uso de datos de temperatura de la superficie terrestre derivados de ...

USO DE DATOS DE TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE TERRESTRE DERIVADOS
DE IMAGENES SATELITALES DEL SENSOR MODIS PARA LA INICIALIZACION DE
UN MODELO NUMERICO DE CAPA LIMITE ATMOSFERICA EN MESOESCALA
German Bertossa, Guillermo J. Berri 1 y Gloria Pujol
Servicio Meteorológico Nacional, Buenos Aires, Argentina
1
Miembro del Consejo Nacional de Investigaciones Científica y Técnicas-CONICET, Argentina
email: gernacho1@yahoo.com.ar
Resumen
Se realiza un estudio exploratorio con la finalidad de determinar la utilidad de imágenes satelitales del sensor
MODIS para el cálculo del contraste térmico tierra-río. El objetivo es disponer de datos de temperatura en
superficie para utilizarlos en la inicialización de un modelo numérico de capa límite atmosférica en
mesoescala. La región de estudio es un cuadrado de de aproximadamente 100 km de lado, centrado sobre el
río Uruguay en proximidades de la ciudad de Gualeguaychú. Se procesan en total 43 imágenes satelitales
diurnas y nocturnas de un conjunto selecto de días de invierno y verano. Los días se seleccionan teniendo en
cuenta la ausencia de cobertura nubosa a fin de lograr la mayor exactitud posible en el cálculo de las
temperaturas de la superficie terrestre. Los datos de radiancia del sensor MODIS tienen 1 km de resolución y
se convierten a valores de temperatura de brillo mediante la ecuación inversa de Planck. Se seleccionan cajas
rectangulares, cubriendo áreas sobre el río y sobre la tierra adyacente, a fin de promediar las temperaturas y
calcular la diferencia de temperatura entre ambas superficies por sectores de la región de estudio. Las
diferencias de temperatura tierra-río en invierno y verano, tanto de día como de noche, son en todos los casos
consistentes con lo que se espera sea el caso teniendo en cuenta las propiedades físicas de las dos superficies.
No obstante el reducido número de casos estudiados, los resultados indican que las imágenes del sensor
MODIS son de gran utilidad para el cálculo del contraste térmico superficial en la región.
Palabras clave: temperatura por satélite, sensor MODIS, contraste tierra-río, inicialización modelo
numérico
Abstract
An exploratory study is performed with the purpose of determining the utility of MODIS satellite images to
calculate the land-river thermal contrast. The aim is to have surface temperature data for use in the
initialization of a mesoscale atmospheric boundary layer model. The study region is a square of about 100
km across, centered on the Uruguay River in the vicinity of the city of Gualeguaychú. A total of 43 daytime
and nighttime satellite images are processed, corresponding to a selected set of winter and summer days. The
days are selected taking into account the absence of cloud cover in order to achieve the greatest possible
accuracy in the calculation of surface temperatures. The MODIS radiance data have 1 km resolution and they
are converted to brightness temperature values by the inverse Planck equation. A set of rectangular boxes are
selected, covering areas on the river and adjacent land in order to calculate average temperatures and the
temperature difference between the two surfaces by sectors of the study region. The land-river temperature
differences in winter and summer, during daytime and nighttime hours, are in all cases consistent with what
is expected to be the case taking into account the physical properties of the two surfaces. Despite the small
number of cases studied, the results indicate that the MODIS sensor images are useful for calculating the
surface thermal contrast in the region.
1. Introducción
El modelo de capa límite atmosférica en mesoescala -MCLM- (Berri et al., 2010) se utiliza actualmente para
realizar pronósticos sobre la región del río Uruguay que se muestra en la Figura 1. El modelo está formulado
en ecuaciones primitivas de conservación de cantidad de movimiento, masa y calor, es hidrostático y seco y
emplea una formulación de la turbulencia con clausura de primer orden. El MCLM esta forzado en superficie
por la diferencia de temperatura entre la tierra y el río, en función de la geometría de la costa, y en el borde

superior por el viento y la temperatura en el tope de la capa límite atmosférica. La formulación del modelo
permite alcanzar una resolución horizontal de 1 km y reproducir aspectos de escala local del campo de
vientos en capas bajas que otros modelos no logran. El modelo MCLM funciona, en modo diagnóstico,
forzado por condiciones de borde definidas a partir de observaciones locales y de análisis de modelos
globales o regionales. En modo pronóstico, el modelo funciona forzado por las salidas de modelos de
pronóstico operativo regionales.
