Programa del congreso

Los vientos oceánicos superficiales precisos son fundamentales para la modelización oceánica; sin embargo, reanálisis ampliamente utilizadas, como el Reanálisis v5 del ECMWF (ERA5), presentan sesgos locales y persistentes. Este estudio evalúa métodos de aprendizaje automático (ML) para corregir dichos sesgos mediante redes neuronales totalmente conectadas (FCNNs), entrenadas con cinco años de variables atmosféricas y oceánicas de ERA5, junto con datos de corrientes superficiales del Servicio de Vigilancia Marina Copernicus (CMEMS).

Los resultados muestran que las correcciones basadas en ML reducen significativamente los sesgos de viento en ERA5: a escala global, la reducción de varianza del error alcanza aproximadamente el 13% frente a ASCAT y el 9% frente a HSCAT, con las mayores mejoras (hasta un 16%) observadas en las regiones extratropicales. Los modelos mensuales superan a los modelos anuales, especialmente en los trópicos, donde la variabilidad estacional influye de manera notable en los patrones de sesgo. Aunque persisten algunas discrepancias al validarse con dispersómetros en banda Ku, los campos corregidos reducen sustancialmente las estructuras de sesgo a gran escala.

El cambio climático representa uno de los desafíos más críticos del siglo XXI, manifestándose con severidad en las grandes aglomeraciones urbanas mediante la alteración del balance energético superficial. Este estudio investiga cómo el calentamiento global amplifica las anomalías térmicas en las ciudades, centrándose en la cuantificación y evolución del fenómeno de la Isla de Calor Urbano Superficial (SUHI) a escala global utilizando sensores MODIS (Terra y Aqua). La metodología se basa en la recuperación de la Temperatura de la Superficie Terrestre (LST) mediante el algoritmo UVEG-TES. Este enfoque físico procesa radiancias de Nivel 1B e integra perfiles atmosféricos de reanálisis ERA5 con el modelo RTTOV. La base de datos generada (Nivel 2 UVEG) permite desacoplar la emisividad de la temperatura en entornos complejos, sirviendo de referencia para validar los productos estándar MOD21/MYD21 y garantizando una precisión contrastada con estaciones in situ. El análisis del impacto climático se realiza mediante productos de Nivel 3 (L3) derivados de la serie UVEG. Se aplica una delimitación dinámica de áreas urbanas y rurales (triangulación de Voronoi) para calcular la intensidad del SUHI. Asimismo, se analizan indicadores de degradación térmica como el Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI), el Discomfort Index (DI) y la identificación de Hotspots mediante umbrales estadísticos. Los resultados en 56 metrópolis globales evidencian una tendencia creciente en las temperaturas y una intensificación del estrés térmico, vinculando la expansión urbana con la exacerbación del cambio climático local. Finalmente, la consistencia de la serie temporal generada permite no solo estimar la evolución histórica del SUHI, sino también establecer bases robustas para la predicción de futuras olas de calor, proporcionando una herramienta esencial para el diseño de estrategias de adaptación en las aglomeraciones urbanas más vulnerables.