Diurnal variability of global precipitation: insights from hourly satellite and reanalysis datasets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Accurate estimation of precipitation at the global scale is of utmost importance. Even though satellite and reanalysis products are capable of providing high-spatiotemporal-resolution estimations at the global level, they are associated with significant uncertainties that vary with regional characteristics and scales. The uncertainties among precipitation estimates, in general, are much higher at the sub-daily scale compared to daily, monthly, and annual scales. Therefore, evaluating these sub-daily estimations is of specific importance. In this context, this study explores the diurnal cycle of precipitation using all the currently available space-borne and reanalysis-based precipitation products with at least hourly resolution at the quasi-global scale (60° N–60° S), i.e. Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center Morphing (CMORPH), Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN), and ECMWF Reanalysis v5 (ERA5). The diurnal variability of precipitation is estimated using three parameters, namely, precipitation amount, frequency, and intensity, all remapped at a common resolution of 0.25° and 1 h. All the estimates represent the spatiotemporal variation across the globe well. Nevertheless, considerable uncertainties exist in the estimates regarding the peak precipitation hour, as well as the diurnal mean precipitation amount, frequency, and intensity. In terms of diurnal mean precipitation, PERSIANN shows the lowest estimates compared to the other datasets, with the largest difference observed over the ocean rather than over land. As for diurnal frequency, ERA5 exhibits the highest disparity among the estimates, with a frequency twice as high as that of the other estimates. Furthermore, ERA5 shows an early diurnal peak and highest variability compared to the other datasets. Among the satellite estimates, IMERG, GSMaP, and CMORPH exhibit a similar pattern, with a late-afternoon peak over land and an early-morning peak over the ocean. Overall, it emphasizes the need to integrate diverse datasets and exercise caution when relying solely on individual precipitation products to ensure a thorough understanding and precise analysis of global precipitation patterns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».