Figura 1: Mapa de la región de simulación numérica
La climatología del modelo MCLM se ha validado satisfactoriamente comparando la distribución de
frecuencias de dirección y velocidad del viento en superficie obtenida con el modelo, con la observada en las
estaciones meteorológicas de la región del Río de La Plata durante un período de 25 años (Berri et al., 2010).
En modo pronóstico el modelo MCLM funciona forzado por los pronósticos de modelos operativos para la
región. El modelo se ha validado también mediante un conjunto de pronósticos diarios realizados durante un
período de seis meses, con condiciones de borde definidas a partir de los pronósticos operativos del modelo
Eta/Cptec (Sraibman and Berri, 2009). Los resultados muestran que los errores con que el modelo calcula de
la distribución de frecuencias de dirección y velocidad del viento son razonablemente bajos. Recientemente
se ha realizado una validación de un año de pronósticos diarios con el modelo MCLM sobre la región del río
Uruguay, empleando observaciones meteorológicas de tres torres micrometeorológicas, con resultados
satisfactorios (Salles et al., 2012).
Como ya se indicó, el forzante del modelo en el borde inferior es la temperatura de la superficie. La
circulación atmosférica en capas bajas en las zonas próximas al río está determinada en gran medida por el
contraste térmico tierra-río, por lo que la correcta definición del mismo es fundamental para la calidad del
pronóstico. El Programa de Vigilancia Ambiental del Río Uruguay que se desarrolla en el Servicio
Meteorológico Nacional por convenio con la Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación,
cuenta con tres torres micrometeorológicas próximas al río que permiten disponer de valiosas observaciones
para la modelación numérica en la zona. Sin embargo, la falta de observaciones de la temperatura del río
obliga a adoptar algún criterio para subsanar tal carencia de información. Al momento, las temperaturas
sobre el río se definen en función de las temperaturas sobre tierra, suponiendo que el ciclo diario de las
mismas sobre el río es similar al ciclo diario sobre tierra, aunque con una amplitud reducida. Es sabido que la
variación diaria de la temperatura de grandes espejos de agua es considerablemente menor que la de la tierra.
Por ejemplo, la versión actual del modelo MCML define a la amplitud del ciclo diario de la temperatura del
agua como el 15% de la amplitud del ciclo diario sobre tierra.
Si bien el criterio adoptado permite subsanar con facilidad el inconveniente de la falta de datos de
temperatura del agua, la imposición de un ciclo diario de temperaturas sobre el río con idénticas
características que sobre tierra tiene limitaciones. La alteración que pueda sufrir el ciclo diario de la
temperatura como consecuencia de cambios repentinos en las condiciones meteorológicas, por ejemplo por
la ocurrencia de una tormenta o por el pasaje de un frente, se verá replicada en las temperaturas sobre el
agua.

a) simulación con calentamiento diurno de 15ºC, viento SO 3 m/s
media tarde
media noche
b) simulación con enfriamiento diurno de 15ºC, viento SO 3 m/s
media tarde
media noche
Figura 2: Vector viento a 10 m simulado en el caso de un a) calentamiento y b) enfriamiento diurno de 15ºC,
con un mismo viento regional del SO 3 m/s, a media tarde (izquierda) y media noche (derecha)
Si bien la temperatura sobre tierra responde rápidamente ante tales situaciones, no es el caso de la
temperatura del agua ya que la misma tiene una gran inercia térmica. Además, con la definición que se
emplea actualmente, el promedio diario de la temperatura sobre el río es el mismo que sobre tierra. Por lo
tanto, en cualquier situación y época del año, la temperatura sobre tierra resulta siempre mayor que sobre el
río durante el día y menor durante la noche. Claramente, no sería así en aquellos casos en que tengan lugar
cambios significativos en las condiciones atmosféricas en escala regional. Por ejemplo, el pasaje de un frente
frío durante el verano hará descender rápidamente la temperatura del aire, pero no así la del río por su gran
inercia térmica. En tal condición el río se transforma en una fuente de calor relativa a la tierra, revirtiendo la
condición de la versión actual del modelo en que la tierra es siempre una fuente de calor relativa respecto del
río durante el período diurno.
