A New GPM‐DPR Algorithm to Estimate Snowfall in Mountain Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reliable precipitation forcing is essential for calculating the water balance and other hydrological variables. However, satellite precipitation is often the only forcing available to run hydrological models in data‐scarce regions compromising hydrological calculations. The Integrated Multi‐satellitE Retrievals for GPM (IMERG) product estimates precipitation from passive microwave and infrared satellites, which are intercalibrated based on Global Precipitation Measurement (GPM)'s Dual‐frequency Precipitation Radar (DPR) and GPM Microwave Image (GMI) instruments. GPM‐DPR radar algorithms have a limited consideration of particle size distribution (PSD), attenuation correction, and ground clutter, resulting in snowfall estimation degradation especially in mountain regions. This study aims to improve satellite radar snowfall for this situation. Nearly 2 years (2019–2022) of aloft precipitation concentration, surface hydrometeor size, number and fall velocity, and surface precipitation rate from a Canadian Rockies high‐elevation site and collocated GPM‐DPR reflectivities were used to develop a new snowfall estimation algorithm. Snowfall estimates using the new algorithm and measured GPM‐DPR reflectivities were compared to other GPM‐DPR‐based products, including the combined radar‐radiometer algorithm (CORRA), which was employed to intercalibrate IMERG. Snowfall rates estimated with measured Ka reflectivities, and from CORRA were compared to Micro Rain Radar‐2 (MRR‐2) observations and had correlation, bias, and RMSE of 0.58 and 0.07, 0.43, and −0.38 mm hr −1 , and 0.83 and 0.85 mm hr −1 , respectively. Predictions using measured Ka reflectivity suggest that enhanced satellite radar snowfall estimates can be achieved using a simple measured reflectivity algorithm. These improved snowfall estimates can be adopted to intercalibrate IMERG in cold mountain regions, thereby improving precipitation estimates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».