Satellite Rainfall(위성 강우량)란 무엇입니까?
Satellite Rainfall 위성 강우량 - The data used in this study are the Ozone Monitoring Instrument (OMI) SO2 and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite rainfall. [1] Their relative role in regulating the diurnal variations of summer rainfall over North China and their change under different monsoon conditions are studied using a 19-yr archive of satellite rainfall and reanalysis data. [2]본 연구에 사용된 데이터는 OMI(Ozone Monitoring Instrument) SO2와 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성 강우량이다. [1] 중국 북부에서 여름 강우량의 일별 변화를 조절하는 상대적 역할과 다양한 몬순 조건 하에서의 변화는 위성 강우량 및 재분석 데이터의 19년 아카이브를 사용하여 연구되었습니다. [2]
Chirp Satellite Rainfall
Both forecast skill and triggers are derived jointly through a forecast verification analysis based on a comparison between historical time series of SPI forecasts (1993-2019) and SPI values derived from CHIRPS satellite rainfall estimates used as a reference precipitation data set. [1] In this study, we simultaneously examined spatial and temporal rainfall trends based on the space-time rainfall cube derived from 1981 to 2016 CHIRPS satellite rainfall data. [2] This research aims in evaluating the effectiveness of CHIRPS satellite rainfall data in comparison with IMD gridded Rainfall Data and development of various flow forecasting models. [3]예측 기술과 트리거는 SPI 예측(1993-2019)의 과거 시계열과 참조 강수 데이터 세트로 사용된 CHIRPS 위성 강우 추정치에서 파생된 SPI 값 간의 비교를 기반으로 하는 예측 검증 분석을 통해 공동으로 파생됩니다. [1] 본 연구에서는 1981년부터 2016년까지 CHIRPS 위성 강우 데이터로부터 도출된 시공 강우 큐브를 기반으로 시공간 강우 경향을 동시에 조사하였다. [2] 본 연구는 IMD 격자형 강우 데이터와 비교하여 CHIRPS 위성 강우 데이터의 효율성을 평가하고 다양한 흐름 예측 모델의 개발을 목표로 합니다. [3]
Daily Satellite Rainfall
Finally, the CHIPRSv2 daily satellite rainfall product is more efficient and more suitable than the PERSIANN-CDR product for hydrological modeling. [1] The objective of this paper was to evaluate and improve the accuracy of daily satellite rainfall estimates (SRE) throughout the French Guiana between April 2015 and March 2016. [2]마지막으로 CHIPRSv2 일별 위성 강우 제품은 수문 모델링에 PERSIANN-CDR 제품보다 더 효율적이고 더 적합합니다. [1] 이 문서의 목적은 2015년 4월과 2016년 3월 사이에 프랑스령 기아나 전역의 위성 강우량 추정치(SRE)의 정확도를 평가하고 개선하는 것이었습니다. [2]
Term Satellite Rainfall
The purpose of this study was to evaluate the applicability of medium and long-term satellite rainfall estimation (SRE) precipitation products for drought monitoring over mainland China. [1] This study evaluates the applicability of using long-term satellite rainfall estimate (SRE) precipitation products in drought monitoring over mainland China under global warming conditions. [2]이 연구의 목적은 중국 본토의 가뭄 모니터링을 위한 중장기 위성 강우 추정(SRE) 강수 제품의 적용 가능성을 평가하는 것이었습니다. [1] 이 연구는 지구 온난화 조건에서 중국 본토의 가뭄 모니터링에서 장기 위성 강우 추정치(SRE) 강수 제품의 적용 가능성을 평가합니다. [2]
Applicable Satellite Rainfall 적용 가능한 위성 강우량
