Nøjagtige nedbørsestimater med høj spatiotemporal opløsning er afgørende for bydræningsapplikationer, og hvis de justeres til jordobservationer, har vejrradardata potentiale til disse anvendelser.
Tætheden af meteorologiske regnmålere til justering er dog ofte sparsom og ikke-jævnt fordelt i rummet. Opportunistiske nedbørssensorer giver en øget tæthed af jordobservationer, men ofte med reduceret eller ukendt nøjagtighed for hver enkelt station. Denne artikel demonstrerer sammenlægning af data fra vejrradar, personlige vejrstationer og kommercielle mikrobølgeforbindelser til et integreret nedbørsprodukt. Sammenlægning af opportunistiske nedbørsestimater har vist sig at forbedre nøjagtigheden af de opportunistiske nedbørsobservationer gennem en kvalitetskontrolalgoritme. I denne undersøgelse viser vi, at nøjagtigheden af nedbørsestimater forbedres betydeligt ved at sammenlægge opportunistiske nedbørsdata og vejrradardata sammenlignet med nøjagtigheden af hvert nedbørsprodukt uden sammenlægning. Nash-Sutcliffe-effektivitetsværdier (NSE) på op til 0,88 opnås for dagligt akkumulerede sammenlagte nedbørsprodukter, mens NSE-værdierne for de individuelle nedbørsprodukter varierer fra -7,44 til 0,65, og lignende tendenser observeres for root mean squared error (RMSE)-værdier. Til sammenlægning af vejrradar- og opportunistiske nedbørsdata præsenteres en ny tilgang, dvs. "moving median bias adjustment". Ved at anvende denne tilgang udledes et højtydende nedbørsprodukt uafhængigt af konventionelle regnmålere af høj kvalitet, som i denne undersøgelse kun bruges til uafhængig validering. Derudover demonstreres det, at nøjagtige nedbørsestimater kan opnås ved at sammenlægge data under daglige målingerne, hvilket understreger vigtigheden af sammenlægning i nutidsprognoser og næsten realtidsapplikationer.
Opslagstidspunkt: 16. maj 2024