Добірка наукової літератури з теми "Satellite rainfall data"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Satellite rainfall data".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Satellite rainfall data"
Iryani, Sakura Yulia, Febrinasti Alia, Muhammad Abiyyi Tauhid, Ahmad Muhtarom, and Arie Putra Usman. "Utilization of GPM Satellite and PERSIANN Satellite Data for Estimated Monthly Rainfall in South Sumatera." UKaRsT 6, no. 2 (November 29, 2022): 174. http://dx.doi.org/10.30737/ukarst.v6i2.3482.
Повний текст джерелаKuntoro, A. A., R. K. Hapsari, M. B. Adityawan, M. Farid, Widyaningtias, and Radhika. "Estimation of Extreme Rainfall over Kalimantan Island based on GPM IMERG Daily Data." IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1065, no. 1 (July 1, 2022): 012036. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1065/1/012036.
Повний текст джерелаZeri, Sarah Jabbar, Mohammed Magdy Hamed, Xiaojun Wang, and Shamsuddin Shahid. "Utilizing Satellite Data to Establish Rainfall Intensity-Duration-Frequency Curves for Major Cities in Iraq." Water 15, no. 5 (February 22, 2023): 852. http://dx.doi.org/10.3390/w15050852.
Повний текст джерелаTama, Danny Riyadi, Lily Montarcih Limantara, Ery Suhartanto, and Yatnanta Padma Devia. "THE USAGE OF GPM DATA IN THE UNGAUGED WONOGIRI CATCHMENT." Journal of Southwest Jiaotong University 57, no. 6 (December 30, 2022): 1004–10. http://dx.doi.org/10.35741/issn.0258-2724.57.6.86.
Повний текст джерелаGonzález, MH, and I. Velasco. "Rainfall area identification using satellite data." Climate Research 5 (1995): 259–67. http://dx.doi.org/10.3354/cr005259.
Повний текст джерелаShih, Sun F. "GOES Satellite Data in Rainfall Estimation." Journal of Irrigation and Drainage Engineering 115, no. 5 (October 1989): 839–52. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9437(1989)115:5(839).
Повний текст джерелаWu, Qiaoyan, and Yilei Wang. "Comparison of Oceanic Multisatellite Precipitation Data from Tropical Rainfall Measurement Mission and Global Precipitation Measurement Mission Datasets with Rain Gauge Data from Ocean Buoys." Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 36, no. 5 (May 2019): 903–20. http://dx.doi.org/10.1175/jtech-d-18-0152.1.
Повний текст джерелаZhou, Yuanyuan, Nianxiu Qin, Qiuhong Tang, Huabin Shi, and Liang Gao. "Assimilation of Multi-Source Precipitation Data over Southeast China Using a Nonparametric Framework." Remote Sensing 13, no. 6 (March 11, 2021): 1057. http://dx.doi.org/10.3390/rs13061057.
Повний текст джерелаCheng, Ke S., and Sun F. Shih. "Rainfall Area Identification Using GOES Satellite Data." Journal of Irrigation and Drainage Engineering 118, no. 1 (January 1992): 179–90. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9437(1992)118:1(179).
Повний текст джерелаTeo, Chee-Kiat, and David I. F. Grimes. "Stochastic modelling of rainfall from satellite data." Journal of Hydrology 346, no. 1-2 (November 2007): 33–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.08.014.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Satellite rainfall data"
D'Souza, G. "Rainfall estimation over Africa using satellite data." Thesis, University of Bristol, 1988. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.384497.
Повний текст джерелаJörpeland, Jon. "Data assimilation of GPS-RO atmospheric profile data for improved rainfall forecasts over West Africa." Thesis, Uppsala universitet, Luft-, vatten och landskapslära, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-291564.