La Figura 2 muestra un ejemplo que permite comparar el campo de viento simulado por el modelo en un
caso típico en que la temperatura asciende durante el día (panel a), con otro caso en que la misma desciende
durante el día como consecuencia, por ejemplo, del pasaje de un frente frío (panel b). En ambos casos, las
condiciones iniciales y regionales son las mismas, el cambio en la temperatura es de 15ºC entre la mañana y
la tarde y el viento regional es constante del SO a 3 m/s. Los paneles de la izquierda muestran el viento a la
media tarde y los de la derecha a la media noche. En la situación típica, panel a), se aprecia a la tarde la
componente del viento del río hacia la tierra en las proximidades de las costas, como consecuencia del
calentamiento diurno que genera una circulación térmica local del tipo brisa de mar-tierra. Hacia la media
noche las velocidades son menores por la estabilidad nocturna y la circulación térmica local comienza a
revertirse. En la situación del enfriamiento diurno, panel b), prácticamente no se observan cambios entre la
tarde y la noche, como así tampoco se aprecian variaciones en el campo de viento cerca de las costas y sobre
el río. Además, el pronunciado enfriamiento diurno, asociado al débil viento regional, genera condiciones
estables y vientos débiles en superficie. El ejemplo presentado sirve para ilustrar la marcada dependencia que
tiene la circulación local en capas bajas con respecto al ciclo diario del contraste térmico tierra-río. La

inapropiada definición del mismo puede tener como consecuencia un significativo error en el pronóstico del
viento en la región.
En la búsqueda de alternativas que permitan definir más apropiadamente el forzante térmico en superficie, se
decidió estudiar la posibilidad de emplear temperaturas calculadas en forma remota, a partir de información
proporcionada por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Este sensor es el
instrumento principal que se encuentra a bordo de los satélites Terra y Aqua, que se encuentran en órbita
circular, cuasi polar y helio-sincrónica, a 705 km de altura. El sensor MODIS realiza frecuentes
observaciones de la superficie terrestre, cubriéndola enteramente cada 1 ó 2 días. Sus sensores capturan la
radiación electromagnética entre 0.4 y 14.4 micrones, dividida en 36 bandas espectrales y en grupos de
diferentes resoluciones espaciales, 250 m, 500 m y 1000 m, dependiendo de las bandas que capture. Los
datos del sensor MODIS proporcionan valiosa información sobre los procesos que tienen lugar en la tierra,
los océanos y la baja atmósfera, gracias a su alta frecuencia temporal y su elevado número de bandas
espectrales.
El objetivo de este trabajo es presentar los resultados preliminares obtenidos luego de procesar un conjunto
de 43 imágenes satelitales. Las siguientes secciones describen las imágenes de satélite utilizadas y el criterio
empleado para seleccionar los días de estudio, como así también un breve resumen del algoritmo que se
utiliza para calcular las temperaturas del suelo a partir de las radiancias. Luego se describe la subdivisión en
cajas de la región de estudio en las que se calcula el valor promedio de la temperatura de todos los pixeles
contenidos en cada una de ellas. Por último se presentan los resultados de un conjunto selecto de días
destacando el contraste térmico entre tierra y río en diferentes partes de la región de estudio.
2. Datos y metodología
2.1 Datos de temperatura por satélite
Se definió un área de trabajo sobre el río Uruguay y sus costas adyacentes, cuyos extremos son: 32°50´S -
58°40´O y 33°25´S - 57°50´O. Dentro de esta área se seleccionaron los datos MODIS de la banda 31(ubicada
aproximadamente en 11 micrones en el infrarrojo térmico), con una resolución espacial de 1000 metros. Se
eligieron algunos días preferentemente consecutivos, de los meses de marzo, abril, mayo y junio de 2011 y
enero de 2012. En total se seleccionaron 43 imágenes, de las cuales 25 son de noche y 17 de día. Del total de
43 imágenes, 13 corresponden a días de verano y 30 a días de invierno.
