Rediseño de un sitio de predicción meteorológica basada en mapas interactivos
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Rediseño de un sitio de predicción meteorológica basada en mapas
interactivos
Jonathan Urrea1,2, Estatio Gutierrez2,3,4, Robinson Rivas1, Raúl Padrón2,3
1
Facultad de Ciencias, Escuela de Computación, Universidad Central de Venezuela
2
Unidad de Meteorología, Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC)
3
Centro virtual de Meteorología
4
City College of New York
{jonathan.urrea, robinson.rivas}@ciens.ucv.ve
estatio@yahoo.com,raul.padron@gmail.com
Abstract 1. Introducción
We developed an Interactive Meteomaps System,based La humanidad ha realizado un gran esfuerzo por
on a previous work (Meteorological Interactive predecir el estado del tiempo y el clima, así como para
Automated System - SAMMET-i) [1]. This new system interpretar las señales visuales, sonoras y de otro tipo
allow users to view in an easy way the meteorological que emite la atmósfera. Recientemente se ha avanzado
and predictive information generated by SAMMET-i. de manera importante en la capacidad de informar los
Moreover, this system shows satellite images, synoptic reportes del tiempo, bien sea a través de la televisión,
maps and the weather stations located in Venezuela. los medios impresos o la Internet. Gracias a la gran
We also developed a Database for optimal storage of influencia de la Internet sobre estos reportes del tiempo
historic data, captured every hour from each station. y predicciones meteorológicas es posible ahora
We catch data from a total of 420 stations in Venezuela consultar estas informaciones en tiempo real.
and other Latin American countries, and 4 weather Por estas razones en Venezuela se desarrolló el
stations in the MeteoVen network. Sistema Automatizado de Modelaje Meteorológico I-
interactivo (SAMMET-i). En este trabajo presentamos
Resumen una herramienta visual (Meteomapas interactivos) que
hemos desarrollado para agregar nuevas funciones al
En este trabajo desarrollamos un Sistema de sistema como lo son; el almacenamiento y la descarga
Meteomapas Interactivos (SMI) basado en el Sistema de datos históricos de las estaciones meteorológicas y
Automatizado de Modelaje Meteorológico Interactivo la consulta de las predicciones meteorológicas del
(SAMMET-i) [1]. El nuevo sistema permite al usuario SAMMET-i, así como algunas informaciones
visualizar a través del Internet de una marera rápida y referentes al estado del tiempo actual; y adicionalmente
sencilla todo los mapas de predicciones se agregó un menú amigable que permitiese elegir las
meteorológicas del SAMMET-i. Además permite distintas opciones de los mapas con las predicciones
consultar imágenes satelitales, mapas sinópticos y meteorológicas.
estaciones meteorológicas que reportan el estado del El sistema está siendo puesto a prueba tomando
tiempo en Venezuela. información de un número superior a 340 estaciones
También se diseñó una Base de Datos para almacenar situadas en el área de Venezuela y el Caribe, a través
los datos de cada estación meteorológica, que se de los datos proporcionados por la NOAA [2] y datos
almacenan cada hora pudiendo luego ser consultados de cinco estaciones venezolanas de la red MeteoVen
a través de una interfaz web. Se cuenta actualmente (red de estaciones meteorológicas del CvM)[3]. Se
con información de 347 estaciones en Venezuela y presentan el desarrollo preliminar, algunas pantallas
otros países latinoamericanos, y 5 estaciones de la red del sistema, y una discusión acerca de los alcances
MeteoVen futuros de este proyecto.
2. El Problema proceso de corrida de cada uno de los modelos y
finalmente post-procesar las salidas obtenidas
La Red de Estaciones Meteorológicas (Red utilizando el graficador Grads, que es una herramienta
MeteoVen), integrante del Centro virtual de interactiva utilizada para la manipulación y
Meteorología (CvM)[4] opera en colaboración con la visualización de datos científicos como se muestra en
Unidad de Meteorología del Instituto Venezolano de la Figura 1.
Investigaciones Científicas (IVIC), registrando muy
frecuentemente (cada 5 minutos) las condiciones
atmosféricas reportadas por las estaciones
meteorológicas en distintas zonas del país.
