Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites
¿Por qué este master?
El Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites te proporciona una comprensión profunda de los procesos climáticos y las técnicas de predicción, con un enfoque especializado en el uso de datos satelitales. Aprenderás a analizar e interpretar información obtenida de satélites para modelar el clima, predecir patrones meteorológicos y comprender el impacto del cambio climático. Este programa te prepara para afrontar los desafíos del análisis climático y la predicción meteorológica con herramientas de vanguardia.
Ventajas diferenciales
- Análisis avanzado de datos satelitales: domina las técnicas de procesamiento e interpretación para aplicaciones climáticas y meteorológicas.
- Modelado climático de vanguardia: utiliza modelos numéricos para simular el clima y predecir escenarios futuros.
- Predicción meteorológica precisa: aplica técnicas avanzadas para mejorar la exactitud de las predicciones a corto, medio y largo plazo.
- Expertos en climatología y teledetección: aprende de profesionales líderes en el campo y participa en proyectos de investigación innovadores.
- Aplicaciones prácticas: desarrolla proyectos reales para sectores como la agricultura, la energía y la gestión de desastres naturales.
¿A quién va dirigido?
- Graduados en Física, Ciencias Ambientales, Geografía o Ingeniería que desean especializarse en el análisis del clima y la predicción meteorológica utilizando tecnología satelital.
- Profesionales de la meteorología y la climatología que buscan actualizar sus conocimientos y habilidades en el uso de datos satelitales para mejorar las predicciones y modelos climáticos.
- Investigadores y académicos interesados en profundizar en el estudio del cambio climático y sus impactos a través del análisis de datos satelitales.
- Consultores ambientales y técnicos de empresas que necesitan interpretar y aplicar información meteorológica y climática para la toma de decisiones en sectores como la agricultura, la energía o la gestión de riesgos.
- Responsables de la gestión de recursos naturales y la planificación territorial que requieren información precisa y actualizada sobre el clima y el tiempo para la gestión sostenible del territorio.
Flexibilidad y Aplicación Práctica
Diseñado para profesionales y estudiantes: formato online flexible, casos prácticos con datos reales y aplicación directa en proyectos e investigaciones.
Objetivos y competencias
Desarrollar modelos predictivos avanzados:
«Utilizar algoritmos de Machine Learning (Regresión, Clasificación, Redes Neuronales) para pronosticar demanda, optimizar inventario y predecir riesgo crediticio.»
Interpretar datos satelitales para optimizar la gestión de recursos hídricos:
«Analizar información espectral y geoespacial para evaluar la disponibilidad, calidad y uso del agua, identificando patrones y anomalías para la toma de decisiones informadas.»
Evaluar el impacto del cambio climático en patrones meteorológicos regionales:
Analizar datos históricos y modelos predictivos para identificar tendencias en temperatura, precipitación y eventos extremos, considerando la vulnerabilidad de ecosistemas y comunidades locales.
Diseñar estrategias de mitigación ante eventos meteorológicos extremos:
«Evaluar riesgos específicos por tipo de evento (olas, viento, hielo) y adaptar planes de navegación/carga.»
Comunicar eficazmente información climática y meteorológica a diversos públicos:
Adaptar el lenguaje y el formato de la información, considerando el nivel de conocimiento y las necesidades específicas de cada audiencia (ciudadanos, empresas, medios de comunicación, etc.).
Liderar proyectos de investigación climática y meteorológica con tecnología satelital:
«Diseñar, ejecutar y comunicar estudios robustos, asegurando la calidad de datos satelitales y su integración con modelos climáticos, colaborando con expertos y gestionando recursos eficientemente.»
