Upload
lydieu
View
225
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSITY OF ROME "TOR VERGATA" – SCHOOL OF ENGINEERING
GRADUATED COURSE OF TELECOMMUNICATIONS
GEOINFORMATION AREA
NOWCASTING OF MESOSCALE CONVECTIVE SYSTEMS
THROUGH METEOSAT DATA
SUPERVISOR:
PROF. FABIO DEL FRATE
APPLICANT:VALERIO DE LUCA
CORRELATOR:
Dr. MICHELE DE ROSA
2
Aims- Development of a forecasting algorithm of cloudiness scene.
- The predicion is NOWCASTING type, temporally near the REAL-TIME analysis, with results
inside 45 minutes ahead.
- The spatial extent of the forecasting is the Italian Peninsula, seas including. It is possible extend
the algorithm to other Mediterranean Bacin regions and out of Europe.
- The prediction time base is 15 minutes. In the sequence below it is shown the evolution of a
scene at 15, 30 and 45 minutes.
Progress of a severe storm (MCS – Mesoscale Convective System) over Tuscany and Cinque Terre
on September 19, 2014 from 0600 to 0815 UTC. Meteosat-10 "sandwich" product (IR10.8 and
HRV combined). Orange weather warnings for thunderstorms and rain were issued by Meteo
Alarm.
3
Mesoscale Convective Systems – MCS
1, 2 Event over Hamburg on June 9, 2004 at 1200 UTC.
System phases:- Triggering of external nuclei (BASE),
- Growing step,
- Mature state and internal nuclei (TOP),
- Merging and splitting,
- Dissipating phase and evolution end.
Associated Risks:- Rear Inflow Jet, RIJ (severe wind),
- Mesovortexes,
- Intense Rainfall,
- Fasf Flooding,
- Mesoscale Convective Complex (MCC).
Physical characteristics:- Genesis: From two or more cumolonimbus
(CB), in condition of atmopherical instability.
- Mesoscale: from 3 km to 300 km,
- From 30 minutes to 24 hours,
- Observations by radar data and satellite data. Schema of a MCS.
1
2
4
The NowcastingThe NOWCASTING describes the atmospherical situation and the prediction in the next hours,
through data, processing and device to provide the better service in standard situation and in
emergency cases.
Algorithm
Nefodina
Algorithm
CellTrack
APPSSMARTPHONES
HIGHWAY
READERBOARDS
MeteosatNOWCASTING
5
Ellipses Vs. Pseudo Time Series - PTS
In scientific litterature, the ellipses approximation is a way for extracting the geometric
characteristics of MCS.
A PTS (Pseudo Time Series) is a sequence of distance values from outline points to centroid of
object.
Ellipses - Geometric Features:
- Coordinates of Centroid,
- Major Axis of Ellipse,
- Minor Axis of Ellipse,
- Orientation of Major Axis,
- Object Area.
The PTS allow a better reppresentation of objects and the extraction of less types of geometric
features. To reduce the computing load the outline is sampled (parameter).
PTS - Geometric Features:- Coordinates of Centroid,
- Distance of Outline points from Centroid.
PTS – Graph:- X-Axis: Radial Directions (from 0° to 360°),
- Y-Axis: Outline – Centroid Distance.
6
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Schema and Data
The MCS Nowcasting Tool extracts the PTSs in multi-MCS scenes, forecast next scenes (Shape, Position and Temperature) and show it on screen with a symbology. The model implements a 15
minutes linear prediction and it can extends the forecasting considering the results like observed
data. The algorithm was developed in ESRI ArcGIS ModelBuilder (last release 2014).
The inputs are three scenes (Shapefile format) of subsequent times. The last one validate the
prediction. The inputs are the vectorial results (KML format) of CellTrack Algorithm of GEO-K,
that process the 12 spectral channels of Meteosat Second Generation (MSG).
Algorithm
CellTrack
7
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Radial Scanning (1/3)
The Radial Scanning is the technique to extract the PTSs. One shows it for a single vectorial object.
1 Centriod
calculation.
2 Vertices
extraction.
3 Radial
structure 1.4 Selection of major
ray and creation of the
circumference.
5 Increase of density
points of
circumference.
6 Radial structure 2
and re-centred of
the structure.
7 Clip and multi-part
to single-part
function.
8 Selection by location
between radial structure 2
and centroid.
8
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Radial Scanning (2/3)
The result is the PTS with the radial direction in X-axis starting from
East counterclockwise.
The Radial Scanning technique is applied automatically to every objects of two input scenes (Time 1, Time 2). The third scene is for
validation.
The steps 7. and 8. guarantee the correct PTS extraction in multi-
object scene.9 Final Radial Structure.
10 Related PTS.
Shape of convective
object.
9
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Radial Scanning (3/3)
Example of PTS extraction from a scene with four detected Mesoscale Convective Systems.
