Performance of TRMM satellite data over the rain-gauge observations in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Many rainfall estimation techniques and algorithms are developed for a particular region and for very different time-space scales. Instantaneous rain rates may vary from fractions of mm to over 100mm per hr. and the rainfall intensity with duration varies from region to region. We need to understand the errors structure for a variety of instruments and algorithms that are in use today or will be in use tomorrow over different regions. Bangladesh is the country that suffers from flooding in most of the year because of highly intensive rainfall within and outside of the country. The performance of satellite rainfall is an important issue for hydro-meteorological application in Bangladesh. In this study, the first space-borne Precipitation Radar (PR) launched by Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite data is used, which produces rain/no rain flag, vertical rain rate profile, near surface rain etc. However, only those gauge stations are considered in this study that falls inside the instantaneous field of view of particular TRMM observations. The preliminary result shows that Bangladesh is distinct from the other region in USA. Passive Microwave calibrated IR (3B41RT) performs better than TMI-2A12 rain product over Bangladesh. The main reason could be summer rain in Bangladesh that comes mainly from extensive mid-level stratiform clouds. We could also observe from PR reflectivity profile using contoured frequency by altitude display (CFAD), higher detection error are those areas where stratiform rain is dominant, or constitute a significant proportion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».