• page_head_Bg

Данные датчиков осадков для уточнения оценок количества осадков

Точные оценки количества осадков с высоким пространственно-временным разрешением имеют жизненно важное значение для систем городского дренажа, а если их скорректировать с учетом наземных наблюдений, данные метеорадаров имеют потенциал для этих приложений.

https://www.alibaba.com/product-detail/Pulse-RS485-Output-Anti-bird-Kit_1600676516270.html?spm=a2747.product_manager.0.0.2cf371d2wR4ytq

 

Однако плотность метеорологических дождемеров для корректировки часто невелика и распределена в пространстве неравномерно. Оппортунистические датчики осадков обеспечивают повышенную плотность наземных наблюдений, но часто с пониженной или неизвестной точностью для каждой отдельной станции. В данной работе демонстрируется объединение данных с метеорологических радаров, персональных метеостанций и коммерческих микроволновых линий связи в интегрированный продукт по осадкам. Показано, что объединение оппортунистических оценок осадков повышает точность наблюдений за осадками благодаря алгоритму контроля качества. В данном исследовании мы показываем, что точность оценок осадков значительно повышается при объединении оппортунистических данных об осадках и данных метеорадаров по сравнению с точностью каждого продукта по осадкам без объединения. Для суточных накопленных объединенных продуктов осадков получены значения эффективности Нэша-Сатклиффа (NSE) до 0,88, в то время как значения NSE отдельных продуктов осадков варьируются от −7,44 до 0,65, и аналогичные тенденции наблюдаются для значений среднеквадратической ошибки (RMSE). Для слияния данных метеорадара и оппортунистических данных об осадках представлен новый подход, а именно «корректировка смещения скользящей медианы». Применяя этот подход, высокопроизводительный продукт осадков выводится независимо от обычных высококачественных дождемеров, которые в данном исследовании используются только для независимой проверки. Кроме того, продемонстрировано, что точные оценки осадков могут быть получены путем слияния субсуточных данных, что подчеркивает важность слияния в прогнозировании текущей погоды и приложениях, близких к реальному времени.


Время публикации: 16 мая 2024 г.