Utilization of regression models for rainfall estimates using radar-derived rainfall data and rain gauge data.
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378289%3A_____%2F03%3A04033508" target="_blank" >RIV/68378289:_____/03:04033508 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Utilization of regression models for rainfall estimates using radar-derived rainfall data and rain gauge data.
Popis výsledku v původním jazyce
Procedure estimating hourly rainfalls by merging radar-derived rainfalls and gauge measurements is developed and tested. It utilises simple linear regression complemented by the normalization and distribution correction. The data from radar Tulsa, Oklahoma, Weather Surveillance Radar-1988 Doppler version and rain gauge data from the radar domain are used. The quality of estimates is evaluated against the independent rain gauges by the root-mean-square-error, bias and correlation coefficient in the dependence on the density of a gauge network. The results indicate that even a sparse gauge network (about 50 gauges, i.e. 4000 km2 per one gauge) is sufficient to improve the radar-derived rainfalls. The improvement increases with the number of gauges.
Název v anglickém jazyce
Utilization of regression models for rainfall estimates using radar-derived rainfall data and rain gauge data.
Popis výsledku anglicky
Procedure estimating hourly rainfalls by merging radar-derived rainfalls and gauge measurements is developed and tested. It utilises simple linear regression complemented by the normalization and distribution correction. The data from radar Tulsa, Oklahoma, Weather Surveillance Radar-1988 Doppler version and rain gauge data from the radar domain are used. The quality of estimates is evaluated against the independent rain gauges by the root-mean-square-error, bias and correlation coefficient in the dependence on the density of a gauge network. The results indicate that even a sparse gauge network (about 50 gauges, i.e. 4000 km2 per one gauge) is sufficient to improve the radar-derived rainfalls. The improvement increases with the number of gauges.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2003
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of hydrology
ISSN
0022-1694
e-ISSN
—
Svazek periodika
278
Číslo periodika v rámci svazku
N/A
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
144-152
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—