Evaluation of the performance of daily satellite-based rainfall (CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG, and TRMM) was done to obtain applicable satellite rainfall estimates in groundwater basin of Merapi Aquifer System (MAS). [1] Evaluation of the performance of daily satellite-based rainfall (CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG, and TRMM) was done to obtain applicable satellite rainfall estimates in the groundwater basin of the Merapi Aquifer System (MAS). [2]MAS(Merapi Aquifer System) 지하수 유역에 적용 가능한 위성 강우 추정치를 얻기 위해 위성 기반 일일 강우량(CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG 및 TRMM)의 성능 평가를 수행했습니다. [1] MAS(Merapi Aquifer System) 지하수 유역에 적용 가능한 위성 강우 추정치를 얻기 위해 위성 기반 일일 강우량(CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG 및 TRMM)의 성능 평가를 수행했습니다. [2]
satellite rainfall product 위성 강우 제품
With the development of remote sensing technology, satellite rainfall products have become more and more credible. [1] This study aims to assess one of the latest satellite rainfall product – Integrated Multi-satelliE Retrievals for GPM (IMERG) for Northern Vietnam. [2] This could be due to the bias correction ability of gauge rainfall over satellite rainfall products. [3] The global precipitation measurement product was used as a satellite rainfall product for model calibration and validation and forecasted European Centre Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) rainfall products were evaluated to forecast flood. [4] This study confirmed that GWR-merged method could substantially reduce daily bias of satellite rainfall products, even in such topographical complex area as the UTB. [5] The provision of high resolution near real-time rainfall data has made satellite rainfall products very potential for monitoring hydrological hazards. [6] In these areas, remote sensing can represent an important detection and monitoring process to predict landslide occurrence in space and time, particularly satellite rainfall products that have improved in terms of accuracy and resolution in recent times. [7] Satellite rainfall products are one of the most valuable tools for water resources monitoring in data-scarce regions, due to their low latency and quasi-global range. [8] The above evaluation results could facilitate the application of satellite rainfall products and provide a reference to precipitation-related studies. [9] High resolutions of satellite rainfall products have been widely used for hydrometeorological and hydroclimatological studies over the globe. [10] Data fusion or data merging can be a potentially good approach in merging various satellite rainfall products to obtain a fused dataset, which can benefit from all the data sources and may minimise the error in rainfall estimates. [11] Real-time and easily accessible satellite rainfall products offer new opportunities to address the observational coverage problem in ungauged catchments. [12] This research aimed to integrate and compare the satellite rainfall products, namely, Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM 3B43v7) and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), with a GR2M hydrological water balance model over a diversified terrain of the Awash