La selección de los días se realizó en base a la ausencia de cobertura nubosa y al ángulo de adquisición de la
pasada. Se descartaron las imágenes que se hallaban próximas a los bordes de la región, ó sobre los mismos.
Esto último es a fin de evitar la distorsión geométrica de los píxeles, lo que ocasiona una disminución de la
resolución espacial, o sea un mayor tamaño del pixel y por ende la modificación del valor del mismo. El
procesamiento de las imágenes consiste de los siguientes pasos:
a. georeferenciación de las pasadas MODIS en coordenadas de latitud y longitud.
b. sectorización del área de trabajo seleccionada, en valores de radiancia.
c. conversión de los valores de radiancia de la imagen sectorizada a valores de temperatura de brillo
(Kelvin) mediante la aplicación de la ecuación inversa de Planck.
d. generación de un archivo ASCII de tres columnas: longitud, latitud y valor del pixel en temperatura de
brillo (Kelvin)
2.2 Elección de las áreas de sectorización
Mediante imágenes satelitales brindadas a través del programa Google Earth se seleccionaron cajas de forma
rectangular sobre la zona de estudio en el río Uruguay. La sectorización se realizó de forma tal que siempre
hubiera áreas próximas entre sí, ubicada una de ellas en territorio argentino, otra sobre el río Uruguay y la
tercera en territorio uruguayo. La distribución de las mismas se muestra en la Figura 3, con indicación de la
cantidad de pixeles (puntos) incluidos en cada una de ellas. Sobre el tramo este-oeste del río, no toda la
superficie es propiamente agua sino que existen lugares más o menos inundables según los niveles del río.
Por esta razón se consideró una división de cajas tal que algunas de ellas se hallen sobre el río propiamente y
otras sobre zonas inundables. Se eligieron 6 cajas, subdivididas cada una en tres áreas ubicadas en Argentina,

Uruguay y el río, respectivamente, más una séptima caja con sólo un área exclusivamente sobre el río, en
donde éste se angosta y aparecen varias islas.
Caja 6 y 7
Caja 5
Caja 4
Caja 3
Caja 2
Caja 1
CAJA
3
CAJA
4
CAJA
2
CAJA
1
Figura 3: Configuración de cajas elegidas, con indicación de la cantidad de pixeles (puntos) en cada una.
3. Resultados preliminares
A partir de las temperaturas obtenidas de las radiancias de la imagen satelital, se calculó el valor promedio
de la temperatura de todos los puntos ubicados dentro de cada caja, con el fin de analizar el contraste térmico
tierra-agua. Se analizaron las temperaturas de las 43 imágenes, clasificándolas según días de verano o
invierno y según el horario de mañana, tarde o noche. La Figura 4 muestra, a modo de ejemplo, el valor
promedio de la temperatura por cajas de situaciones durante el día, de dos días de invierno, 8/5/2011 a las 14
hs y 9/5/2011 a las 11 hs; y un día de verano, 27/1/2012 a las 11 hs. También se muestran situaciones
nocturnas de un día de invierno, 14/5/2011 a las 23 hs, y un día de verano, 28/1/2012 a las 02 hs.
Al comparar los períodos diurno y nocturno se puede apreciar la diferencia entre las temperaturas del río y de
la tierra. Durante el día la temperatura sobre el río es menor que sobre tierra, mientras que de noche ocurre lo
contrario. Esta situación sucede tanto en invierno como en verano, aunque en este último caso hay mayor
contraste. Así, mientras la temperatura del río muestra poco cambio entre el día y noche, sobre tierra la
diferencia entre las temperaturas de ambas superficies es considerable, particularmente durante el verano.
Un caso particular se puede apreciar el 9/5/2011 durante el día, cuando las temperaturas del río son
prácticamente iguales a las de tierra. Dado el horario de la mañana, 11 hs, y la época del año, invierno, es
probable que el suelo no se haya calentado suficientemente. En cambio, en horas de la tarde, 14 hs, del día
anterior 8/5/2011, la temperatura del agua es inferior a la de tierra en la mayoría de las cajas.

