Noggranna uppskattningar av nederbörd med hög spatiotemporal upplösning är avgörande för tillämpningar inom stadsavvattning, och om de justeras till markobservationer har väderradardata potential för dessa tillämpningar.
Tätheten hos meteorologiska regnmätare för justering är dock ofta gles och ojämnt fördelad i rymden. Opportunistiska regnsensorer ger en ökad täthet av markobservationer men ofta med reducerad eller okänd noggrannhet för varje enskild station. Denna artikel demonstrerar sammanslagningen av data från väderradar, personliga väderstationer och kommersiella mikrovågslänkar till en integrerad regnprodukt. Sammanslagning av opportunistiska regnuppskattningar har visat sig förbättra noggrannheten hos de opportunistiska regnobservationerna genom en kvalitetskontrollalgoritm. I denna studie visar vi att noggrannheten hos regnuppskattningarna förbättras avsevärt genom att sammanfoga opportunistiska regndata och väderradardata jämfört med noggrannheten för varje regnprodukt utan sammanslagning. Nash-Sutcliffe-effektivitetsvärden (NSE) upp till 0,88 erhålls för dagligen ackumulerade sammanslagna regnprodukter, medan NSE-värdena för de individuella regnprodukterna varierar från −7,44 till 0,65, och liknande tendenser observeras för root mean squared error (RMSE)-värden. För att sammanfoga väderradar och opportunistiska regndata presenteras en ny metod, dvs. "moving median bias adjustment". Med denna metod kan en högpresterande regnmätare erhållas oberoende av konventionella högkvalitativa regnmätare, vilka i denna studie endast används för oberoende validering. Dessutom visas det att noggranna nederbördsuppskattningar kan erhållas genom sammanslagning av nederbörd under en viss tid, vilket understryker vikten av sammanslagning i nutidsprognoser och tillämpningar nära realtid.
Publiceringstid: 16 maj 2024