An innovative multi-source precipitation merging method with the identification of rain and no rain
Notice bibliographique
Résumé
Multi-source precipitation merging is a crucial way to estimate the spatiotemporal distribution of precipitation accurately. The commonly used merging methods mainly focus on bias correction of the total precipitation amount or precipitation intensity but often neglect to identify short-duration precipitation. In this study, we proposed a merging framework of multi-source precipitation by identifying rain and no rain and constructed a precipitation merging method considering both rain area identification and rainfall estimation by coupling the geographical weighted logistic regression (GWLR) and geographically weighted regression models (GWR). Then, the merging experiments of the Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation Version 2.1 (MSWEP V2.1) and the daily precipitation observed by the ground gauges network over the Han River basin were implemented. The results show that the proposed method successfully reproduces the spatial pattern of rain and no rain and catches the precipitation center. It overall strengthens the performance of MSWEP V2.1 to estimate ground precipitation, reduces the false alarm rate (RFA) and false precipitation (PF) by more than 60%, and improves the critical success index (ICS) and Kling-Gupta efficiency coefficient (EKG) by more than 40%. Moreover, the gains of correcting PF and improving EKG are higher than 10% against the spatially interpolated precipitation. Meanwhile, compared with reference data, precipitation fusion enhances the classification accuracy of heavy precipitation events (intensity ≥ 50 mm/d) by not less than 60%. The innovative method effectively improves the performance of precipitation estimation and provides a new idea for multi-source precipitation merging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».