River Basin in Ethiopia. [13] This study evaluated the accuracy of three satellite rainfall products, TMPA 3B42RT, TMPA 3B42 and CMORPH, in the Pra basin of Ghana. [14] 5°S) bands, which is where satellite rainfall products most disagree. [15] The advent of satellite rainfall products can provide a solution to the scarcity of observed rainfall data. [16] More substantial streamflow correction would rely on future research efforts aimed at reducing the systematic error and developing higher-quality satellite rainfall products. [17] ABSTRACT For evaluation of the Climate Prediction Center-MORPHing (CMORPH) satellite rainfall product in the Zambezi Basin, daily time series (1998–2013) of 60 rain gauge stations are used. [18] Finally, the CHIPRSv2 daily satellite rainfall product is more efficient and more suitable than the PERSIANN-CDR product for hydrological modeling. [19] Multi-satellite rainfall products provide rainfall with high temporal and spatial resolutions; however, they exhibit regional and seasonal biases. [20] This paper evaluates nine satellite rainfall products and the Global Precipitation Centre Climatology (GPCC) gauge dataset over the Congo basin. [21] ABSTRACT Satellite rainfall products are an important source of rainfall data in un-gauged catchments. [22]<p>원격 감지 기술의 발달로 위성 강우 제품의 신뢰성이 점점 높아졌습니다. [1] 이 연구는 최신 위성 강우 제품 중 하나인 북부 베트남에 대한 IMERG(Integrated Multi-satelliE Retrievals for GPM)를 평가하는 것을 목표로 합니다. [2] 이것은 위성 강우 제품에 대한 게이지 강우의 편향 보정 능력 때문일 수 있습니다. [3] 전 세계 강수량 측정 제품은 모델 보정 및 검증을 위한 위성 강우 제품으로 사용되었으며 예측된 ECMWF(European Center Medium-Range Weather Forecasts) 강우 제품을 평가하여 홍수를 예측했습니다. [4] 이 연구는 GWR 병합 방법이 UTB와 같은 복잡한 지형 지역에서도 위성 강우 제품의 일 바이어스를 상당히 줄일 수 있음을 확인했습니다. [5] 실시간에 가까운 고해상도의 강우 데이터를 제공함으로써 위성 강우 제품은 수문학적 위험을 모니터링할 가능성이 매우 높아졌습니다. [6] 이러한 영역에서 원격 감지는 시공간적으로 산사태 발생을 예측하는 중요한 감지 및 모니터링 프로세스, 특히 최근에 정확도와 해상도 면에서 개선된 위성 강우 제품을 나타낼 수 있습니다. [7] 위성 강우 제품은 대기 시간이 짧고 준 전역 범위로 인해 데이터가 부족한 지역에서 수자원 모니터링을 위한 가장 가치 있는 도구 중 하나입니다. [8] 위의 평가 결과는 위성 강우 제품의 적용을 용이하게 하고 강수 관련 연구에 참고 자료를 제공할 수 있습니다. [9] 위성 강우 제품의 고해상도는 전 세계적으로 수문 기상 및 수문 기후 연구에 널리 사용되었습니다. [10] 데이터 융합 또는 데이터 병합은 다양한 위성 강우 제품을 병합하여 융합 데이터 세트를 얻는 데 잠재적으로 좋은 접근 방식이 될 수 있으며, 이는 모든 데이터 소스의 이점을 얻을 수 있고 강우 추정의 오류를 최소화할 수 있습니다. [11] 실시간으로 쉽게 접근할 수 있는 위성 강우 제품은 측정되지 않은 집수지의 관측 범위 문제를 해결할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. [12] 이 연구는 인공 신경망-기후 데이터 기록(PERSIANN-CDR)을 사용한 원격 감지 정보로부터의 열대 강우 측정 임무(TRMM 3B43v7)와 강수량 추정이라는 위성 강우 산출물을 GR2M 수문학적 물수지 모델로 통합하고 비교하는 것을 목표로 했습니다. 에티오피아의 Awash 강 유역의 다양한 지형에 걸쳐 있습니다. [13] 이 연구는 가나의 Pra 분지에서 3개의 위성 강우 제품인 TMPA 3B42RT, TMPA 3B42 및 CMORPH의 정확도를 평가했습니다. [14] 5°S) 밴드, 위성 강우 제품이 가장 일치하지 않는 곳입니다. [15] 위성 강우 제품의 출현은 관측된 강우 데이터의 부족에 대한 해결책을 제공할 수 있습니다. [16] 보다 실질적인 흐름 수정은 시스템 오류를 줄이고 고품질 위성 강우 제품을 개발하기 위한 미래의 연구 노력에 의존할 것입니다. [17] 초록 잠베지 분지의 CMORPH(Climate Prediction Center-MORPHing) 위성 강우량 산출물을 평가하기 위해 60개 강우계 관측소의 일일 시계열(1998-2013)이 사용되었습니다. [18] 마지막으로 CHIPRSv2 일별 위성 강우 제품은 수문 모델링에 PERSIANN-CDR 제품보다 더 효율적이고 더 적합합니다. [19] 다중 위성 강우 제품은 높은 시간 및 공간 해상도로 강우를 제공합니다. 그러나 지역적 및 계절적 편향을 나타냅니다. [20] 이 논문은 9개의 위성 강우량 제품과 콩고 유역에 대한 GPCC(Global Precipitation Center Climatology) 게이지 데이터 세트를 평가합니다. [21] 요약 위성 강우 제품은 측정되지 않은 집수에서 강우 데이터의 중요한 소스입니다. [22]
