Resumen

Se realiza una modificación del Método de Evaluación Diagnóstico Orientado a Objetos (MODE) para evaluar el pronóstico de variables discretas a partir de las imágenes de satélite en formato TIFF. Para comprobar el comportamiento del método propuesto se utilizan los datos del pronóstico de nubosidad del modelo ARPS y las imágenes del satélite geoestacionario GOES-13. Los resultados obtenidos muestran que el método reconoce las áreas de nubosidad como resultado de la convolución y la aplicación de umbrales. Se encontró que los parámetros adecuados para el proceso de identificación de objetos son un radio de convolución R=4 y los umbrales T=0.1 y T=17 para el pronóstico y la observación, respectivamente. La medida de distancia euclidiana, derivada de la diferencia de centroide, la diferencia de área y la diferencia de perímetro, permitió identificar objetos con características similares en la observación y el pronóstico.

Palabras clave: Convolución, Identificación de objetos, Modelos de predicción numérica del tiempo, Umbrales, Verificación del pronóstico espacial.

Abstract

A modification of the Method for Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE) is developed to evaluate the forecast of discrete variables using satellite images in TIFF format. Cloud forecast from ARPS model and images of GOES- 13 geostationary satellite are used to check the performance of the proposed method. The results show that the method recognizes the cloud areas as result of convolution and thresholding processes. Suitable parameters for the objects identification process are convolution radius R = 4 and the thresholds T = 0.1 and T = 17 for the forecast and observation, respectively. The Euclidean distance measure, derived from the centroid, area and perimeter difference, identified objects with similar characteristics in the observation and forecast.

Key words: Convolution, Objects identification, Numerical weather prediction models, Thresholds, Spatial forecast verification.