Scene on November 18, 2013 at 0000 UTC.
PTS
MCS 1
PTS
MCS 2
PTS
MCS 3
PTS
MCS 4
10
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Linear Prediction
The Linear Prediction
Module runs a linear
regression on values of
Temperature, Position
(Centroid) and Shape
(PTS).
For the PTSs one has sample
to sample regression, same
radial direction sample of
two subsequent PTSs (Same
object MCS).
CellTrack algorithm
provides the Parent_id
attribute for each object, it
links temporally the objects
in subsequent times.
In figures is highlighted a
single sample (radial
direction West) to see the
particular prediction sample.
OBSERVED PTS
on November 18, 2013
at 0000 UTC .
OBSERVED PTS
on November 18, 2013
at 0015 UTC .
PREDICTED PTS
on November 18, 2013
at 0030 UTC .
11
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Inverse Radial Scanning
After getting the predicted PTS, the model builds the objects according the following funciontions
sequence of Inverse Radial Scanning.
1 Predicted PTS.
The Smooting allows harmonizing the results of the PTS prediction. It is important run the smooting
before the Convex Shape to avoid getting oversized predicted objects.
3 From Points to Polygon. 4 Smooting. 5 Convex Shape.
2 Building of Vertices Layer.
12
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Synthesis (1/2)
Observed Data on
November 18, 2013 at
0000 UTC and its PTS.
The following figures show the overall results in summary form of Radial Scanning, Linear
Prediction and Inverse Radial Scanning with the compare between observed data and prediction.
Symbology: Observed data in light blue, predicted data in black grid, observed PTS in solid line,
predicted PTS in dot line.
T1
T2
T3
Observed Data on
November 18, 2013 at
0015 UTC and its PTS.
Compare between
Observed Data and
Prediction on November
18, 2013 at 0030 UTC and
its PTS.
13
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Synthesis (2/2)
MCS 1
The following figures show the tool results for a 15 minutes ahead forecasting, with multi-object
scene. It is reported the compare between observed data and prediction.
Symbology: Observed data in light blue, predicted data in black grid, observed PTS in solid line, predicted PTS in dot line.
MCS 2
MCS 3
MCS 4
14
MCS Nowcasting Tool Algorithm – Validation
The algorithm was evaluated with two groups of Performance Indecis, one for Spatial Placement
and one for the Temperature. Data observed at time T3 is used for the indecis calculation.
Symbology: Observed data in light blue, predicted data in black grid, observed PTS in solid line,
predicted PTS in dot line. Daily averages of indecis at (a) 15, (b) 30 and (c) 45 minutes.
Shape and Position Indecis
POD: Probability of Detection
FAR: False Alarm Rate
CSI: Critical Success Index
Temperature Indecis
ME: Mean Error
MAE: Mean Absolute Error
CC: Correlation Coefficient
RMSE: Root Mean Square Error
15
Conclusions- MCS Nowcasting Tool is fully functional in this trial with linear predicted PTS.
- The PTS is a valid alternative to the ellipsis approximation, getting prediction with less geometric
parameters.
- Extraction of Geometric Signature (PTS) for Multi-MCS scene.
- Acceptable prediction of Temperature, Shape and Position up to 30 minutes in ahead.
- Processing Time sufficiently low. Improvements in next optimizations.
- Getting Python code of the model.
Future Developments :
- Prediction from 30 minutes up to 90 minutes in ahead with Artificial Neural Networks (ANN) like
Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM) and Nonlinear Autoregressive with
Exogenous Input (NARX).
- Extraction of other PTS such as Outlinee Curvature, Complex Coordinates, to get a Multi-
Characteristic Prediction model, for each MCS.
Paper: A novel multispectral algorithm based on the Meteosat Second Generation satellite for the detection, the tracking and the nowcasting of the thunderstorms.
Authors : M. de Rosa2, M. Picchiani1,2, D. Biron3, D. Melfi3, F. Del Frate1, A. Vocino3, E.
Gasbarri2, V. De Luca1
UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI ROMA"TOR VERGATA" - FACOLTA' DI INGEGNERIA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
INDIRIZZO GEOINFORMAZIONE
NOWCASTING DI SISTEMI CONVETTIVI ALLA MESOSCALA
TRAMITE DATI METEOSAT
RELATORE:
PROF. FABIO DEL FRATE
CANDIDATO:VALERIO DE LUCA
CORRELATORE:
DOTT. MICHELE DE ROSA
2
Obiettivi
- Sviluppo di un algoritmo di previsione dello scenario della nuvolosità.
- La previsione è di tipo NOWCASTING, ovvero temporalmente prossima all'analisi
REAL-TIME, con risultati entro 45 minuti in avanti.
