Ученые создали гибридную модель для высокоточного прогноза осадков

Коллектив китайских исследователей в сотрудничестве с международными коллегами предложил гибридную модель понижающего масштабирования для получения высокоразрешающих и высокоточных данных об осадках с ежедневным разрешением. Соответствующая статья была недавно опубликована в журнале IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

Современные спутниковые продукты измерения осадков обычно ограничены грубым пространственным разрешением, что не позволяет удовлетворить потребность в данных высокой пространственно-временной точности для мониторинга внезапных наводнений, выдачи предупреждений о оползнях и точного управления водными ресурсами.

Исследователи из таких учреждений, как Институт горных опасностей и окружающей среды Китайской академии наук (CAS) в Чэнду (провинция Сычуань, Юго-Западный Китай) и Университета Сунь Ятсена в провинции Гуандун (Южный Китай), а также ученые из Испании и Италии разработали модель, основанную на методе понижающего масштабирования и слияния осадков на основе влажности почвы (SMPD-MERG).

Согласно CAS, модель может обеспечить очень детальное описание пространственной изменчивости осадков в различных сезонных условиях.

Примечательно, что этот новый метод был успешно применен к глобальным измерениям осадков, проведенным в центральной части Пиренейского полуострова с 2016 по 2018 год, улучшив пространственное разрешение с 10 до 1 км.

В отличие от предыдущих эмпирических методов понижающего масштабирования, предложенный метод не только учитывает физическую динамику процесса выпадения осадков, но и обеспечивает эффективную интеграцию преимуществ многосекторных данных. В статье отмечается, что этот метод демонстрирует хороший потенциал для получения высококачественных данных об осадках с высоким пространственно-временным разрешением.