKS), la gran
oportunidad que me brind´o acept´andome en su grupo los 6 meses de mi ’estancia breve’.
Poru´ltimo,agradezcoalprogramaFPIdelMinisteriodeCienciaeInnovaci´onlafinanciaci´on
de este trabajo.
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Contenidos
Lista de Figuras XIII
Lista de Tablas XV
Resumen XVII
Glosario de s´ımbolos XVIII
1. Introducci´on 1
2. Modelo meteorol´ogico 7
2.1. Introducci´on. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Componentes principales del modelo WRF. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1. El nu´cleo din´amico ARW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2. WPS: pre-procesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.3. Funciones del WPS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.3.1. Geogrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3.2. Ungrib . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3.3. Metgrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3. Ecuaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3.1. Coordenada vertical y condici´on de borde inferior WRF-ARW. . . . . 12
2.3.2. Ecuaciones de Euler en forma de flujo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.3. Humedad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.4. Ecuaciones incluyendo el factor de mapa y los t´erminos rotacionales . 15
2.4. Discretizaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.1. Temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.2. M´etodo de integraci´on en el tiempo: RK3 . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.2.1. Paso de tiempo dividido (“Split time step”). . . . . . . . . . 18
2.4.3. Discretizaci´on espacial: Ret´ıcula C de Arakawa. . . . . . . . . . . . . . 18
2.4.3.1. Filtros incluidos en el paso de tiempo . . . . . . . . . . . . . 19
ix
Correccio´n atmosf´erica de ima´genes de sat´elite por m´etodos de aprendizaje automa´tico
2.4.3.2. Interacciones f´ısicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3. Modelo de gases 21
3.1. Introducci´on. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2. Caracter´ısticas del modelo WRF/Chem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2.1. Transporte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.2. Deposici´on seca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.3. Qu´ımica de la fase gaseosa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.4. Emisiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.5. Parametrizaci´on de aerosoles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.5.1. Distribuci´on de taman˜os . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2.5.2. Nucleaci´on, condensaci´on y coagulaci´on . . . . . . . . . . . . 25
3.2.5.3. Qu´ımica de aerosoles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2.5.4. Frecuencias de fot´olisis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2.6. GOCART . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2.6.1. Transporte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2.6.2. Emisiones de sulfuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2.6.3. Emisiones de polvo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2.6.4. Emisiones de OC y BC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2.6.5. Emisiones de sales marinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.6.6. Qu´ımica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.6.7. Deposici´on seca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.6.8. Absorci´on de humedad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.6.9. Propiedades ´opticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.7. PREP-CHEM-SRC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2.8. Bases de datos de emisiones antropog´enicas globales . . . . . . . . . . 30
3.3. Configuraci´on utilizada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4. Asimilacio´n de datos 33
4.1. Introducci´on. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2. M´etodos de asimilaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.0.1. Interpolaci´on ´optima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2.1. Asimilaci´on de datos secuencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.2.1.1. Filtro de Kalman est´andar y extendido (EKF) . . . . . . . . 40
4.2.1.2. EnKF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2.2. Asimilaci´on de datos variacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2.2.1. 3DVAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2.2.2. 4DVAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.3. Ejemplo: asimilaci´on de datos en el modelo de Lorenz . . . . . . . . . 46
4.3. Asimilaci´on de datos en el modelo WRF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.1. Metodolog´ıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.2. Sensores ATOVS utilidados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.2.1. HIRS/3, HIRS/4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3.2.2. AMSU-A, AMSU-B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
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