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Spatiotemporal Precipitation Estimation from Rain Gauges and Meteorological Radar Using Geostatistics
Mathematical Geosciences ( IF 2.6 ) Pub Date : 2020-07-06 , DOI: 10.1007/s11004-020-09882-1
Eduardo Cassiraga , J. Jaime Gómez-Hernández , Marc Berenguer , Daniel Sempere-Torres , Javier Rodrigo-Ilarri

Automatic interpolation of precipitation maps combining rain gauge and radar data has been done in the past but considering only the data collected at a given time interval. Since radar and rain gauge data are collected at short intervals, a natural extension of previous works is to account for temporal correlations and to include time into the interpolation process. In this work, rainfall is interpolated using data from the current time interval and the previous one. Interpolation is carried out using kriging with external drift, in which the radar rainfall estimate is the drift, and the mean precipitation is set to zero at the locations where the radar estimate is zero. The rainfall covariance is modeled as non-stationary in time, and the space system of reference moves with the storm. This movement serves to maximize the collocated correlation between consecutive time intervals. The proposed approach is analyzed for four episodes that took place in Catalonia (Spain). It is compared with three other approaches: (i) radar estimation, (ii) kriging with external drift using only the data from the same time interval, and (iii) kriging with external drift using data from two consecutive time intervals but not accounting for the displacement of the storm. The comparisons are performed using cross-validation. In all four episodes, the proposed approach outperforms the other three approaches. It is important to account for temporal correlation and use a Lagrangian system of coordinates that tracks the rainfall movement.



中文翻译:

利用地统计学估算雨量计和气象雷达的时空降水。

过去已经完成了将雨量计和雷达数据结合起来的降水图的自动插值,但是仅考虑了在给定时间间隔内收集到的数据。由于雷达和雨量计数据的采集间隔很短,因此先前工作的自然扩展是考虑了时间相关性,并将时间包括在内插过程中。在这项工作中,使用当前时间间隔和上一个时间间隔的数据对降雨进行插值。插值是使用带有外部漂移的克里金法进行的,其中雷达降水量的估计是漂移,在雷达估计量为零的位置,平均降水量设置为零。降雨协方差被建模为非平稳时间,参考空间系统随风暴而移动。该运动用于最大化连续时间间隔之间的并置相关性。分析了所提出的方法,分析了加泰罗尼亚(西班牙)发生的四个事件。将其与其他三种方法进行了比较:(i)雷达估计,(ii)仅使用来自相同时间间隔的数据进行外部漂移的克里金法,以及(iii)使用来自两个连续时间间隔的数据进行外部漂移的kriging,但未考虑到风暴的位移。使用交叉验证执行比较。在所有四个情节中,建议的方法都优于其他三个方法。重要的是要考虑时间相关性并使用拉格朗日坐标系来跟踪降雨运动。分析了所提出的方法,分析了加泰罗尼亚(西班牙)发生的四个事件。将其与其他三种方法进行了比较:(i)雷达估计,(ii)仅使用来自相同时间间隔的数据进行外部漂移的克里金法,以及(iii)使用来自两个连续时间间隔的数据进行外部漂移的kriging但未考虑到风暴的位移。使用交叉验证执行比较。在所有四个情节中,建议的方法都优于其他三个方法。重要的是要考虑时间相关性,并使用拉格朗日坐标系来跟踪降雨运动。分析了所提出的方法,分析了加泰罗尼亚(西班牙)发生的四个事件。将其与其他三种方法进行了比较:(i)雷达估计,(ii)仅使用来自相同时间间隔的数据进行外部漂移的克里金法,以及(iii)使用来自两个连续时间间隔的数据进行外部漂移的kriging,但未考虑到风暴的位移。使用交叉验证执行比较。在所有四个情节中,建议的方法都优于其他三个方法。重要的是要考虑时间相关性,并使用拉格朗日坐标系来跟踪降雨运动。(iii)使用来自两个连续时间间隔的数据进行外部漂移克里金法,但不考虑风暴的位移。使用交叉验证执行比较。在所有四个情节中,建议的方法都优于其他三个方法。重要的是要考虑时间相关性,并使用拉格朗日坐标系来跟踪降雨运动。(iii)使用来自两个连续时间间隔的数据进行外部漂移克里金法,但不考虑风暴的位移。使用交叉验证执行比较。在所有四个情节中,建议的方法都优于其他三个方法。重要的是要考虑时间相关性并使用拉格朗日坐标系来跟踪降雨运动。

更新日期:2020-07-07
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