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos de observación satelital: tipos de sensores pasivos y activos, bandas espectrales y resolución espacial, temporal y radiométrica
- Procesamiento avanzado de imágenes satelitales: corrección radiométrica y geométrica, fusión de datos multisensoriales e interpolación espacial
- Métodos de extracción de variables climáticas: temperatura superficial del mar, humedad atmosférica, concentración de aerosoles y radiación solar
- Integración de datos satelitales en modelos numéricos climáticos: técnicas de asimilación de datos y optimización computacional
- Algoritmos de inteligencia artificial aplicados a clasificación y predicción climática basada en series temporales satelitales
- Interpretación de índices climáticos derivados de satélite: ENSO, NAO, AO y su impacto en la modelación predictiva
- Detección y análisis de eventos extremos mediante datos satelitales: ciclones, olas de calor, sequías e inundaciones
- Metodologías para el monitoreo dinámico de la variabilidad atmosférica y oceánica mediante sensores satelitales de última generación
- Desarrollo de protocolos estándar para validación y calibración cruzada de productos satelitales frente a datos in situ
- Aplicaciones prácticas: integración de información satelital en sistemas operativos de alerta temprana y toma de decisiones climáticas estratégicas
- Fundamentos de la teledetección multiespectral: principios físicos y tecnológicos de sensores satelitales
- Caracterización espectral de la atmósfera y superficies terrestres: interacción radiativa y efectos atmosféricos
- Procesamiento radiométrico y geométrico de imágenes satelitales: calibración, corrección atmosférica y ortorrectificación
- Algoritmos avanzados de extracción de información multiespectral: clasificación supervisada, no supervisada y aprendizaje automático
- Generación y validación de índices espectrales clave para monitoreo climático: NDVI, EVI, albedo, humedad superficial y temperatura de brillo
- Integración de datos multiespectrales en modelos numéricos climáticos: estrategias de fusión y asimilación de datos satelitales
- Aplicaciones en pronósticos meteorológicos avanzados: mejora de modelos de predicción estacional y alertas tempranas
- Análisis de tendencias climáticas utilizando series temporales multiespectrales: detección de cambios y modelación estadística
- Uso de plataformas de procesamiento en la nube y herramientas de big data para manejo eficiente de grandes volúmenes de imágenes satelitales
- Estudios de caso y proyectos prácticos: aplicación real de análisis multiespectral en escenarios de variabilidad climática regional y global
- Fundamentos de sensores satelitales multiespectrales: diseño, principios físicos y características técnicas de los instrumentos pasivos y activos en órbita
- Procesamiento radiométrico y calibración: técnicas de corrección atmosférica, calibración absoluta y relativa para garantizar la precisión en la captura de datos espectrales
- Teledetección avanzada: extracción y análisis de variables meteorológicas y climatológicas a partir de imágenes multiespectrales y datos hiperespectrales
- Interpretación espectral: identificación y discriminación de firmas específicas para la detección de fenómenos atmosféricos, como nubes convectivas, aerosoles y vapor de agua
- Modelización dinámica asistida por satélites: integración de datos multiespectrales en modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución
- Algoritmos de fusión de datos: combinación sinérgica de series temporales satelitales con observaciones in situ y modelos estadísticos para mejorar la exactitud predictiva
- Aplicaciones prácticas en climatología: monitoreo de patrones climáticos a escala regional y global, seguimiento de eventos extremos y variabilidad interanual
- Uso de inteligencia artificial y machine learning en la clasificación y predicción basada en grandes volúmenes de datos multiespectrales satelitales
- Evaluación de incertidumbre y validación: metodologías para contrastar predicciones con datos observacionales y ajustar continuamente los modelos de predicción
- Casos de estudio avanzados: análisis detallado de eventos meteorológicos significativos mediante técnicas innovadoras de interpretación multiespectral, destacando su aplicación en sistemas de alerta temprana y gestión ambiental
- Fundamentos de la asimilación de datos satelitales: principio de mínimos cuadrados, métodos variacionales (3D-Var, 4D-Var) y filtros de Kalman extendidos para predicción atmosférica
- Características técnicas y operativas de plataformas satelitales multiespectrales: geosincrónicas, polares, y micro satélites para monitoreo climático
- Procesamiento y pretratamiento de datos satelitales: calibración radiométrica, corrección atmosférica y reproyección espacial avanzada
- Técnicas avanzadas de fusión de sensores: integración sinérgica de radiometría, radar SAR y sensores hiperespectrales para mejora de la resolución temporal y espacial
- Incorporación de datos satelitales en modelos numéricos: estrategias para acoplamiento directo, ajuste de parámetros y mejora de la dinámica atmosférica simulada
