Yüksek mekansal ve zamansal çözünürlüğe sahip doğru yağış tahminleri, kentsel drenaj uygulamaları için hayati önem taşır ve yer gözlemlerine göre ayarlandığı takdirde, hava radarı verileri bu uygulamalar için potansiyel taşır.
Ancak, ayarlama için kullanılan meteorolojik yağmur ölçerlerin yoğunluğu genellikle seyrektir ve mekânsal olarak düzensiz dağılmıştır. Fırsatçı yağmur sensörleri, yer gözlemlerinin yoğunluğunu artırır, ancak her bir istasyon için doğruluk genellikle düşüktür veya bilinmemektedir. Bu makale, hava radarı, kişisel hava istasyonları ve ticari mikrodalga bağlantılarından elde edilen verilerin entegre bir yağmur ürününe birleştirilmesini göstermektedir. Fırsatçı yağmur tahminlerinin birleştirilmesinin, bir kalite kontrol algoritması aracılığıyla fırsatçı yağmur gözlemlerinin doğruluğunu iyileştirdiği gösterilmiştir. Bu çalışmada, fırsatçı yağmur verileri ve hava radarı verilerinin birleştirilmesiyle, birleştirilmeden elde edilen her bir yağmur ürününün doğruluğuna kıyasla yağmur tahminlerinin doğruluğunun önemli ölçüde iyileştirildiğini gösteriyoruz. Günlük birleştirilmiş yağmur ürünleri için 0,88'e kadar Nash-Sutcliffe verimlilik (NSE) değerleri elde edilirken, bireysel yağmur ürünlerinin NSE değerleri -7,44 ile 0,65 arasında değişmekte ve kök ortalama kare hatası (RMSE) değerleri için de benzer eğilimler gözlemlenmektedir. Hava radarı ve fırsatçı yağış verilerini birleştirmek için yeni bir yaklaşım, yani "hareketli medyan sapma düzeltmesi" sunulmuştur. Bu yaklaşım uygulanarak, bu çalışmada yalnızca bağımsız doğrulama için kullanılan geleneksel yüksek kaliteli yağmur ölçerlerden bağımsız olarak yüksek performanslı bir yağış ürünü elde edilmiştir. Ayrıca, günlük altı birleştirme ile doğru yağış tahminlerinin elde edilebileceği gösterilmiş ve bu da anlık tahmin ve gerçek zamana yakın uygulamalarda birleştirmenin önemini vurgulamıştır.
Yayın tarihi: 16 Mayıs 2024