- L'estensione spaziale della previsione è tutta la penisola italiana inclusi i mari. E' possibile
estendere l'algoritmo ad altre aree del bacino del Mediterraneo e regioni extra Europee.
- La base temporale della previsione è 15 minuti. Nella sequenza sottostante è mostrata
l'evoluzione di uno scenario a 15, 30 e 45 minuti.
Sviluppo di un fenomeno temporalesco MCS su Toscana e Cinque Terre del 19 settembre 2014
0600 – 0815 UTC. Rappresentazione multilivello Meteosat, canale Infrarosso IR10.8 µm e canale
ad alta risoluzione HRV sottostante. Secondo livello massimo di allerta assegnato da Meteo
Alarm.
3
Sistemi Convettivi a Mesoscala – MCS
1, 2 Evento su Amburgo del 09/06/2004 1200 UTC.
Fasi del sistema:- Nascita (triggering) nuclei esterni (BASE),
- Periodo di crescita (growing),
- Stato maturo e nuclei interni (TOP),
- Unione e divisione (merging, splitting),
- Dissipazione e termine (dissipating).
Rischi connessi:- Rear Inflow Jet, RIJ (venti molto intensi),
- Mesovortici,
- Intense Precipitazioni,
- Rapide Inondazioni,
- Sistemi Convettivi Complessi a Mesoscala.
Caratteristiche fisiche del fenomeno:- Generati da due o più cumulonembi in
condizioni di instabilità atmosferica,
- Mesoscala: 3 km – 300 km,
- Da 30 minuti a 24 ore,
- Osservazioni con dati radar, satellite.Schematizzazione struttura MCS.
1
2
4
Il Nowcasting
Il NOWCASTING descrive lo stato atmosferico e la previsione nelle successive ore, tramite dati,
elaborazioni, dispositivi per offrire il migliore servizio possibile in situazioni normali e di emergenza.
Algoritmo
Nefodina
Algoritmo
CellTrack
APPSSMARTPHONES
SEGNALETICA
DINAMICA
MeteosatNOWCASTING
5
Ellissi Vs. Pseudo Time Series - PTS
In letteratura, uno degli approcci all'estrazione delle caratteristiche geometriche dei sistemi MCS è
l'approssimazione tramite ellissi.
Una PTS rappresenta, in una sequenza ordinata, i valori della distanza dei punti del contorno dal
baricentro dell'oggetto di interesse.
Ellissi - Geometrie Estratte:
- Coordinate del Baricentro,
- Asse Maggiore Ellisse,
- Asse Minore Ellisse,
- Inclinazione Asse Maggiore,
- Area oggetto convettivo.
Le PTS permettono una migliore rappresentazione degli oggetti ed estrazione di meno tipi di
parametri. Per ridurre il carico computazionale il contorno viene campionato (parametro).
PTS - Geometrie Estratte:- Coordinate del Baricentro,
- Distanza dei punti contorno dal baricentro.
PTS – Diagramma:- Ascissa: direzioni radiali (da 0° a 360°),
- Ordinata: distanze contorno – baricentro.
6
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Schema e Dati
MCS Nowcasting Tool estrae le PTS in scenari con muti-MCS, prevede lo scenario futuro (Forma,
Posizione e Temperatura) e lo presenta a video con una simbologia. Il modello implementa una previsione lineare di 15 minuti, che può essere estesa con iterazioni del tool, assumendo dati
osservati le previsioni ottenute. L'algoritmo è sviluppato nell'ambiente ModelBuilder di ESRI
ArcGIS all'ultima versione disponibile (2014).
Gli ingresso sono tre scenari (SHP) relativi a istanti successivi. L'ultimo valida la previsione. Essi
sono i risultati vettoriali (KML) di CellTrack di GEO-K che elabora i 12 canali spettrali MSG.
Algoritmo
CellTrack
7
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Scansione Radiale (1/3)
La Scansione Radiale è la tecnica per estrarre le PTS. Viene illustrata per singolo oggetto vettoriale.
1 Calcolo del
baricentro.
2 Estrazione
dei vertici.
3 Sturttura
radiale 1.4 Selezinoe del raggio
maggiore e creazione
della circonferenza.
5 Aumento della
densità dei punti
della circonferenza.
6 Struttura radiale 2
e centratura della
struttura.
7 Clip e funzione da
multi-parte a parte
singola.
8 Selezione per posizione
tra struttura e baricentro.
8
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Scansione Radiale (2/3)
Infine si ottiene la PTS con in ascissa le direzioni radiali a partire da
Est proseguendo in senso antiorario.
La tecnica è applicata in automatico a tutti gli oggetti di tutti e due gli
scenari di ingresso. Il terzo scenario è di validazione.
I passi 7. e 8. mirano a garantire la corretta estrazione delle PTS in
uno scenario multi-oggetto.9 Struttura radiale finale.
