Oportunistikong data ng sensor ng ulan upang mapahusay ang mga pagtatantya ng ulan

Ang tumpak na mga pagtatantya ng ulan na may mataas na spatiotemporal na resolusyon ay mahalaga para sa mga aplikasyon ng drainage sa lungsod, at kung iaakma sa mga obserbasyon sa lupa, ang data ng radar ng panahon ay may potensyal para sa mga application na ito.

Ang density ng meteorological rain gauge para sa pagsasaayos ay, gayunpaman, madalas na kalat-kalat at hindi pantay na ipinamamahagi sa kalawakan. Ang mga oportunistikong rainfall sensor ay nagbibigay ng mas mataas na density ng mga obserbasyon sa lupa ngunit kadalasan ay may pinababa o hindi alam na katumpakan para sa bawat indibidwal na istasyon. Ipinapakita ng papel na ito ang pagsasama-sama ng data mula sa weather radar, mga personal na istasyon ng panahon, at komersyal na microwave link sa isang pinagsamang produkto ng ulan. Ang pagsasama-sama ng mga oportunistikong pagtatantya ng pag-ulan ay ipinapakita upang mapabuti ang katumpakan ng mga opportunistikong mga obserbasyon sa pag-ulan sa pamamagitan ng isang algorithm ng pagkontrol sa kalidad. Sa pag-aaral na ito, ipinapakita namin na ang katumpakan ng mga pagtatantya ng pag-ulan ay makabuluhang napabuti sa pamamagitan ng pagsasama ng data ng oportunistang rainfall at data ng radar ng panahon kung ihahambing sa katumpakan ng bawat produkto ng ulan nang hindi pinagsasama. Nakukuha ang mga value ng Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) na hanggang 0.88 para sa pang-araw-araw na naipon na pinagsama-samang mga produkto ng ulan, habang ang mga halaga ng NSE ng mga indibidwal na produkto ng pag-ulan ay mula −7.44 hanggang 0.65, at ang mga katulad na tendensya ay sinusunod para sa mga halaga ng root mean squared error (RMSE). Para sa pagsasama-sama ng weather radar at data ng oportunistang pag-ulan, isang nobelang diskarte, ibig sabihin, "moving median bias adjustment" ay ipinakita. Sa paglalapat ng diskarteng ito, ang isang mataas na gumaganap na produkto ng pag-ulan ay nagmula nang nakapag-iisa mula sa maginoo na mataas na kalidad na mga panukat ng ulan, na sa pag-aaral na ito ay ginagamit lamang para sa independiyenteng pagpapatunay. Bilang karagdagan, ipinapakita na ang tumpak na mga pagtatantya ng ulan ay maaaring makuha sa pamamagitan ng sub-araw-araw na pagsasama, na binibigyang-diin ang kahalagahan ng pagsasama sa nowcasting at malapit sa real-time na mga aplikasyon.