Los investigadores del clima y los pronosticadores del tiempo obtienen sus datos de lluvia de una red de satélites sensores de precipitación que orbitan la Tierra. yo lluevo, una nueva aplicación para teléfonos móviles desarrollada por ingenieros de la Universidad de California, Irvine pone la misma información precisa sobre precipitaciones en los bolsillos del público.

La aplicación gratuita disponible para dispositivos iPhone y Android, proporciona datos de lluvia satelitales oportunos a través del sistema de análisis y seguimiento meteorológico mundialmente reconocido de UCI. iRain también permite a los usuarios ingresar sus propias observaciones de lluvia o nevadas:fuertes, moderar, luz, ninguno - para unirse a un cuadro mundial de hidrólogos ciudadanos.

"La belleza de iRain es que es un punto de acceso para todo un sistema que detecta, pistas y estudia la precipitación en nuestro planeta, "dice el desarrollador líder Phu Nguyen, profesor adjunto adjunto de ingeniería civil y ambiental. "Procesamos los datos de los satélites y los ofrecemos al usuario final, gratis. Por lo que sé, somos la única institución que ofrece un dispositivo de este tipo ".

Las características de la aplicación móvil incluyen una herramienta que muestra los 50 principales eventos meteorológicos extremos actuales en todo el mundo, animaciones que muestran diferentes niveles de intensidad de lluvia y movimiento, una función para elegir diferentes períodos de tiempo, y una herramienta para acercar un área local.

Muchas de las funciones de la aplicación también están disponibles a través de un sitio web, que es útil para los investigadores que a menudo necesitan generar y descargar informes.

UCI utiliza datos de EE. UU., Europeo, y satélites japoneses en colaboración con agencias como la NASA y la NOAA para producir información sobre precipitaciones a la que ahora acceden personas en más de 180 países.

"El poder de iRain es que brinda a cualquier persona una estimación de las precipitaciones de última generación basada en observaciones reales, en cualquier lugar del mundo en cualquier momento, "dice Robert Pietrowsky, director del Instituto de Recursos Hídricos del Cuerpo de Ingenieros del Ejército de EE. UU., que ayudó a lanzar la aplicación en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático en Marrakech, Marruecos, en noviembre.

iRain es parte del proyecto PERSIANN de UCI, la culminación de décadas de investigación y desarrollo por parte de científicos e ingenieros en el Centro de Hidrometeorología y Percepción Remota.

Hace casi 20 años, Kuo-lin Hsu, profesor de ingeniería civil y ambiental, creó un algoritmo para la recuperación de datos de lluvia a partir de imágenes de satélite. Su algoritmo se basa en tecnologías que permiten que las estimaciones de lluvia aumenten en precisión y confiabilidad a lo largo del tiempo en base a la acumulación de datos.

Hsu dice que uno de los desafíos clave para sus desarrolladores a lo largo de los años ha sido reducir el tiempo de espera entre la recuperación de datos, Procesando, y distribución a través de servidores gubernamentales. Con el lanzamiento de iRain, UCI demuestra que es posible reducir eso a aproximadamente una hora.

"La agencia meteorológica de la nación africana de Namibia está utilizando nuestros datos, y estamos viendo que se usa en China, Tailandia y otras naciones del sudeste asiático que tienen un gran interés en el monitoreo de inundaciones, ", dice Hsu." El apoyo de la UNESCO nos ha permitido ampliar drásticamente el número de usuarios de los datos en todo el mundo. Ahora la gente no necesita recursos para lanzar su propio satélite meteorológico, solo necesitan una conexión a Internet para recibir datos en tiempo real ".

"Teníamos una visión sobre cómo podríamos usar satélites para generar estimaciones de lluvia que tuvieran aplicaciones para el pronóstico de inundaciones y otros fines". "dice el director de CHRS, Soroosh Sorooshian, Profesor distinguido de ingeniería civil y ambiental. "En una reunión en Italia hace años, Presenté el concepto de introducir herramientas de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, para abordar el problema. Había muchos escépticos en esa audiencia, pero aquí estamos hoy; personas de todo el mundo se están beneficiando de nuestros esfuerzos ".