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San Jose, R.Autor o CoautorPerez, J. L.Autor o CoautorMorant, J. L.Autor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Remote sensing data assimilation in WRF-UCM mesoscale model: Madrid case study

Publicado en: Wit Transactions On Ecology And The Environment. 136 15-+ - 2010-01-01 136(), DOI: 10.2495/AIR100021

Autores:

San Jose, R; Perez, J L; Morant, J L; Gonzalez, R M
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Afiliaciones

Tech Univ Madrid UPM, Sch Comp Sci, Environm Software & Modelling Grp, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Fac Phys, Dept Metereol & Phys, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Data assimilation is a powerful numerical technique that is used to substantially improve numerical meteorological simulations. In this contribution we have used the WRF mesoscale meteorological model (NCAR, US) to show the importance of using remote sensing data (satellite and tower data), the sensitivity of the results and the improvement when compared with observational surface data (wind and temperature). We have used CLC100 m instead of GTOPO 30, 10 m spatial resolution GIS data of Madrid (Spain) city to produce urban land use types according to the Urban Canopy Model (UCM) (NCAR) approach: airborne temperature (4 m spatial resolution), albedo, anthropogenic heat flux, shadowing in UCM and tower data (wind and temperature). The results show a high sensitivity to all of these parameters. For historical simulations - where in-situ meteorological data is available - data assimilation is a crucial tool to improve the results. The sensitivity of the results to the different high resolution input data is also crucial for the results of the simulation. The correlation coefficient for temperature is improved up to 0.960.
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Palabras clave

Data assimilationMesoscale modelsRemote sensing

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Wit Transactions On Ecology And The Environment, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Environmental Science (Miscellaneous), le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2025-12-21:

  • WoS: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-21:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 9 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (SAN JOSE GARCIA, ROBERTO) .

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Reconocimientos ligados al ítem

We would like to acknowledge INDRA ESPACIO for the remote data provided from different satellites and sources and for partially funding this research. We would also like to acknowledge the BRIDGE EU project FP7/2007-2013, under grant agreement 211345, which partially funded this research. The authors thankfully acknowledge the computer resources, technical expertise and assistance provided by the Centro de Supercomputacion y Visualization de Madrid (CeSVIMa) and the Spanish Supercomputing Network.
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