- Desarrollo y optimización de sistemas operacionales para predicción climática: arquitectura modular, integración en tiempo real y automatización de flujos de trabajo
- Ensembles en predicción climática: diseño, generación y calibración de conjuntos perturbados para cuantificación probabilística de la incertidumbre
- Nowcasting meteorológico basado en satélites: algoritmos de detección de estructuras convectivas, seguimiento temporal y extrapolación dinámica
- Cuantificación y modelización de incertidumbres: fuentes, propagación y métodos estadísticos para evaluación de confianza en predicciones
- Estudios de caso y aplicación práctica: integración en sistemas nacionales e internacionales de alerta temprana y toma de decisiones basadas en datos satelitales fusionados
- Fundamentos teóricos de la dinámica atmosférica y oceanográfica para modelos climáticos regionales
- Principios y técnicas avanzadas de sensores remotos: satélites meteorológicos, radiómetros, espectrómetros y lidar
- Procesamiento y análisis de datos satelitales: corrección atmosférica, calibración radiométrica y fusión multisensor
- Metodologías de downscaling dinámico y estadístico para la regionalización climática
- Integración de técnicas de Machine Learning en modelos climáticos: redes neuronales convolucionales, árboles de decisión y aprendizaje profundo
- Desarrollo y validación de modelos dinámicos de predicción meteorológica regional basados en datos satelitales
- Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para la predicción de eventos extremos y análisis de tendencias climáticas
- Frameworks y plataformas computacionales para la simulación climática avanzada: uso de HPC, cloud computing y Python/R para modelización
- Evaluación de incertidumbres y verificación estadística en modelos climáticos regionales utilizando técnicas de ensamble y validación cruzada
- Estudios de caso prácticos: predicción de olas de calor, episodios de precipitación extrema y anomalías atmosféricas mediante la combinación de sensores remotos y machine learning
- Impacto de la variabilidad climática a escala regional en sectores socioeconómicos: agricultura, recursos hídricos y gestión de desastres
- Protocolos para la integración de datos satelitales con observaciones in situ y modelos numéricos convencionales
- Ética, transparencia y reproducibilidad en la modelización climática: mejores prácticas en documentación y código abierto
- Fundamentos y principios de teledetección satelital: tipos de sensores, bandas espectrales y resolución espacial-temporal
- Preparación y preprocesamiento de datos satelitales: corrección radiométrica, geo-referenciación y filtrado de ruido
- Integración de imágenes satelitales multisensor: ópticos, microondas y radar para análisis climático multifacético
- Algoritmos avanzados de fusión de datos satelitales y terrestres para mejora de la precisión en modelos predictivos
- Aplicaciones de aprendizaje automático y redes neuronales en la interpretación y asimilación de datos satelitales
- Modelado físico-estadístico de variables climáticas a partir de datos satelitales: temperatura, humedad, precipitación y viento
- Calibración cruzada y validación con estaciones meteorológicas y observatorios terrestres para garantizar la fiabilidad de las predicciones
- Implementación de sistemas de asimilación de datos para modelos numéricos de predicción meteorológica de alta resolución
- Estrategias de gestión y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos satelitales para procesamiento en tiempo real
- Casos prácticos y estudios de impacto: predicción de eventos extremos, seguimiento de fenómenos atmosféricos y evaluación climática regional
- Fundamentos de teledetección satelital: principios físicos, tipos de sensores y plataformas orbitacionales
- Técnicas avanzadas de preprocesamiento de imágenes satelitales: calibración radiométrica, corrección atmosférica y georreferenciación
- Integración multisensor: fusión de datos ópticos, infrarrojos, microondas y lidar para análisis atmosférico detallado
- Algoritmos de extracción de variables climáticas: temperatura superficial, humedad, índice de vegetación y radiación solar
- Modelización de alta resolución: downscaling estadístico y dinámico aplicado a predicciones meteorológicas locales
- Aplicación de aprendizaje automático y redes neuronales para la predicción avanzada mediante datos satelitales
- Validación y evaluación de modelos: métricas estadísticas, análisis de incertidumbre y benchmarking con datos in situ
- Interpretación de patrones climáticos globales y regionales mediante análisis multiescalar de series temporales satelitales
- Desarrollo y gestión de bases de datos satelitales para climatología: almacenamiento, acceso y normalización de datos masivos
- Estudios de casos prácticos: vigilancia de fenómenos extremos, seguimiento de ciclones tropicales y análisis de tendencias climáticas a largo plazo
- Fundamentos teóricos y matemáticos de la detección remota: principios electromagnéticos, interacción radiativa con la atmósfera y la superficie terrestre
