• заглавље_странице_Бг

Подаци о погодним количинама падавина са сензора за побољшање процена падавина

Тачне процене падавина са високом просторно-временском резолуцијом су од виталног значаја за примене у градској дренажи, а ако се прилагоде посматрањима са терена, подаци метеоролошког радара имају потенцијал за ове примене.

хттпс://ввв.алибаба.цом/продуцт-детаил/Пулсе-РС485-Оутпут-Анти-бирд-Кит_1600676516270.хтмл?спм=а2747.продуцт_манагер.0.0.2цф371д2вР4итк

 

Густина метеоролошких кишомерних мерача за подешавање је, међутим, често ретка и неравномерно распоређена у простору. Опортунистички сензори за падавине пружају повећану густину посматрања на земљи, али често са смањеном или непознатом тачношћу за сваку појединачну станицу. Овај рад демонстрира спајање података са метеоролошког радара, личних метеоролошких станица и комерцијалних микроталасних веза у интегрисани производ падавина. Показано је да спајање опортунистичких процена падавина побољшава тачност опортунистичких посматрања падавина путем алгоритма контроле квалитета. У овој студији показујемо да се тачност процена падавина значајно побољшава спајањем опортунистичких података о падавинама и података метеоролошког радара у поређењу са тачношћу сваког производа падавина без спајања. Вредности ефикасности Неш-Сатклифа (NSE) до 0,88 добијају се за дневно акумулиране спојене производе падавина, док се вредности NSE појединачних производа падавина крећу од -7,44 до 0,65, а сличне тенденције се примећују и за вредности средње квадратне грешке (RMSE). За спајање података метеоролошког радара и опортунистичких података о падавинама, представљен је нови приступ, тј. „подешавање покретне медијане пристрасности“. Применом овог приступа, високо ефикасан производ падавина се изводи независно од конвенционалних висококвалитетних мерача падавина, који се у овој студији користе само за независну валидацију. Поред тога, показано је да се тачне процене падавина могу добити спајањем поддневних података, што наглашава важност спајања у апликацијама за прогнозирање садашњих података и примене у скоро реалном времену.


Време објаве: 16. мај 2024.