Actualmente, la información puede ser consultada en
tiempo real a través de su sitio web
http://met.ivic.gob.ve/cvm pero los registros históricos
no están disponibles al público de una manera práctica
y sencilla. La inexistencia de una Base de Datos
centralizada así como la manera ineficiente en que se
almacenan los datos en la actualidad dificulta y en la
Figura 1- Resultados del graficador Grads
práctica imposibilita el acceso a la información a través
de la página web del CvM. Por esta razón, fue El tiempo de cómputo de este tipo de modelos depende
necesaria la elaboración de un sistema que almacenara directamente de las características del servidor
los datos generados por las estaciones y permita el utilizado, las dimensiones del área simulada, su
acceso a los mismos a través de una interfaz. Además resolución y de las parametrizaciones físicas
de los datos registrados por la Red MeteoVen, se seleccionadas. Debido a que este proyecto ha sido
consideró útil incluir los reportes de las estaciones desarrollado con escaso financiamiento existen por el
meteorológicas ubicadas en los distintos aeropuertos de momento ciertas limitaciones en cuanto a la capacidad
Venezuela y el Caribe, los cuales son transmitidos cada computacional disponible y la elaboración de
cierto número de horas por cada aeropuerto a través de herramientas que permitan un desempeño más eficiente
la Internet usando un formato denominado METAR. del sistema.
Por otra parte, los datos disponibles en esta Base de
Datos meteorológicos serán utilizados como Sin embargo, es posible realizar simulaciones de 48
condiciones iníciales para las corridas de los distintos horas de duración para un par de dominios; donde el
modelos meteorológicos de predicción del tiempo del primero de ellos abarca El Caribe, Venezuela, parte de
SAMMET-i, como los son los modelos WRF, MM5, Colombia y Brasil. El segundo dominio está destinado
BRAMS, entre otros. sólo para simular el comportamiento de las variables
meteorológicas sobre Venezuela a una resolución
3. Antecedentes mayor. Próximamente se extenderá al doble el número
de procesadores lo cual permitirá incrementar el
El Sistema Automatizado de Modelado Meteorológico periodo pronosticado.
para Venezuela (SAMMET) que evolucionó En la Figura 2 se muestra un ejemplo de la interfaz del
rápidamente al SAMMET-i, es una herramienta CvM, disponible en http://met.ivic.gob.ve/cvm/
desarrollada por el Centro virtual de Meteorología
(CvM)[4], para proporcionar diariamente los resultados
de las simulaciones, realizadas a través de varios
modelos numéricos como por ejemplo el WRF[5], de
algunas condiciones meteorológicas como el mapa de
descargas eléctricas atmosféricas y oceánicas sobre
Venezuela y el Caribe. Este tipo de información es de
suma utilidad para pronosticadores, investigadores y
público en general que desean conocer cuál será el
posible estado del tiempo en un momento determinado
futuro sobre el territorio nacional.
El sistema está conformado por una serie de códigos
que permiten descargar la información necesaria de
Figura 2- Interfaz del CVM
Internet, realizar sin intervención de un usuario todo el
Un aspecto importante de este sistema, es que hace uso 4. Sistema de Meteomapas Interactivos
de la interfaz GoogleMaps para mostrar los mapas. La
información es descargada de imágenes procedentes de El Sistema de Meteomapas Interactivos está compuesto
la NOAA y luego procesada y particionada para por 3 módulos los cuales se explican a continuación:
adaptarla al visualizador de mapas. Este proceso es
costoso en tiempo de cómputo y limita la cantidad y
calidad de las imágenes que pueden ser visualizadas. 4.1 Modulo de Usuario: Es la interfaz para público
Un ejemplo se muestra en la figura 3, donde se muestra general donde se pueden hacer consultas de mapas de
específicamente la interfaz correspondiente a predicciones meteorológicas que se visualizan a través
SAMMET-i disponible actualmente en de la interfaz de Google Maps como lo son:
http://met.ivic.gob.ve/sammet/ temperatura, precipitación, dirección y velocidad del
viento, humedad, temperatura del mar, oleaje,
cizalladura, CAPE, índice de Chandler, altura
geopotencial y presión a nivel del mar. También se
pueden visualizar mapas satelitales, mapas de
superficies, y el mapa de descargas eléctricas
atmosféricas de Venezuela del CvM. El nuevo
MeteoMapa interactivo permitirá además visualizar la
ubicación geográfica y los datos de todas las estaciones
meteorológicas que están registradas en la Base de
Datos, a través de iconos en el mapa, donde cada
estación muestra las condiciones meteorológicas
actuales o las últimas reportadas; así como también los
registros históricos de cada una de las estaciones, estos
resultados se muestran en tablas o optativamente en
Figura 3: Interfaz de SAMMET-i
modo gráfico.