Повний текст джерелаRegnprognoser är något som är viktigt för jordbrukare. I Västafrika saknas pålitliga väderobservationer och regnprognoser är istället baserade på satellit observationer. Denna uppsats riktar sig på att studera ett satellit dataset som har möjligheten att vara ett substitut för väderballongssonderingar och på så vis vara ett steg mot förbättrade regnprognoser. Ett dataset med atmosfäriska temperatur- och fuktighetsprofiler, erhållen från GPS-RO, jämfördes med radiosonderingar från Abidjan, Bamako och Niamey, för att studera dess potential för förbättrade regnprognoser över Västafrika. Två fallstudier med simulerade väderprognoser med och utan assimilerad GPS-RO data jämfördes också. Data assimilering används för att uppskatta de atmosfäriska egenskaperna. Temperaturprofilerna erhållna från GPS-RO data visade ingen signifikant skillnad jämfört med radiosonderingarna. Troligt sensorfel i fuktighetsgivarna från radiosonderingarna ledde till problem med analysen av daggpunktstemperaturen. Simuleringar visade att assimilation med GPS-RO kan ha stor påverkan på prognoserna och har potential att bli ett substitut för radiosonderingar i Västafrika.
Enbäck, Henrik, and Charlotta Eriksson. "Hybrid Rainfall Estimates from Satellite, Lightning and Ground Station Data in West Africa." Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för geovetenskaper, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-254757.
Повний текст джерелаMajoriteten av Ghanas befolkning arbetar inom jordbrukssektorn. Det är viktigt för jordbrukarna att veta när och var nederbörd kommer att falla för att deras skörd inte ska bli förstörd av till exempel torka eller översvämningar. Det behövs därför bättre nederbördsprognoser för ett hållbart jordbruk. Ett sätt att få mer noggranna prognoser är att förbättra initialvärden till nederbördsmodellerna. Vid de mellersta breddgraderna på norra halvklotet används nederbördsmätningar från in-situ stationer samt data från radarsystem som initialvärden, men på grund av få mätstationer och inget radarsystem i västra Afrika behövs alternativa nederbördsestimater. Nederbörden i västra Afrika domineras av konvektiva system, vars regnmängd är kopplad till dess vertikala struktur. Satellitmätningar av molntoppstemperaturen och mikrovågornas spridning och absorption, liksom antalet blixtar är också relaterat till molnets struktur och kan därför användas för att estimera nederbördsmängden. I den här rapporten analyserades nederbördsestimater från satellitdata samt användning av blixtdata för att undersöka hur bra metoderna är på att estimera den verkliga nederbördsmängden. Satellitdataseten som analyserades var NOAA RFE2.0, NOAA ARC2 och EUMETSAT MPE. Dataseten jämfördes med in-situ mätningar från GTS-stationer samt observationerfrån NGO-samarbetande jordbrukare för att verifiera vilket satellitdataset som ger det bästa nederbördsestimatet, alternativt att en kombination mellan två eller alla dataset ger det bästa estimatet. Vidare har blixtdata från Vaisala GLD360 jämförts med GTS-stationer och RFE2.0 för att se om antalet blixtar är relaterat till nederbördsmängden. Slutligen har det också undersökts om en kombination mellan satellit- och blixtdata är ett bättre än de två metoderna separat. Nederbördsestimater från RFE2.0 visade på bäst korrelation med både GTS- och NGO-stationer. En tydlig skillnad noterades dock i RFE2.0:s förmåga att estimera nederbörd vid jämförelse mellan de två stationsdataseten. En bättre korrelation mellan RFE2.0 och GTS-stationerna påvisades, troligen för att RFE2.0 använder dessa observationer i uppbyggnaden av datasetet. Även om RFE2.0 visade på bäst korrelation i jämförelse med ARC2 och MPE var samtliga satellitdataset dåliga på att estimera den verkliga nederbördsmängden. De underestimerar starkt stora mängder nederbörd samtidigt som de överestimerar små mängder. Anledningen är troligen det relativt enkla antagandet att molntoppstemperaturen är direkt kopplad till molnets regnmängd samt den dåliga tidsupplösningen på de polära satelliterna som är utrustade med mikrovågssensorer. För att satellitdataseten ska kunna användas som ett alternativt nederbördsestimat i Västafrika behövs bättre mätinstrument och algoritmer. Vid analysen mellan GLD360 och GTS-stationer kunde, på grund av för få stationsdata, endast övergripande resultat erhållas. Ett områdesberoende gick dock att urskilja som vid en ytterligare analys mellan GLD360 och RFE2.0 visade på ett större säsongsberoende, särskilt under uppbyggnaden av monsunperioden i april och maj. Eftersom RFE2.0 visade sig ha dåliga nederbördsestimat kunde ingen noggrann koppling hittas, utan resultatet visade på trender samt möjligheter att kunna använda blixtdata som ett alternativt nederbördsestimat. Till exempel visade det sig att GLD360 kunde användas som ett verktyg för att sålla bort falsk nederbörd från satellitestimat samt identifiera trajektorien för ett konvektivt system. För en djupare analys i att relatera blixtar och nederbörd i Västafrika krävs bättre tekniker för att estimera nederbörd eller fler in-situ observationer.
