Les données SMOS améliorent les estimations des précipitations en Afrique
Des scientifiques d’AMMA-CATCH ont utilisé les données d’humidité du sol de la mission SMOS de l’ESA pour corriger les estimations satellitaires de pluie en Afrique.
Le principe consiste à assimiler les données SMOS dans un modèle qui est forcée par un produit de précipitation satellitaire. L’assimilation de l’humidité du sol SMOS conduit à un ajustement des taux de précipitations satellites. A partir des données de plus de 200 pluviomètres mis en place en Afrique entre 2010 et 2021, on montre que l’algorithme PrISM (pour Precipitation Inferred from Soil Moisture) améliore presque systématiquement le produit initial des précipitations.
Le produit développé est disponible en temps quasi réel à différentes résolutions :
Produit PrISM de résolution 0.10°
Produit PrISM de résolution 0.25°
Pour en savoir plus :
- les actualités de l’ESA "SMOS data improve estimates of rainfall in Africa"
- Pellarin et al., 2022. From SMOS Soil Moisture to 3-hour Precipitation Estimates at 0.1°. Remote Sens. 14(3), 746.
Mis à jour le 18 janvier 2023