En este sitio se ejecutan una serie de modelos de
4.2 Módulo de administrador: Un administrador
mesoescala para la obtención de los datos. Los
previamente autenticado podrá administrar el registro
modelos BRAMS, CATT, WAM, WRF, MM5, ETA y
de regiones que pueden representar a un conjunto de
los códigos que constituyen al sistema son ejecutados
países, agregar países que pueden contener a un
en un servidor de 64-bits con procesador Intel dual-
conjunto de estaciones meteorológicas (que también
core y compilador Intel, ubicados en el Instituto
pueden ser añadidas) las cuales posteriormente se
Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC).
pueden editar o eliminar de la Base de Datos. Cada
El inicio de las corridas de los distintos modelos está
estación tendrá asociado un tipo de fuente de datos que
pautado a diferentes horas del día debido a la
pueden ser añadidas, editadas o eliminadas.
imposibilidad de correr la totalidad de los mismos
simultáneamente. Los resultados son publicados en dos
4.3 Módulo Robot: Consiste por una parte de un
grupos, uno en horas de la mañana y otro en horas de la
proceso que permite llevar un registro automatizado
tarde.
diario de cada estación meteorológica que se divide en
El GFS es el único modelo que no es ejecutado en el
varios pasos:
servidor, sino que los resultados son tomados del sitio
a) Consultar listas de estaciones: se hace una
de NOAA y son utilizados como condición de borde
consulta a la base de datos de todas las estaciones
para el resto de los modelos.
registradas y solo se van a tomar las que se
Al momento de analizar este tipo de información es
encuentren con estatus “activo”, es decir, que la
importante tener en cuenta que las salidas de los
estación se encuentre operativa. En esta consulta
modelos son una herramienta de pronóstico y dichos
solo se va a tomar el url de la ubicación web o la
resultados deben ser utilizados junto a imágenes de
dirección del directorio local donde la estación
satélite y radar, modelos estadísticos y el conocimiento
este publicando sus resultados meteorológicos.
de un especialista para emitir una predicción. Las
b) Descargar datos meteorológicos: teniendo la
gráficas presentadas en esta página dan una idea del
lista de estaciones meteorológicas se procede
posible comportamiento de la atmósfera en las
hacer un ciclo donde se va consultando la
próximas 48 horas con un grado de incertidumbre que
ubicación de cada estación para la descarga de los
no ha sido determinado para el país.
datos meteorológicos. Esta ubicación puede ser vía
Web o local en el servidor donde se está El segundo proceso del robot consiste en
ejecutando el robot. procesamiento de las imágenes de predicción
c) Interpretar datos: una vez descargados los datos meteorológica para luego ser mostradas a través de la
meteorológicos ya sea en un formato como interfaz de Google Maps. Este procesamiento se hace
METARs o un archivo del tipo ClientRaw o en forma paralela sobre el cluster de la Unidad de
Realtime se procede a interpretar cada campo y se Meteorología del IVIC. Este proceso consiste en los
obtienen los valores de las variables siguientes pasos:
meteorológicas persistentes, por ejemplo: 1. Organizar imágenes de predicción: Se
variables de temperatura, punto de rocío, dirección seleccionan todas las imágenes de predicción
del viento, velocidad del viento, humedad relativa, meteorológica descargadas que se encuentran en
presión atmosférica, la hora y fecha local, entre diferentes directorios en el servidor local y se
otros. Antes de pasar al siguiente paso se verifica copian en un único directorio.
la hora y fecha reportada con la última registrada 2. Realizar corte de imágenes: Se calcula cuántas
por parte de la estación, si estas dos son iguales imágenes hay en el directorio y teniendo el
entonces se procede a ignorar el registro y se pasa número total de imágenes, se distribuyen en el
a la siguiente estación. Sí son diferentes se pasa al número de máquinas que se encuentren
siguiente paso. disponibles, en este caso solo se cuenta con dos
d) Almacenar datos meteorológicos: luego que se servidores para ejecutar el robot en paralelo.
han interpretado los datos de los archivos o de los Luego que cada máquina tiene el número de
METARs, se procede a almacenar en la base de imágenes que le corresponde, cada una va a
datos asociado a una estación meteorológica. ejecutar el script GoogleTileCutter para hacer el
Posteriormente se verifica si hay mas estaciones corte de imágenes a cada una.
por revisar, sí todavía quedan se repite el proceso. 3. Almacenar imágenes resultantes: Luego que
cada uno ha realizado el corte a cada imagen que
Este proceso descarga datos de diversas fuentes y le ha correspondido, se copiarán las imágenes
alimenta la Base de Datos histórica, lo que permite resultantes en otro directorio donde posteriormente
centralizar la información. En la figura 4 se muestra un serán accedidas por el servidor cuando sea
esquema de funcionamiento del robot, con los pasos consultado a través del mapa interactivo cierta
que se siguen para la captura de datos variable como: Temperatura, precipitación, viento,
humedad relativa, oleaje, cizalladura, Índice
Chandler y CAPE. Luego que se termine este
proceso con todas las imágenes de predicción se
dará por finalizado la ejecución del robot.
En la figura 5 se muestra un esquema del otro proceso
en paralelo del procesamiento de corte de imágenes de
predicción meteorológica.