satellite rainfall estimate 위성 강우량 추정
Both forecast skill and triggers are derived jointly through a forecast verification analysis based on a comparison between historical time series of SPI forecasts (1993-2019) and SPI values derived from CHIRPS satellite rainfall estimates used as a reference precipitation data set. [1] These variables are incorporated into the LHASA Forecast model by replacing satellite rainfall estimates from the Integrated MultisatellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG) with forecasted rainfall from GEOS-FP. [2] Satellite rainfall estimates (SREs) have been used as surrogate fields for a long time and are continuously replaced by more advanced algorithms. [3] Evaluation of the performance of daily satellite-based rainfall (CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG, and TRMM) was done to obtain applicable satellite rainfall estimates in groundwater basin of Merapi Aquifer System (MAS). [4] Evaluation of the performance of daily satellite-based rainfall (CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG, and TRMM) was done to obtain applicable satellite rainfall estimates in the groundwater basin of the Merapi Aquifer System (MAS). [5] Matching the temporal sampling of Satellite Rainfall Estimates (SREs) with rain gauge data is a prerequisite for evaluating the accuracy of SREs. [6] A physically-based, fully distributed hydrologic model and a conceptual semi-distributed model, forced by satellite rainfall estimates, were used to simulate flooding events in a very arid, rapidly urbanizing watershed in Saudi Arabia. [7] Satellite rainfall estimates and the ERA5 reanalysis showed different rainfall distributions, which indicates a need for more ground observations to assist with studies like this one. [8] Satellite rainfall estimates or rainfall reanalyses aid in studying landslide occurrences especially in ungauged areas, or in the absence of ground-based rainfall radars. [9] The performance of satellite Rainfall Estimates (RFE, version 2. [10] This study aims to evaluate and compare the satellite rainfall estimates (SREs) derived from tropical rainfall measuring mission (TRMM 3B43v7), rainfall estimation from remotely sensed information using artificial neural networks—climate data record (PERSIANN-CDR), merged satellite-gauge rainfall estimate (IMERG), and the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) with ground-observed data over the varied terrain of hydrologically diverse central and northeastern parts of Ethiopia—Awash River Basin (ARB). [11] In this study, we evaluated five widely used operational satellite rainfall estimates: CHIRP, CHIRPS, CPC, CMORPH, and GSMaP. [12] Two recent satellite rainfall estimates (SREs) from Global Precipitation Measurement (GPM)-era—Integrated