वर्षा के पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए अवसरवादी वर्षा सेंसर डेटा का उपयोग।

शहरी जल निकासी अनुप्रयोगों के लिए उच्च स्थानिक-कालिक संकल्प के साथ सटीक वर्षा अनुमान महत्वपूर्ण हैं, और यदि जमीनी अवलोकनों के अनुसार समायोजित किया जाए, तो मौसम रडार डेटा में इन अनुप्रयोगों के लिए क्षमता है।

मौसम संबंधी वर्षामापी यंत्रों का घनत्व, समायोजन हेतु, अक्सर विरल और स्थानिक रूप से असमान रूप से वितरित होता है। अवसरवादी वर्षा संवेदक जमीनी प्रेक्षणों का घनत्व बढ़ाते हैं, लेकिन प्रत्येक व्यक्तिगत स्टेशन के लिए सटीकता अक्सर कम या अज्ञात होती है। यह शोधपत्र मौसम रडार, व्यक्तिगत मौसम स्टेशनों और वाणिज्यिक माइक्रोवेव लिंक से प्राप्त डेटा को एक एकीकृत वर्षा उत्पाद में विलय करने की प्रक्रिया को दर्शाता है। अवसरवादी वर्षा अनुमानों के विलय से गुणवत्ता नियंत्रण एल्गोरिदम के माध्यम से अवसरवादी वर्षा प्रेक्षणों की सटीकता में सुधार होता है। इस अध्ययन में, हम दर्शाते हैं कि बिना विलय किए प्रत्येक वर्षा उत्पाद की सटीकता की तुलना में अवसरवादी वर्षा डेटा और मौसम रडार डेटा के विलय से वर्षा अनुमानों की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है। दैनिक संचित विलयित वर्षा उत्पादों के लिए नैश-सटक्लिफ दक्षता (एनएसई) मान 0.88 तक प्राप्त होते हैं, जबकि व्यक्तिगत वर्षा उत्पादों के एनएसई मान -7.44 से 0.65 तक होते हैं, और इसी प्रकार की प्रवृत्तियाँ रूट मीन स्क्वेर्ड एरर (आरएमएसई) मानों में भी देखी जाती हैं। मौसम रडार और आकस्मिक वर्षा डेटा को संयोजित करने के लिए, एक नवीन दृष्टिकोण, अर्थात् "मूविंग मीडियन बायस एडजस्टमेंट" प्रस्तुत किया गया है। इस दृष्टिकोण को लागू करके, उच्च-प्रदर्शन वाला वर्षा उत्पाद पारंपरिक उच्च-गुणवत्ता वाले वर्षामापी यंत्रों से स्वतंत्र रूप से प्राप्त किया जाता है, जिनका उपयोग इस अध्ययन में केवल स्वतंत्र सत्यापन के लिए किया गया है। इसके अतिरिक्त, यह प्रदर्शित किया गया है कि उप-दैनिक संयोजन द्वारा सटीक वर्षा अनुमान प्राप्त किए जा सकते हैं, जो वर्तमान पूर्वानुमान और निकट वास्तविक समय अनुप्रयोगों में संयोजन के महत्व को रेखांकित करता है।