Figura 4: Diagrama de flujo de captura de datos
Figura 5: Diagrama de flujo de procesamiento de
imágenes en parelelo
A diferencia del sitio original SAMMET-i, hecha en
HTML, la nueva versión fue desarrollada utilizando
tecnologías de uso moderno en sitios interactivos como
las siguientes:
- PHP 5.3, como lenguaje de programación web.
- CakePHP 1.3.8, como framework de soporte
para PHP.
- PostgreSQL 9.0.4, como manejador de Base de
Datos.
- Jquery 1.6, como librerías de Javascript.
- API de Google Maps V2, para la generación de
mapas geográficos.
- Perl 5.1, como lenguaje de programación para la
elaboración del robot de descarga e interpretación Figura 7: Predicción de precipitaciones
de datos meteorológicos.
- MPICH2.0, para la ejecución del robot en
paralelo que realizará el corte de imágenes.
- GoogleTileCutter-0.11, para realizar el corte de
imágenes para su posterior carga en la interfaz de
Google Maps.
- Jpgraph 3.5, para mostrar los resultados
históricos de las estaciones de manera gráfica.
- Geometar 1.15, librería para la interpretación de
los METARs.,
5.- Primeros Resultados
La implementación del nuevo sitio basado en
MeteoMapas, obtiene información en formato METAR
directamente de la NOAA, de más de 340 estaciones Figura 8: Estaciones Meteorológicas
en el área norte de Suramérica, el Caribe y Brasil.
Desde finales de 2010, se han capturado más de Obsérvese que las estaciones están distribuidas en
800.000 registros METAR de la NOAA y 10.000 de diferentes países. En el momento de seleccionar una
las estaciones MeteoVen. Las interfaces de usuario se estación particular, el usuario puede ver información
muestran en las Figuras 6, 7 y 8. Obsérvese que se ha más detallada acerca de las variables atmosféricas
simplificado la forma de presentar la información y se predominantes en dicha estación como se muestra en la
ha mejorado el aspecto visual. figura 9
Figura 6: Interfaz del sistema Figura 9: Datos de una estación meteorológica
6.- Conclusiones Preliminares 8.- Referencias
Hasta el momento, se ha incorporado información de [1] SAMMET-i Website.
más de 340 estaciones, información que se toma http://met.ivic.gob.ve/sammet
directamente del sitio de la NOAA. Con esta
información más las estaciones pertenecientes a la red [2] NOAA: National Oceanic and Atmospheric
MeteoVen, pueden hacerse predicciones Administration http://www.noaa.gov, agencia del
meteorológicas adecuadas hasta un máximo de 48 gobierno de los Estados Unidos que consolida y
horas. publica información atmosférica en la región de las
A nivel de las interfaces de usuario, se simplificó de Américas.
forma sustancial el aspecto del SAMMET, debido a lo
dificultoso de su uso en la versión original. Sin [3] Red MeteoVen: red de estaciones atmosféricas
embargo, el procesamiento que hay que hacer a las administradas por el Estado Venezolano
imágenes para que la precisión y el acercamiento sean http://met.ivic.gob.ve/meteoven/
más detallados consume mucho tiempo de cómputo.
En las primeras versiones desarrolladas, se ha logrado
reducir el tiempo de procesamiento de las imágenes de [4] Centro Virtual de Meteorología Website.
3 horas a una hora y media, sin embargo estos tiempos http://met.ivic.gob.ve/cvm
pueden mejorarse incorporando más nodos de cómputo
en la Unidad de Meteorología del IVIC.
Esto traería dos consecuencias positivas: en primer [5] The Weather Research Foracasting Model Website.
lugar, podrían ejecutarse más operaciones de proceso http://www.wrf-model.org/index.php
de imágenes mejorando la escala en que se pueden
visualizar los datos. Y por el otro lado, podrían
añadirse nuevas regiones geográficas al análisis que se
realiza.
Actualmente el sistema permite a los usuarios obtener
información histórica de eventos meteorológicos, de
una forma y en una escala que no se había tenido antes
en Venezuela. Estos datos servirán para mejorar los
modelos, hacer análisis de estadísticas ambientales, y
en general para conocer las variaciones de las variables
atmosféricas a lo largo de períodos determinados de
tiempo.
7.- Trabajos Futuros
Para las siguientes etapas de este trabajo se plantea:
• Incorporar nuevos modelos de predicción al
sistema.
• Aumentar el número de imágenes a procesar.
Para lograr esto, es necesario tener una mejor
infraestructura de cluster y ancho de banda
• Se plantea enriquecer las interfaces
incorporando nuevas variables, aunque
manteniendo la apariencia sencilla y clara de
los mapas.
• Incorporar más estaciones meteorológicas a la
red MeteoVen, se tiene estimado en una
primera etapa incorporar una estación por
estado y en una segunda etapa agregar una
estación por municipio. Aproximadamente se
podrían contar con alrededor de 300
estaciones meteorológicas a nivel nacional.
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