Monthly Archives: July 2021

New GNC-A Station: GMG Ambiental (Station n° 96!)

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Arthur, from GMG Ambiental – Brazil, kindly shared a photo of their GNC-A Station. Thanks for sharing GMG team!

Do you have a newly installed GNC-A instation that hasn’t been shown in the Blog? Please send us a photo to [email protected].

“New GNC-A Station” Series:

New GNC-A Station: PUCV (Station n° 95!)

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Miguel Fernández Díaz, meteorologist from the School of Marine Sciences, Pontifical Catholic University of Valparaíso – Chile, kindly shared some photos of their new GNC-A Station. Thanks for sharing PUCV team!

Do you have a newly installed GNC-A instation that hasn’t been shown in the Blog? Please send us a photo to [email protected].

“New GNC-A Station” Series:

GOES-16 CMIPF Mode 6 Change

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All,
The GNC-A broadcast will increase 3 bands into matching mode 6 ABI production that’s currently available from GOES-16. This change will include bands 2, 7 and 9. Band 13 is already distributing 6x an hour. This will give end users a visual, shortwave IR, water vapor and a long-wave IR image each 10 minutes. Band 2 will still be reduced at 1km resolution from its native resolution of 0.5km.
Users will notice two things that’ll occur with this change:
1. A substantial increase in memory usage considering an extra 6 full disk images are distributed each hour (ranging from 150-300 MB/hour). Each day users can expect an extra 5-6 GB added to the broadcast with this change alone. Recommend users plan accordingly for the additional data storage and adjust system configurations if needed.
2. Significantly reduced latencies for the 4 bands in mode 6. Users will notice their reception times will be much quicker than before.
This change will occur next week on August 3rd at 0000Z. 
Please contact me if you have any questions or concerns as feedback is always welcome. Thank you. 

—
V/R
Seth Clevenstine
Direct Broadcast Manager

Admin & Training Channels

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Starting this week, NESDIS will utilize both the administrative and training channels to populate information to the GEONETCast user community to supplement outgoing emails. This approach is adding another means of communication between data providers and the end users. 
Items such as monthly newsletters, future WMO training events, quarterly meetings, training, planned activities regarding possible outages, anomalous activities and SHOWCast updates will start broadcasting within these two channels daily during the overnight hours (04-08 UTC) when the bandwidth is open for more data inclusion. Any additional input or feedback is always welcome.

Any additional input or feedback is always welcome. Thank you.

—
V/R
Seth Clevenstine
Direct Broadcast Manager

VLAB: Processamento de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (Conteúdo Completo)

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brazil_640

Prezados participantes do curso: “Programação em Python para a Aquisição, Processamento e Visualização de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT)”, encontrem abaixo o conteúdo completo do treinamento (clique nas imagens para acessar o conteúdo):

— ATIVIDADE PRÉ-CURSO —

VLAB: Processamento de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (Pré-Curso)
Link da atividade pré-curso

— SLIDES – COMPLETO —

Slides principais do treinamento

— SLIDES – INTRODUÇÃO AO GALVEZ DAVISON INDEX —

Slides: Introdução ao Galvez Davison Index

— SLIDES – EXEMPLOS DE APLICAÇÃO METEOROLÓGICA —

Slides: Exemplos de aplicação Meteorológica

— GRAVAÇÃO – DIA 15/07/2021 E 22/07/2021 —

Gravação: Primeira parte do treinamento
Gravação: Segunda parte do treinamento

— GOOGLE COLAB – DEMONSTRAÇÃO DOS SCRIPTS —

https://colab.research.google.com/drive/1Mu2Ikm3xGjq-r7bZYvymvJCcLZdRk2yG?usp=sharing

— GOOGLE COLAB – EXEMPLOS DE APLICAÇÃO —

Exemplo de plot criado seguindo os procedimentos do curso

Link do Notebook

— GITHUB —

https://github.com/diegormsouza/NWP-Python-Jul-2021

Obrigado a todos pela participação!

Nos vemos no próximo curso!

Equipe VLAB – Brazil CoE – INPE

VLAB: Processamento de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (Gravação – Parte 2)

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brazil_640

Prezados participantes do curso: “Programação em Python para a Aquisição, Processamento e Visualização de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT)”, encontrem abaixo as duas partes da gravação completa do treinamento:

Gravação: Primeira parte do treinamento
Gravação: Segunda parte do treinamento

Obrigado a todos pela participação!

Os slides completos serão disponibilizados em breve.

Equipe VLAB – Brazil CoE – INPE

VLAB: Processamento de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (Slides – Parte 1)

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brazil_640

Prezados participantes do curso: “Programação em Python para a Aquisição, Processamento e Visualização de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT)“:

Obrigado pela participação no primeiro dia do curso!

Clique na imagem abaixo para fazer o download dos slides vistos nesta primeira parte:

Clique na imagem acima para acessar os slides da primeira parte do curso

Nos vemos no segundo dia do curso!

Equipe VLAB – Brazil CoE – INPE

VLAB: Processamento de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (Google Colab)

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brazil_640

Prezados participantes do curso: “Programação em Python para a Aquisição, Processamento e Visualização de Dados de Modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT)“, segue abaixo o link do “notebook” interativo do Google Colab com as atividades do curso.

https://colab.research.google.com/drive/1Mu2Ikm3xGjq-r7bZYvymvJCcLZdRk2yG?usp=sharing

Este “notebook” interativo contém instruções para a instalação das ferramentas necessárias para a criação de scripts Python e a manipulação dos dados mostrados no curso. Todas as instruções e scripts são executados na nuvem, não sendo necessário instalar as ferramentas e baixar arquivos localmente, como no procedimento pré-curso. Para executar as instruções, clicar no ícone “Play” entre colchetes à esquerda de cada célula.

Para ter uma melhor experiência com a ferramenta e poder editar / salvar seus scripts, é imprescindível a criação de uma cópia no seu próprio Google Drive, em “Arquivo” -> “Salvar uma cópia no Drive”.

Seguem algumas orientações nas imagens abaixo (clique nas imagens para ampliar):

Criando uma cópia do “notebook” e executando as células sequencialmente
Adicionando células de código e de texto
Seções, células de texto, células de código e sua saída
Impando as saídas das células de código, resetando o kernel Python e resetando a máquina
Visualizando seções e diretórios da máquina virtual

Nos vemos no curso!

Equipe VLAB – Brazil CoE – INPE