Multi-Satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG-V06) and gauge calibrated Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP-V07) are evaluated for their spatiotemporal accuracy and ability to capture extreme precipitation events using 279 gauge stations from southern slope of central Himalaya, Nepal, between 2014 and 2019. [13] In this study, seven satellite rainfall estimates (SREs) that primarily use the infrared (PERSIANN, PERSIANN-CDR, and TAMSATv3) and the microwave (CMORPHv1, TRMM 3B42RT, TRMM 3B42v7 and IMERG-v06B) data were evaluated in the highland and lowland regions of Upper Awash Basin, Ethiopia, from 2003 to 2015. [14] 0 (TAMSAT3), and the African Rainfall Climatology version 2 (ARC2) satellite rainfall estimates in the Ethiopian Rift Valley Lakes Basin. [15] However, satellite rainfall estimates may serve as an alternative data source for model inputs. [16] Alternatively, satellite rainfall estimates have a solution to address the limitation of the conventional in situ-based rainfall measured datasets. [17] Satellite Rainfall Estimates (SREs) can provide rainfall information at finer spatial and temporal resolutions, however their performance varies with respect to gauged precipitation data in different climatic regions. [18] The objective of this paper was to evaluate and improve the accuracy of daily satellite rainfall estimates (SRE) throughout the French Guiana between April 2015 and March 2016. [19] This study evaluates the applicability of using long-term satellite rainfall estimate (SRE) precipitation products in drought monitoring over mainland China under global warming conditions. [20]예측 기술과 트리거는 SPI 예측(1993-2019)의 과거 시계열과 참조 강수 데이터 세트로 사용된 CHIRPS 위성 강우 추정치에서 파생된 SPI 값 간의 비교를 기반으로 하는 예측 검증 분석을 통해 공동으로 파생됩니다. [1] 이러한 변수는 IMERG(Integrated MultisatellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement)의 위성 강우 추정치를 GEOS-FP의 예측 강우량으로 대체하여 LHASA 예측 모델에 통합됩니다. [2] 위성 강우 추정치(SRE)는 오랫동안 대리 필드로 사용되어 왔으며 계속해서 고급 알고리즘으로 대체되고 있습니다. [3] MAS(Merapi Aquifer System) 지하수 유역에 적용 가능한 위성 강우 추정치를 얻기 위해 위성 기반 일일 강우량(CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG 및 TRMM)의 성능 평가를 수행했습니다. [4] MAS(Merapi Aquifer System) 지하수 유역에 적용 가능한 위성 강우 추정치를 얻기 위해 위성 기반 일일 강우량(CMORPH, CHIRPS, GPM IMERG 및 TRMM)의 성능 평가를 수행했습니다. [5] SRE(Satellite Rainfall Estimates)의 시간 샘플링을 강우계 데이터와 일치시키는 것은 SRE의 정확도를 평가하기 위한 전제 조건입니다. [6] 물리적 기반의 완전 분포된 수문학적 모델과 위성 강우량 추정에 의해 강제된 개념적 반분산 모델은 사우디 아라비아의 매우 건조하고 빠르게 도시화되는 유역에서 홍수 사건을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. [7] 위성 강우 추정치와 ERA5 재분석은 다른 강우 분포를 보여주었으며, 이는 이와 같은 연구를 지원하기 위해 더 많은 지상 관측이 필요함을 나타냅니다. [8] 위성 강우 추정치 또는 강우 재분석은 특히 측정되지 않은 지역 또는 지상 기반 강우 레이더가 없는 경우 산사태 발생을 연구하는 데 도움이 됩니다. [9] 위성 강우 추정의 성능(RFE, 버전 2. [10] 이 연구는 열대 강우 측정 임무(TRMM 3B43v7)에서 파생된 위성 강우 추정치(SRE), 인공 신경망을 이용한 원격 감지 정보로부터의 강우 추정치-기후 데이터 기록(PERSIANN-CDR), 위성-계기 통합 강우량을 평가 및 비교하는 것을 목적으로 합니다. 