Quantitative Precipitation Estimation with Operational Polarimetric Radar Measurements in Southern China: A Differential Phase–Based Variational Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantitative precipitation estimation (QPE) with polarimetric radar measurements suffers from different sources of uncertainty. The variational approach appears to be a promising way to optimize the radar QPE statistically. In this study a variational approach is developed to quantitatively estimate the rainfall rate ( R ) from the differential phase (Φ DP ). A spline filter is utilized in the optimization procedures to eliminate the impact of the random errors in Φ DP , which can be a major source of error in the specific differential phase ( K DP )-based QPE. In addition, R estimated from the horizontal reflectivity factor ( Z H ) is used in the a priori with the error covariance matrix statistically determined. The approach is evaluated by an idealized case and multiple real rainfall cases observed by an operational S-band polarimetric radar in southern China. The comparative results demonstrate that with a proper range filter, the proposed variational radar QPE with the a priori included agrees well with the rain gauge measurements and proves to have better performance than the other three approaches, that is, the proposed variational approach without the a priori included, the variational approach proposed by Hogan, and the conventional power-law estimator-based approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».