Kentsel drenaj uygulamaları için yüksek mekânsal-zamansal çözünürlüğe sahip doğru yağış tahminleri hayati önem taşımaktadır ve yer gözlemlerine göre ayarlandığında, hava radarı verileri bu uygulamalar için potansiyel taşımaktadır.
Ayarlama için meteorolojik yağmur ölçerlerin yoğunluğu genellikle seyrektir ve uzayda eşit olmayan bir şekilde dağılmıştır. Fırsatçı yağmur sensörleri, yer gözlemlerinin yoğunluğunu artırır ancak genellikle her bir istasyon için azaltılmış veya bilinmeyen bir doğrulukla sağlar. Bu makale, hava radarından, kişisel hava istasyonlarından ve ticari mikrodalga bağlantılarından gelen verilerin entegre bir yağmur ürününde birleştirilmesini göstermektedir. Fırsatçı yağmur tahminlerinin birleştirilmesinin, bir kalite kontrol algoritması aracılığıyla fırsatçı yağmur gözlemlerinin doğruluğunu artırdığı gösterilmiştir. Bu çalışmada, fırsatçı yağmur verileri ve hava radarı verilerinin birleştirilmesiyle, birleştirme yapılmadan her bir yağmur ürününün doğruluğuyla karşılaştırıldığında yağmur tahminlerinin doğruluğunun önemli ölçüde arttığını gösteriyoruz. Günlük birikimli birleştirilmiş yağmur ürünleri için 0,88'e kadar Nash-Sutcliffe verimliliği (NSE) değerleri elde edilirken, bireysel yağmur ürünlerinin NSE değerleri -7,44 ile 0,65 arasında değişmektedir ve benzer eğilimler kök ortalama karesel hata (RMSE) değerleri için de gözlenmektedir. Hava durumu radarı ve fırsatçı yağış verilerinin birleştirilmesi için yeni bir yaklaşım, yani "hareketli medyan sapma ayarlaması" sunulmaktadır. Bu yaklaşım uygulanarak, bu çalışmada yalnızca bağımsız doğrulama için kullanılan geleneksel yüksek kaliteli yağış ölçerlerden bağımsız olarak yüksek performanslı bir yağış ürünü elde edilmektedir. Ayrıca, günlük altı birleştirme ile doğru yağış tahminlerinin elde edilebileceği gösterilmiş ve bu da birleştirmenin şimdiki zaman tahminleri ve gerçek zamanlıya yakın uygulamalardaki önemini vurgulamaktadır.
Gönderim zamanı: 16 Mayıs 2024