10 PTS associata.
Forma iniziale dell'oggetto
convettivo.
9
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Scansione Radiale (3/3)
Esempio di estrazione di PTS da uno scenario con quattro Sistemi Convettivi a Mesoscala rilevati.
Scenario del 18 Novembre 2013 0000 UTC.
PTS
MCS 1
PTS
MCS 2
PTS
MCS 3
PTS
MCS 4
10
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Previsione Lineare
Il blocco di Previsione
Lineare esegue una
regressione lineare sui valori
di Temperatura, Posizione
(baricentro) e Forma (PTS).
Per le PTS la regressione è
campione a campione di due
PTS di due istanti temporali
successivi. Entrambi i
campioni si riferiscono alla
stessa direzione radiale.
CellTrack fornisce l'attributo
Parent_id per ogni oggetto
che consente di stabilire il
legame temporale tra essi.
Si indica un singolo
campione per farne
comprendere la previsione
particolare.
PTS OSSERVATA
del 18 Novembre 2013
0000 UTC .
PTS OSSERVATAdel 18 Novembre 2013
0015 UTC .
PTS PREVISTA
del 18 Novembre 2013
0030 UTC .
11
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Scansione Radiale Inversa
Ottenuta la previsione della PTS, il modello ricostruisce ogni oggetto secondo la sequenza di
operazioni della Scansione Radiale Inversa.
1 PTS Prevista
Lo Smussamento permette di armonizzare i risultati della previsione sulle PTS. E' importante
eseguirlo prima della Forma Convessa per evitare di avere oggetti previsti sovradimensionati.
3 Da punti a poligono. 4 Smussamento. 5 Forma convessa.
2 Costruzione del livello dei vertici.
12
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Sintesi (1/2)
Dato osservato del 18
Novembre 2013 0000 UTC
e relativa PTS.
Si riportano di seguito in forma sintetica i risultati complessivi di Scansione Radiale, Previsione
Lineare e Scansione Radiale Inversa con il confronto tra dato osservato e previsione.
Simbologia: dato osservato in celeste, dato previsto in griglia nera.
PTS osservata in linea continua, PTS prevista in linea trattegiata.
T1
T2
T3
Dato osservato del 18
Novembre 2013 0015 UTC
e relativa PTS.
Confronto tra Dato
osservato e Previsione del
18 Novembre 2013 0030
UTC e relativa PTS.
13
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Sintesi (2/2)
MCS 1
Di seguito è mostrato il risultato del tool per una previsione a 15 minuti in avanti, per uno Scenario
Multi-Oggetto. E' riportato il confronto tra dato osservato e previsione.
Simbologia: dato osservato in celeste, dato previsto in griglia nera.
MCS 2
MCS 3
MCS 4
14
Algoritmo MCS Nowcasting Tool – Validazione
L'algoritmo è stato validato con due gruppi di indici di prestazione, uno relativo all'occupazione
spaziale e l'altro gruppo relativo alla Temperatura. Viene preso il dato osservato per il calcolo.
Simbologia: dato osservato in celeste, dato previsto in griglia nera. Medie giornaliere degli
indici a (a) 15, (b) 30 e (c) 45 minuti.
Indici per Forma e Posizione
POD: Probabilità di Rilevazione
FAR: Frequenza di Falso Allarme
CSI: Indice Critico di Successo
Indici per la Temperatura
ME: Errore Medio
MAE: Errore Medio Assoluto
CC: Coefficiente di Correlazione
RMSE: Errore Quadratico Medio
15
Conclusioni
- MCS Nowcasting Tool è pienamente funzionante in questa sperimentazione con PTS lineari.
- PTS valida alternativa all'approssimazione con Ellissi. Previsioni con forme meno geometriche.
- Estrazione delle Firme Geometriche (PTS) per scenario multi-sistema MCS.
- Prestazioni di Temperatura, Forma e Posizione accettabili fino a 30 minuti in avanti.
- Tempi di Elaborazione sufficentemente contenuti. Miglioramenti da successive ottimizzazioni.
- Estrazione codice Python del modello.
Sviluppi Futuri:- Previsione dopo la mezzora fino a 90 minuti con Reti Neurali Multi-Layer Perceptron, Support
Vector Machine e NARX (Nonlinear Autoregressive with Exogenous Input).
- Estrazioni di altre PTS (Curvatura del contorno, Coordinate complesse) per un modello di previsione multi-caratteristica per ogni oggetto MCS.
Paper: A novel multispectral algorithm based on the Meteosat Second Generation satellite for the detection, the tracking and the nowcasting of the thunderstorms.
Authors : M. de Rosa2, M. Picchiani1,2, D. Biron3, D. Melfi3, F. Del Frate1, A. Vocino3, E.
Gasbarri2, V. De Luca1