추정치(IMERG) 및 에티오피아의 수문학적으로 다양한 중앙 및 북동부의 다양한 지형(ARB)에 대한 지상 관측 데이터를 사용한 강수량의 글로벌 위성 매핑(GSMaP). [11] 이 연구에서 우리는 CHIRP, CHIRPS, CPC, CMORPH 및 GSMaP와 같이 널리 사용되는 5가지 운영 위성 강우 추정치를 평가했습니다. [12] GPM(Global Precipitation Measurement) 시대의 2개의 최근 위성 강우 추정치(SRE) - IMERG-V06(Integrated Multi-Satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement) 및 게이지 보정된 Global Satellite Mapping of Precipitation(GSMaP-V07)은 시공간에 대해 평가됩니다. 2014년과 2019년 사이에 네팔 히말라야 중부의 남쪽 경사면에서 279개의 게이지 스테이션을 사용하여 극한 강수 현상을 포착하는 정확도와 능력. [13] 본 연구에서는 주로 적외선(PERSIANN, PERSIANN-CDR, TAMSATv3) 데이터와 마이크로웨이브(CMORPHv1, TRMM 3B42RT, TRMM 3B42v7, IMERG-v06B) 데이터를 사용하는 7개의 위성 강우 추정치(SRE)를 고지대와 저지대에서 평가하였다. 2003년부터 2015년까지 에티오피아의 어퍼 아와시 분지(Upper Awash Basin) 지역. [14] 0(TAMSAT3) 및 에티오피아 리프트 밸리 호수 분지의 아프리카 강우 기후 버전 2(ARC2) 위성 강우 추정치. [15] 그러나 위성 강우 추정치는 모델 입력에 대한 대체 데이터 소스 역할을 할 수 있습니다. [16] 대안으로, 위성 강우 추정은 기존의 현장 기반 강우 측정 데이터 세트의 한계를 해결하는 솔루션을 가지고 있습니다. [17] SRE(Satellite Rainfall Estimates)는 더 미세한 공간 및 시간 해상도로 강우 정보를 제공할 수 있지만 그 성능은 다양한 기후 지역의 측정된 강우 데이터에 따라 다릅니다. [18] 이 문서의 목적은 2015년 4월과 2016년 3월 사이에 프랑스령 기아나 전역의 위성 강우량 추정치(SRE)의 정확도를 평가하고 개선하는 것이었습니다. [19] 이 연구는 지구 온난화 조건에서 중국 본토의 가뭄 모니터링에서 장기 위성 강우 추정치(SRE) 강수 제품의 적용 가능성을 평가합니다. [20]
satellite rainfall datum 위성 강우 데이터
Both in-situ and satellite rainfall data for the region lack the necessary spatial resolution to capture the highly variable rainfall distribution typical for complex terrain, and are often questionable in terms of quality and temporal consistency. [1] Here we combine new satellite rainfall data with a global landslide exposure model to show that El Nino has far-reaching effects on landslide impacts to people and infrastructure. [2] ABSTRACT This study evaluated the effectiveness of Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) satellite rainfall data for the development of multi-step ahead streamflow forecasting models. [3] This study investigates the performance of TRMM and PERSIANN satellite rainfall data as input in a reliable rainfall-runoff model in order to provide information to the flood early warning for the Voshmgir Dam, Iran. [4] Studies suggest satellite rainfall data at monthly and seasonal scales are better suited for hydrological and meteorological applications. [5] Satellite rainfall data requires validation to be considered adequate for any purpose it may serve. [6] Both in-situ and satellite rainfall data for the region lack the necessary spatial resolution to capture the highly variable rainfall distribution typical for complex terrain, and are often of questionable quality and temporal consistency. [7] The use of satellite rainfall data is a useful tool, even more so if no gauges are available for the location and time of the rainfall event, which is the case. [8] In this study, we simultaneously examined spatial and temporal rainfall trends based on the space-time rainfall cube derived from 1981 to 2016 CHIRPS satellite rainfall data. [9] TRMM satellite rainfall data from 2000 to 2015 are collected to extract the occurrence days of heavy rainfall which is used to calculate the rainfall coefficient. [10] Two