Faridhosseini, Alireza. "Evaluation of Summer Rainfall Estimation by Satellite Data using the ANN Model for the GCM Subgrid Distribution." Thesis, The University of Arizona, 1998. http://etd.library.arizona.edu/etd/GetFileServlet?file=file:///data1/pdf/etd/azu_etd_hy0021_m_sip1_w.pdf&type=application/pdf.
Повний текст джерелаChadwick, Robin. "Multi-spectral satellite rainfall estimation over Africa using meteosat second generation data." Thesis, University of Reading, 2010. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.542062.
Повний текст джерелаBonifacio, Rogerio. "Vegetation amnd rainfall studies in Sahelian and Saharan Africa using satellite data." Thesis, University of Reading, 1994. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.259812.
Повний текст джерелаPscheidt, Ieda [Verfasser]. "Generating high resolution precipitation conditional on rainfall observations and satellite data / Ieda Pscheidt." Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2017. http://d-nb.info/1149154195/34.
Повний текст джерелаSiyyid, Alward N. "The use of Meteosat satellite data for spatial rainfall estimations and hydrological simulations." Thesis, Aston University, 1993. http://publications.aston.ac.uk/14308/.
Повний текст джерелаAssiri, Mazen Ebraheem. "Investigation of Arabian rainfall climate and its teleconnections using satellite, gauge and NWP model data." Thesis, University of Reading, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.558779.
Повний текст джерелаBottomley, Laura Jones. "The application of IBM PC's and distrometers in a satellite propagation experiment." Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, 1985. http://hdl.handle.net/10919/90919.
Повний текст джерелаM.S.
Книги з теми "Satellite rainfall data"
Siyyid, Alward Nawazish. The use of Meteosat satellite data for spatial rainfall estimations and hydrological simulations. Birmingham: Aston University. Department of Civil Engineering, 1993.
Знайти повний текст джерелаSmith, P. L. Further studies to extend and test the area-time-integral technique applied to satellite data, period, 1 July - 31 December, 1993: Semiannual status report on grant no. NAG 5-386. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1993.
Знайти повний текст джерелаUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. Collection and analysis of radar rainfall and satellite data for the Darwin TRMM experiment: For the period of 1 December 1990 to 31 May 1991 : a final report ... Madison, Wis: Space Science and Engineering Center at the University of Wisconsin-Madison, 1991.
Знайти повний текст джерелаManning, Robert Michael. Space communication link propagation data for selected cities within the multiple beam and steerable antenna coverage areas of the Advanced Communications Technology Satellite. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, 1988.
Знайти повний текст джерелаUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. Application of lightning data to satellite-based rainfall estimation: A final report to the National Aeronautics and Space Administration, grant NAGW-1767 : for the period of 1 January 1989 through 31 December 1991. Madison, Wis: Space Sciences and Engineering Center at the University of Wisconsin-Madison, 1991.
Знайти повний текст джерелаB, Hinton Barry, United States. National Aeronautics and Space Administration., and University of Wisconsin--Madison. Space Science and Engineering Center., eds. Use of microwave satellite data to study variations in rainfall over the Indian Ocean: Final report, 1 August 1986 through 28 February 1990. Madison, Wis: Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin-Madison, 1990.
Знайти повний текст джерелаRain volume estimation over areas using satellite and radar data: Semiannual report on grant no. NAG 5-396, period covered: 1 January 1985 - 30 June 1985. [Washington, D.C.?: National Aeronautics and Space Administration?, 1985.
Знайти повний текст джерелаToulmin, Camilla. Land, Investment, and Migration. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198852766.001.0001.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Satellite rainfall data"
Hossain, Faisal, Ling Tang, Emmanouil N. Anagnostou, and Efthymios I. Nikolopoulos. "A Practical Guide to a Space-Time Stochastic Error Model for Simulation of High Resolution Satellite Rainfall Data." In Satellite Rainfall Applications for Surface Hydrology, 145–67. Dordrecht: Springer Netherlands, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-2915-7_9.
Повний текст джерелаKuligowski, Robert J. "Satellite Rainfall Information for Flood Preparedness and Response." In Use of Satellite and In-Situ Data to Improve Sustainability, 31–39. Dordrecht: Springer Netherlands, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-9618-0_4.
Повний текст джерелаHoang, Thanh-Van, Tien-Yin Chou, Yao-Min Fang, Chun-Tse Wang, Ming Chang Tsai, Quoc Dinh Nguyen, Quoc Huy Nguyen, Quang Thanh Bui, and Quoc Tuan Nguyen. "Application of Global Satellite Positioning and Automatic Monitoring in Slopeland Disaster Prevention." In Progress in Landslide Research and Technology, Volume 1 Issue 2, 2022, 147–58. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18471-0_12.
Повний текст джерелаTesfaye, Argaw, and Arragaw Alemayehu. "Climate Change and Variability on Food Security of Rural Household: Central Highlands, Ethiopia." In African Handbook of Climate Change Adaptation, 379–95. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45106-6_188.
Повний текст джерелаSatyawardhana, Haries, Erma Yulihastin, Gammamerdianti, Candra Nur Ihsan, and Eka P. Wulandari. "Evaluation of CCAM Seasonal Prediction by GSMaP Satellite Rainfall Data in Indonesia." In Springer Proceedings in Physics, 183–92. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_14.
Повний текст джерелаOlaniyan, Olumide A., Vincent O. Ajayi, Kamoru A. Lawal, and Ugbah Paul Akeh. "Impact of Moisture Flux and Vertical Wind Shear on Forecasting Extreme Rainfall Events in Nigeria." In African Handbook of Climate Change Adaptation, 1127–58. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45106-6_98.
Повний текст джерелаOlaniyan, Olumide A., Vincent O. Ajayi, Kamoru A. Lawal, and Ugbah Paul Akeh. "Impact of Moisture Flux and Vertical Wind Shear on Forecasting Extreme Rainfall Events in Nigeria." In African Handbook of Climate Change Adaptation, 1–32. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42091-8_98-1.
Повний текст джерелаMeneghello, Géri Eduardo, Letícia Burkert Méllo, Ritâ De Cassia Fraga Damé, Francisco Amaral Villela, Maria Clotilde Carré Chagas Neta, Suelen Cristiane Riemer da Silveira, Claúdia Fernanda Almeida Teixeira-Granda, and Roberta Machado Karsburg. "Comparison Between Estimated Rainfall Estimated by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Satellite and Data Observed in the Lagoa Mirim/RS Basin, Brazil." In INCREaSE 2019, 97–110. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30938-1_8.
Повний текст джерелаLasmono, Farid, Risyanto, Fadli Nauval, Elfira Saufina, Trismidianto, and Teguh Harjana. "Satellite Rainfall Estimation from Himawari-8 Multi Channels Observation Based on AWS Data Trained Machine Learning Methods." In Springer Proceedings in Physics, 495–506. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_39.
Повний текст джерелаJumianti, Nining, Marzuki Marzuki, Wendi Harjupa, Risyanto, and Muhammad Fadhlan Putranto. "Prediction of Extreme Rainfall of September 9, 2020 in Padang City Based on Clouds Brightness Temperature Difference from Himawari-8 Satellite Data." In Springer Proceedings in Physics, 771–87. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_61.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Satellite rainfall data"
Nirala, M. L., and A. P. Cracknell. "Rainfall estimation using TRMM satellite data." In IGARSS '98. Sensing and Managing the Environment. 1998 IEEE International Geoscience and Remote Sensing. Symposium Proceedings. (Cat. No.98CH36174). IEEE, 1998. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.1998.702824.
Повний текст джерелаAbiola, Semire Folasade, Rosmiwati Mohd-Mokhtar, Widad Ismail, Norizah Mohamad, and J. S. Mandeep. "Satellite and ground data rainfall characterization in Malaysia." In 2011 International Conference on Space Science and Communication (IconSpace). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iconspace.2011.6015856.
Повний текст джерелаPerera, Helani, Miyuru Gunathilake, and Upaka Rathnayake. "Satellite Rainfall Products for analysis of Rainfall trends for Mahaweli River Basin." In The SLIIT International Conference on Engineering and Technology 2022. Faculty of Engineering, SLIIT, 2022. http://dx.doi.org/10.54389/zzug8067.
Повний текст джерелаXianghu Li and Qi Zhang. "Validation of satellite based rainfall data in Poyang Lake catchment." In 2011 International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering (RSETE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/rsete.2011.5965145.
Повний текст джерелаGogoua, Gogoua Habib, Franziska Tügel, and Reinhard Hinkelmann. "Scenarios definition for extreme rainfall events based on a combination of field and satellite rainfall data." In Proceedings of the 39th IAHR World Congress From Snow to Sea. Spain: International Association for Hydro-Environment Engineering and Research (IAHR), 2022. http://dx.doi.org/10.3850/iahr-39wc2521711920221681.
Повний текст джерелаBudhakooncharoen, Saisunee. "Rainfall Estimate for Flood Management Using Meteorological Data from Satellite Imagery." In Ninth Biennial Conference on Engineering, Construction, and Operations in Challenging Environments. Reston, VA: American Society of Civil Engineers, 2004. http://dx.doi.org/10.1061/40722(153)31.
Повний текст джерелаYasmeen, Zarina, Muhammad Jehanzeb Masud Cheema, Saddam Hussain, Zainab Haroon, Sadaf Amin, and Muhammad Sohail Waqas. "Downscaling of Satellite Rainfall Data Using Remotely Sensed NDVI and Topographic Datasets." In The 1st International Precision Agriculture Pakistan Conference 2022 (PAPC 2022)—Change the Culture of Agriculture. Basel Switzerland: MDPI, 2023. http://dx.doi.org/10.3390/environsciproc2022023040.
Повний текст джерелаPutra, Maulana, Mohammad Syamsu Rosid, and Djati Handoko. "Rainfall Estimation Using Machine Learning Approaches with Raingauge, Radar, and Satellite Data." In 2022 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iceltics56128.2022.9932109.
Повний текст джерелаNunez, A., V. Pastoriza, F. Machado, P. Marino, F. P. Fontan, M. Carpacho, and U. C. Fiebig. "On the spatial structure of rainfall rate: Merging radar and rain gauge data." In 2008 IEEE International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iwssc.2008.4656739.
Повний текст джерелаShukla, Anoop Kumar, C. S. P. Ojha, and R. D. Garg. "Comparative study of trmm satellite predicted rainfall data with rain gauge data over himalayan basin." In IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2018.8651413.
Повний текст джерела