- Diseño y estructura de algoritmos para sensores satelitales: ópticos, microondas y radar SAR aplicados a la meteorología
- Optimización computacional de algoritmos: técnicas de reducción de ruido, mejora de la resolución espacial-temporal y eficiencia en procesamiento en tiempo real
- Integración de datos multisensor y multifuente para el monitoreo climático: fusión de datos satelitales, estaciones terrestres y modelos numéricos atmosféricos
- Validación estadística y dinámica de algoritmos: métodos de verificación cruzada, análisis de incertidumbre y calibración continua con eventos reales
- Detección y seguimiento en tiempo real de fenómenos meteorológicos extremos: ciclones, tormentas convectivas, olas de calor y lluvias intensas mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático
- Evaluación de tendencias climáticas globales a partir de series temporales satelitales: métodos de descomposición, detección de señales y análisis de variabilidad multiescalar
- Implementación de plataformas operativas para la monitorización constante: arquitectura, flujos de datos, latencias y alertas tempranas automatizadas
- Casos de estudio y aplicación práctica: análisis de eventos recientes y contribución de los algoritmos en la toma de decisiones de emergencia y planificación anticipada
- Perspectivas futuras y desafíos tecnológicos en la mejora continua de algoritmos de detección remota para meteorología y climatología
- Fundamentos de sensores satelitales multiespectrales: lanzamiento, órbitas, resolución espacial y espectral
- Técnicas avanzadas de calibración radiométrica y corrección atmosférica para datos satelitales
- Procesamiento digital de imágenes multiespectrales: técnicas de filtrado, mejora y segmentación de datos
- Integración de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales convolucionales para clasificación espectral
- Modelos físicos y estadísticos para la extracción de variables climáticas a partir de datos satelitales multiespectrales
- Desarrollo y validación de productos derivados: índices de vegetación, humedad del suelo, temperatura superficie y nubosidad
- Fusión de datos multisensor y multispectral para mejorar la cobertura y resolución temporal en predicción meteorológica
- Implementación de técnicas de análisis multivariado y series temporales para la detección de anomalías climáticas
- Uso de sistemas de información geográfica (SIG) y plataformas de big data para la gestión y visualización de datos climáticos satelitales
- Optimización de modelos de predicción climática mediante asimilación de datos satelitales en tiempo casi real
- Desarrollo de pronósticos meteorológicos de alta precisión basados en técnicas avanzadas de inteligencia artificial y procesamiento de datos PSMS
- Casos de estudio aplicados: análisis de fenómenos atmosféricos extremos utilizando imágenes multiespectrales
- Evaluación de incertidumbres y mejoras en los modelos climáticos basados en datos satelitales
- Aplicaciones prácticas en climatología operacional, gestión ambiental y mitigación de riesgos meteorológicos
- Perspectivas futuras en sensores satelitales emergentes y su impacto en la evolución de los modelos predictivos climáticos
- Fundamentos de teledetección satelital aplicados a la climatología: principios físicos, tipos de sensores, órbitas y resolución espacial-temporal
- Procesamiento avanzado de imágenes satelitales: calibración radiométrica, corrección atmosférica, fusión de datos multisensor y filtrado de ruido
- Interpretación multiespectral y termal para la identificación de sistemas meteorológicos y fenómenos climáticos
- Integración de datos satelitales con modelos numéricos de predicción atmosférica: métodos de asimilación y técnicas de data fusion
- Modelización dinámica y estadística de fenómenos extremos: huracanes, tormentas convectivas, olas de calor y eventos de precipitación extremo
- Evaluación del impacto del cambio climático en patrones meteorológicos mediante análisis multitemporal de series satelitales
- Desarrollo de algoritmos predictivos basados en machine learning y técnicas de inteligencia artificial aplicados a la predicción meteorológica con datos satelitales
- Validación y verificación de modelos predictivos utilizando datos in situ y satélites de última generación (GOES, MSG, Sentinel, NOAA, Meteosat)
- Diseño y ejecución de estudios de caso para la predicción avanzada de eventos meteorológicos extremos mediante integración multimodal de datos
- Redacción, defensa y presentación del Trabajo Final de Máster: metodologías, resultados, discusión y perspectivas futuras en climatología satelital y predicción meteorológica
Salidas profesionales
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- Meteorólogo/Climatólogo en agencias estatales y autonómicas: Predicción, vigilancia y análisis del tiempo y el clima.
- Consultor/Asesor en empresas del sector energético, agrario, turístico o de seguros: Evaluación de riesgos climáticos y optimización de actividades.
- Investigador en centros de investigación y universidades: Desarrollo de modelos climáticos, análisis de datos satelitales y estudios de impacto.