different approaches were conducted to assess the accuracy of satellite rainfall data. [11] This method utilizes free satellite rainfall data from EUMETSAT organization, concerning the study period from 23 January to 15 February 2015 (an extreme rainfall period). [12] The main improvements of this approach consist in (1) using spatially continuous satellite rainfall data, (2) giving equal weight to rainfall characteristics and ground susceptibility factors in the definition of spatially varying rainfall thresholds, (3) proposing an exponential antecedent rainfall function that involves past daily rainfall in the exponent to account for the different lasting effect of large versus small rainfall, (4) quantitatively exploiting the lower parts of the cloud of data points, most meaningful for threshold estimation, and (5) merging the uncertainty on landslide date with the fit uncertainty in a single error estimation. [13] This research aims in evaluating the effectiveness of CHIRPS satellite rainfall data in comparison with IMD gridded Rainfall Data and development of various flow forecasting models. [14] This study assesses the spatial and temporal distribution of land degradation hotspots and their driving forces in the northwest coast of Egypt (NWC) based on MODIS-Enhanced Vegetation Index (EVI) and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite rainfall data, using time series analysis and binomial logistic regression methodologies. [15] TRMM and satellite rainfall data aid in investigating complete spatial distribution of rainfall over continuous periods. [16] Using freely available satellite rainfall data in a reproducible automated procedure, the bootstrap-based frequentist threshold approach, coupling antecedent rainfall (AR) and landslide susceptibility data as proposed by Monsieurs et al. [17]해당 지역의 현장 강우 데이터와 위성 강우 데이터 모두 복잡한 지형에서 흔히 볼 수 있는 고도로 가변적인 강우 분포를 포착하는 데 필요한 공간 해상도가 부족하고 품질과 시간적 일관성 측면에서 종종 의심스럽습니다. [1] 여기에서 우리는 새로운 위성 강우 데이터를 글로벌 산사태 노출 모델과 결합하여 엘니뇨가 사람과 기반 시설에 대한 산사태 영향에 광범위한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. [2] 요약 이 연구는 다단계 흐름 예측 모델의 개발을 위해 CHIRPS(Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station) 위성 강우 데이터의 효율성을 평가했습니다. [3] 본 연구에서는 이란 Voshmgir 댐의 홍수조기경보에 정보를 제공하기 위해 신뢰할 수 있는 강우유출모델의 입력으로 TRMM 및 PERSIANN 위성 강우 데이터의 성능을 조사하였다. [4] 연구에 따르면 월별 및 계절별 규모의 위성 강우 데이터는 수문 및 기상 응용에 더 적합합니다. [5] 위성 강우 데이터는 그것이 제공할 수 있는 모든 목적에 적합한 것으로 간주되는 검증이 필요합니다. [6] 해당 지역에 대한 현장 강우 데이터와 위성 강우 데이터 모두 복잡한 지형에서 흔히 볼 수 있는 매우 가변적인 강우 분포를 포착하는 데 필요한 공간 해상도가 부족하고 품질과 시간적 일관성이 의심되는 경우가 많습니다. [7] 위성 강우 데이터의 사용은 유용한 도구이며, 강우 이벤트의 위치와 시간에 대해 사용할 수 있는 게이지가 없는 경우 더욱 그렇습니다. [8] 본 연구에서는 1981년부터 2016년까지 CHIRPS 위성 강우 데이터로부터 도출된 시공 강우 큐브를 기반으로 시공간 강우 경향을 동시에 조사하였다. [9] 2000년부터 2015년까지의 TRMM 위성 강우 데이터를 수집하여 강우 계수를 계산하는 데 사용되는 호우 발생 일수를 추출합니다. [10] 위성 강우 데이터의 정확도를 평가하기 위해 두 가지 다른 접근 방식이 수행되었습니다. [11] 이 방법은 2015년 1월 23일부터 2월 15일까지의 연구 기간(극한 강우 기간)과 관련하여 EUMETSAT 기관의 무료 위성 강우 데이터를 활용합니다. [12] 메인 이 접근 방식의 개선 사항은 (1) 공간적으로 연속적인 사용 위성 강우 