Rainfall measurement comparison between two types of disdrometers
Notice bibliographique
Résumé
Accurate point measurement of the detailed features of rainfall remains a challenge. Tipping bucket rain gauges which are the most commonly used devices simply provide the temporal evolution of cumulated rainfall depth (through the time of each tip usually corresponding to 0.2 mm). Disdrometers, whose operational use is increasing, provide access to much more quantitative information such as the distribution of drops according to their size and velocity. Nevertheless the quantification of the uncertainty associated with these devices is still an open question. In this paper, the outputs of three collocated optical disdrometers recently installed on the roof of the Ecole des Ponts ParisTech are compared. A Campbell Scientific PWS100 and two OTT Parsivel installed perpendicularly are deployed. An interesting point of the experimental set up is that the two devices do not rely the same process; indeed the PWS100 computes the size and terminal fall velocity of each drop passing through the sampling area from the scattered light whereas the Parsivel ones do it from the occluded light. In a first step the raw measured size/velocity matrix (the data is binned) as well as the integrated values such as drop size distribution or its most common moments (rain rate, radar reflectivity) are analyzed for various types of events. Secondly all the moments are analyzed and not only at the maximum resolution but across scales in the framework of Universal Multifractals. They have been extensively used to characterize and simulate geophysical fields extremely variable over wide range of scales such as rainfall. The potential effects of wind are also investigated with the help of the two perpendicular Parsivel. Finally the implications of the observed differences on the algorithm computing rainfall rate from observed radar reflectivity which rely on strong assumptions on the drop size distribution are discussed.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».