- Técnico en empresas de desarrollo tecnológico: Diseño y desarrollo de instrumentos y software para la observación y predicción meteorológica.
- Analista de datos climáticos en empresas de Big Data: Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos climáticos y meteorológicos.
- Gestor de proyectos en organizaciones no gubernamentales (ONGs): Adaptación al cambio climático y gestión de riesgos en países en desarrollo.
- Divulgador científico en medios de comunicación y museos: Comunicación y educación sobre temas relacionados con el clima y la meteorología.
- Experto en teledetección en empresas de consultoría ambiental: Análisis de imágenes satelitales para la monitorización del medio ambiente.
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Requisitos de admisión
Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.
Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.
Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.
Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas
1. Solicitud
online
(formulario + documentos).
2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).
3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).
4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.
5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- Análisis Climático Avanzado: Domina las técnicas más punteras para comprender y modelar el clima global y regional.
- Predicción Meteorológica de Precisión: Aprende a realizar predicciones meteorológicas precisas utilizando modelos numéricos y datos satelitales.
- Teledetección y Satélites Meteorológicos: Profundiza en el uso de datos satelitales para la observación y el análisis de fenómenos meteorológicos.
- Aplicaciones Prácticas: Desarrolla proyectos reales y adquiere experiencia en la aplicación de la climatología y la predicción meteorológica en diversos sectores.
- Networking Profesional: Conecta con expertos del sector y amplía tus oportunidades laborales en instituciones y empresas líderes.
Testimonios
Este máster me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un nuevo modelo de predicción de sequías utilizando datos satelitales. Este modelo, actualmente implementado en mi trabajo en el centro meteorológico nacional, ha mejorado la precisión de las predicciones a largo plazo en un 15%, permitiendo una mejor gestión de los recursos hídricos a nivel nacional.
Durante el Máster en Tecnología Espacial & Satelital aplicada al Mar, desarrollé un algoritmo de detección de microplásticos en zonas costeras utilizando imágenes satelitales, el cual fue posteriormente implementado por una ONG para monitorizar la contaminación en el Mediterráneo, contribuyendo a la preservación del ecosistema marino.
Tras completar el Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites, lideré el desarrollo de un nuevo modelo de predicción de sequías para la región del Sahel, utilizando datos satelitales de última generación. Este modelo ha mejorado la precisión de las predicciones en un 15%, permitiendo a las comunidades locales implementar medidas de mitigación más efectivas y reducir el impacto de las sequías en la agricultura y la seguridad alimentaria.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un modelo de predicción de sequías utilizando datos satelitales. Este modelo, implementado por una ONG en la región del Sahel, ha mejorado la precisión de las predicciones en un 20%, permitiendo una mejor gestión de recursos hídricos y la implementación de medidas preventivas que han mitigado el impacto de la sequía en las comunidades locales.
Preguntas frecuentes
El enfoque principal es la aplicación de datos e imágenes satelitales a la climatología y la predicción meteorológica.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Se centra en la climatología a largo plazo utilizando datos satelitales, aunque también incluye la predicción meteorológica a corto plazo como herramienta para comprender el clima.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
- Fundamentos de teledetección satelital aplicados a la climatología: principios físicos, tipos de sensores, órbitas y resolución espacial-temporal
- Procesamiento avanzado de imágenes satelitales: calibración radiométrica, corrección atmosférica, fusión de datos multisensor y filtrado de ruido
- Interpretación multiespectral y termal para la identificación de sistemas meteorológicos y fenómenos climáticos
- Integración de datos satelitales con modelos numéricos de predicción atmosférica: métodos de asimilación y técnicas de data fusion
- Modelización dinámica y estadística de fenómenos extremos: huracanes, tormentas convectivas, olas de calor y eventos de precipitación extremo
- Evaluación del impacto del cambio climático en patrones meteorológicos mediante análisis multitemporal de series satelitales
- Desarrollo de algoritmos predictivos basados en machine learning y técnicas de inteligencia artificial aplicados a la predicción meteorológica con datos satelitales
- Validación y verificación de modelos predictivos utilizando datos in situ y satélites de última generación (GOES, MSG, Sentinel, NOAA, Meteosat)
- Diseño y ejecución de estudios de caso para la predicción avanzada de eventos meteorológicos extremos mediante integración multimodal de datos
- Redacción, defensa y presentación del Trabajo Final de Máster: metodologías, resultados, discusión y perspectivas futuras en climatología satelital y predicción meteorológica
Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