데이터, (2) 강우 특성에 동일한 가중치 부여 공간적으로 변화하는 정의의 지반 감수성 요인 강우 임계값, (3) 기하급수적 선행 강우 제안 과거 일일 강우량을 설명하는 지수에 포함하는 함수 큰 강우 대 작은 강우의 다른 지속 효과, (4) 데이터 포인트 클라우드의 하위 부분을 정량적으로 활용하며, 대부분 임계값 추정에 의미 있고 (5) 불확실성 병합 단일 오류 추정에서 적합 불확실성이 있는 산사태 날짜. [13] 본 연구는 IMD 격자형 강우 데이터와 비교하여 CHIRPS 위성 강우 데이터의 효율성을 평가하고 다양한 흐름 예측 모델의 개발을 목표로 합니다. [14] 본 연구는 MODIS-Enhanced Vegetation Index(EVI) 및 열대 강우 측정 임무(TRMM) 위성 강우 데이터를 기반으로 시계열을 사용하여 이집트 북서부 해안(NWC)의 토지 황폐화 핫스팟과 그 원동력의 공간적, 시간적 분포를 평가합니다. 분석 및 이항 로지스틱 회귀 방법론. [15] TRMM 및 위성 강우 데이터는 연속 기간에 걸쳐 강우의 완전한 공간 분포를 조사하는 데 도움이 됩니다. [16] 재현 가능한 자동화 절차에서 자유롭게 사용 가능한 위성 강우 데이터를 사용하여 부트스트랩 기반 빈도론적 임계값 접근, Monsieurs et al.에 의해 제안된 사전 강우(AR) 및 산사태 민감성 데이터 결합. [17]
satellite rainfall estimation 위성 강우 추정
The purpose of this study was to evaluate the applicability of medium and long-term satellite rainfall estimation (SRE) precipitation products for drought monitoring over mainland China. [1] Method to analyze descriptively, shows oldeman Classification and satellite rainfall estimation data is added. [2] Uncertainties in satellite rainfall estimation may derive from both the local rainfall characteristics and its subpixel variability. [3] Present study focuses on rainfall over Western Ghats (WG), a complex topographic region (elevation > 500 m) of India to evaluate and to better understand the satellite behavior in contrast with a flat region (FR) (elevation < 500 m) of central India from 1998 to 2016 using the combinatory data sets of TMPA and IMERG (satellite rainfall estimation). [4]이 연구의 목적은 중국 본토의 가뭄 모니터링을 위한 중장기 위성 강우 추정(SRE) 강수 제품의 적용 가능성을 평가하는 것이었습니다. [1] 기술적으로 분석하는 방법은 oldman 분류를 보여주고 위성 강우 추정 데이터가 추가됩니다. [2] 위성 강우 추정의 불확실성은 지역 강우 특성과 하위 픽셀 변동성 모두에서 파생될 수 있습니다. [3] 현재 연구는 인도의 복잡한 지형 지역(고도 > 500 m)인 Western Ghats(WG)의 강우량에 초점을 맞춰 중앙의 평평한 지역(FR)(고도 < 500 m)과 대조되는 위성 거동을 평가하고 더 잘 이해합니다. 1998년부터 2016년까지 인도는 TMPA 및 IMERG(위성 강우 추정)의 조합 데이터 세트를 사용합니다. [4]
satellite rainfall dataset
The diurnal variations of coastal boundary layer jets (CBLJs) over the northern South China Sea (SCS) and their effects on the diurnal cycle of rainfall over southern China during the early-summer rainy season of 2010–2016 are examined based on the merged hourly gauge and satellite rainfall dataset, ERA5 reanalysis data and numerical simulations. [1] But the accuracies of different satellite rainfall datasets are not uniform across space and time that need to be checked. [2]2010-2016년 초여름 장마 기간 동안 남중국해 북부(SCS) 상공의 해안경계층 제트기(CBLJ)의 일변동과 이들이 중국 남부의 일주기에 미치는 영향을 병합된 시간당 게이지 및 위성 강우 데이터 세트, ERA5 재분석 데이터 및 수치 시뮬레이션. [1] 그러나 다른 위성 강우 데이터 세트의 정확도는 확인해야 할 공간과 시간에 걸쳐 균일하지 않습니다. [2]
satellite rainfall measurement 위성 강우량 측정
However, many studies have demonstrated the use of satellite rainfall measurement to cope with this data shortage. [1] Satellite rainfall measurements are becoming increasingly popular for their extensive database and reliable estimates. [2]그러나 많은 연구에서 이러한 데이터 부족에 대처하기 위해 위성 강우 측정의 사용을 입증했습니다. [1] 위성 강우 측정은 광범위한 데이터베이스와 신뢰할 수 있는 추정치를 위해 점점 더 대중화되고 있습니다. [2]