Temperatura ( o C) – Invierno Dia (8/5/2011 - 14 hs)
Temperatura ( o C) – Invierno Noche (14/5/2011 - 23 hs)
35,0
30,0
Argentina Rio Uruguay
35,0
30,0
Argentina Rio Uruguay
25,0
25,0
20,0
20,0
15,0
15,0
10,0
10,0
5,0
CAJA 1 CAJA 2 CAJA 3 CAJA 4 CAJA5 CAJA 6 CAJA 7
5,0
CAJA 1 CAJA 2 CAJA 3 CAJA 4 CAJA5 CAJA 6 CAJA 7
Temperatura ( o C) – Invierno Dia (9/5/2011 - 11 hs)
35,0
30,0
Argentina Rio Uruguay
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
CAJA 1 CAJA 2 CAJA 3 CAJA 4 CAJA5 CAJA 6 CAJA 7
Temperatura ( o C) – Verano Dia (27/1/2012 - 11 hs)
Temperatura ( o C) – Verano Noche (28/1/2012 – 02 hs)
35,0
30,0
35,0
30,0
Argentina Rio Uruguay
25,0
25,0
20,0
20,0
15,0
15,0
10,0
5,0
Argentina Rio Uruguay
CAJA 1 CAJA 2 CAJA 3 CAJA 4 CAJA5 CAJA 6 CAJA 7
10,0
5,0
CAJA 1 CAJA 2 CAJA 3 CAJA 4 CAJA5 CAJA 6 CAJA 7
Figura 4: Temperatura promedio de las diferentes cajas de una selección de días.
Se calculan también los promedios de temperatura de todas las áreas sobre el río y sobre tierra, para una
selección de días de invierno y verano, tanto durante el período diurno como el nocturno. La Tabla 1 muestra
el promedio de la temperatura de todas las cajas (en ºC), para el invierno por la noche (26/5/2011 a las 02 hs)
y de día (01/6/2011 a las 15 hs), como así también para el verano durante el día (27/1/2012 a las 11 hs) y la
noche (28/1/2012 a las 02 hs).
Los promedios reflejan, tanto en invierno como en verano, una mayor diferencia de temperatura entre el día
y la noche sobre tierra, ya que sobre el río permanece casi constante. En el invierno se aprecia un mayor
contraste térmico tierra-agua durante la noche, mientras que en el verano ocurre lo contrario.

Invierno
Verano
Argentina Rio Uruguay Argentina Rio Uruguay
Noche 6,6 11,7 7,0 Noche 16,2 20,0 16,4
Dia 10,7 11,2 12,8 Dia 28,6 21,9 30,3
Tabla 1: Promedio de la temperatura de todas las cajas (ºC) de un conjunto de días (ver texto).
Las diferencias de temperatura entre tierra y río durante el invierno y el verano, tanto en horas del día como
de la noche, muestran en todos los casos un comportamiento muy coherente con lo que se espera que ocurra
teniendo en cuenta las propiedades físicas de los dos tipos de superficie.
4. Conclusiones
Si bien el análisis realizado corresponde a un reducido número de casos, los resultados obtenidos muestran
que las temperaturas de la superficie terrestre calculadas a partir de los datos del sensor MODIS pueden
resultar de gran utilidad para definir el contraste térmico superficial en la región.
Referencias
Berri, G.J., Sraibman, L., Tanco, R. and Bertossa, G., 2010: Low-level wind field climatology over the La
Plata River region obtained with a mesoscale atmospheric boundary layer model forced with local weather
observations, J. App. Meteorol. and Climat., 49, 6, 1293-1305.
Sraibman, L. and Berri, G.J., 2009: Low-level wind forecast over the La Plata River region with a mesoscale
boundary layer model forced by regional operational forecast, Boundary-Layer Meteorology. 130, 407-
422
Salles, M.A., Berri, G.J., Luraschi, F., Fernandez, M. y Suaya, M., 2012: Intercomparación de pronósticos de
viento en superficie realizados con diferentes versiones de un modelo de capa limite en mesosescala,
Actas Congremet XI, Mendoza, Argentina, mayo 2012, 8 pág.
Reconocimientos
Este trabajo se ha realizado con el apoyo del proyecto PICT2008-1417 de la Agencia Nacional de Promoción
Científica y Tecnológica (ANPCyT).