Evaluation of Radar Quantitative Precipitation Estimates (QPEs) as an Input of Hydrological Models for Hydrometeorological Applications
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weather radar provides real-time, spatially distributed precipitation estimates, whereas traditional gauge data are restricted in space. The use of radar quantitative precipitation estimates (QPEs) as an input of hydrological models for hydrometeorological applications has increased with the development of weather radar worldwide. New dual-polarization technology and algorithms are showing improvements to radar QPEs. This study evaluates radar QPEs from C-band radar at King City, Canada (WKR), and NEXRAD S-band radar at Buffalo, New York (KBUF), to verify the reliability and accuracy for operational use in the Humber River (semiurban) and Don River (urban) watersheds in the Greater Toronto Area (GTA), Canada. Twenty rainfall events that occurred from 2011 to 2017 were determined from hourly gauge measurements and compared with nine radar QPEs. Rain rates were estimated with different algorithms using three dual-polarized reflectivity values: horizontal reflectivity Z , differential reflectivity Z DR , and specific differential phase K DP . The correlation coefficient, bias, detection, and root-mean-square error were calculated and averaged over all events for each gauge station to show the spatial distribution and in a similar pattern to represent the variation by the event. The quality of the results in terms of accuracy and reliability indicates that the radar QPEs from KBUF S-band and WKR C-band multiparameter rain rate estimators can be effectively used as precipitation forcing of hydrological models for hydrometeorological applications. The high spatiotemporal resolution, long-term data archive, and good percent detection of radar QPEs can facilitate hydrometeorological applications by providing a continuous time series for hydrological models.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle