Дисертації з теми "Satellite rainfall data"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-22 дисертацій для дослідження 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.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
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.
Boon, Dirk Francois. "The link between daily rainfall and satellite radar backscatter data from the ERS-2 scatterometer in the Free State Province, South Africa." Diss., Pretoria : [s.n.], 2007. http://upetd.up.ac.za/thesis/available/etd-10272008-132211.
Повний текст джерелаClaggett, Seton Paul. "Evaluation of the Utility of Satellite Rainfall Estimates for Water Resource Applications using Sub-Basin Areal Averages and Pixel-to-Pixel Comparisons." Thesis, The University of Arizona, 2001. http://etd.library.arizona.edu/etd/GetFileServlet?file=file:///data1/pdf/etd/azu_etd_hy0020_m_sip1_w.pdf&type=application/pdf.
Повний текст джерелаWei, Shiao-Ping, and 魏曉萍. "Study on Mesoscale Rainfall Estimation by Combing Satellite Data." Thesis, 2010. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/54376497170321815473.
Повний текст джерелаHughes, D. A. "Comparison of satellite rainfall data with observations from gauging station networks." 2006. http://eprints.ru.ac.za/470/1/Hughes_Comparison_of_satellite_rainfall.pdf.
Повний текст джерелаHsu, Huei-Yin, and 許惠茵. "Integrating Satellite Imagery and Meteorological Data for Typhoon Rainfall Estimation Using ANNs." Thesis, 2010. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/81495429796740059902.
Повний текст джерела淡江大學
水資源及環境工程學系碩士班
98
The main purpose of this study is to explore the influence of satellite imagery and meteorological data on typhoon rainfall forecast using artificial neural networks. The self-organizing map (SOM) is adept at recognizing infrared and visible images and can extract some useful information. In this study, six watershed rainfall estimation models are constructed to forecast the amount of rainfall for one, three and six-hour totals during typhoon events. The models are based on SOM, back-propagation neural network (BPNN) or linear regression to investigate the characteristics of satellite imagery information and its influence on rainfall forecast. Twenty-seven typhoon events are collected from 2000 to 2007. The available data are GMS-5/MTSAT remotely sensed data, hourly rainfall data of sixteen rainfall gauge stations of the Shihmen watershed, wind velocity and atmospheric pressure data of three meteorological observation stations. In order to investigate the characteristics and compare the performance among the different models, we design different cases for forecasting the rainfall totals in the daytime and the whole day. Six different models, multivariate linear regression model (MLR), back-propagation neural network (BP), self-organizing map linking with BP (SOMBP), self-organizing map linking with linear regression (SOMMLR), SOMBP linking with BP (SOMBPI+BP) and SOMMLR linking with BP linear regression (SOMMLRI+BP), are constructed to forecast rainfall totals. Seven different combinations of the inputs are used to investigate the effect of rainfall forecast. The results show that (1) the MLR and BP models have nice performances when the input variable only include the past rainfall totals of gauge stations, (2) SOM indeed has the ability to extract patterns from satellite data, (3) SOM can improve results when the rainfall totals are joined, (4) the wind velocity and atmospheric pressure data are helpless for rainfall forecast. The satellite imagery information is indeed helpful to improve the accurate of rainfall forecast.
Tsai, I.-Chi, and 蔡伊其. "Evaluation of high resolution satellite data in typhoon rainfall estimation and its application." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/9z7zf6.
Повний текст джерела國立中央大學
大氣科學學系
106
The Tropical Rainfall Potential (TRaP) technique presented by Kidder et al. in 2005, shifting rainfall distribution from satellite retrieval, and forecasting rainfall for tropical cyclone. Chen(2010) improved TRaP rainfall forecast practicality by adding orographic effect with historical rainfall distribution(I-TRaP). Since I-TRaP forecast uses rainfall distribution from satellite, how to get better rainfall distribution is an important issue. There is only single satellite rainfall product in past study, limited by temporal resolution. For many study, The performance of multi-satellite rainfall products with high spatial-temporal resolution(0.1°-0.25°, 0.5-3h) are getting better recently but less discussed on heavy rainfall especially for typhoon. This study compares few common multi-satellite products (GSMaP, IMERG, PERSIANN) with typhoon heavy rainfall in the North-West Pacific, GSMaP is better. There are different performance between convective and stratiform rainfall. Indeed, the PMW retrieval fail to classification in rainfall type determination during microwave rainfall retrieving, but not cause rainfall error. In addition, compare liquid water content and rainfall error, the PMW retrieval still cannot estimate liquid water accurately in moderate to heavy rainfall. Apply GSMaP to I-TRaP and calculate typhoon rainfall forecast over Taiwan. In order to highlight satellite rainfall distribution, modify earlier method only revising total rainfall and using historical rainfall distribution, calculate rainfall regression by individual point. This method will predict more heavy rainfall but more false alarm. Compare earlier I-TRaP using SSMIS, GSMaP with high spatial-temporal resolution is more useful for I-TRaP forecast, and more prediction of heavy rainfall.
Pyng, Lee Jaw, and 李兆萍. "A study on the Anomalous Mei-Yu rainfall pattern based on Infrared Satellite data." Thesis, 1993. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/18722171249114809250.
Повний текст джерелаLai, Hui-wen, and 賴慧文. "Applying Ensemble Forecast Technique to Improve Typhoon Rainfall Potential with Satellite Data over Taiwan." Thesis, 2014. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/87525582747356262160.
Повний текст джерела國立中央大學
大氣物理研究所
102
Weather satellite observations are used widely for the quantitative precipitation forecast (QPF) of typhoon rainfall because they can provide relevant atmospheric parameters over both the ocean and land. Microwave observations by satellites have become the main data in forecasting tropical rainfall potential (TRaP) in a 24-h period (Kidder et al., 2005). The improved Tropical Rainfall Potential (I-TRaP) technique presented by Liu et al. in 2011 is a useful method for typhoon quantitative precipitation estimation and a powerful tool for rain-band monitoring before the typhoon makes landfall in Taiwan. However, the method only provides single prediction which may pose a difficulty when using single sensor or time segment data. To smooth the random error made by single forecast and quantify the uncertainties in prediction, this study seeks to adopt ensemble forecasts to help to provide more reliable predictions. In other words, the goal of this study is to construct a new ensemble I-TRaP technique for typhoon rainfall potential. Besides that, to consider about different rainfall types within a typhoon, the rain-band of a typhoon is separated into two parts: inner rain-band (circulation affected rainfall) and outer rain-band (terrain affected rainfall). This study again constructed another ensemble potential model called the Ensemble I-TRaP B model (“B” stands for “bi-types”), to consider the two rainfall types. Then, the results including that the performances of both ensemble methods in 24-h QPE and the ability of forecasts for different time periods are investigated. There are 77 typhoons from 2001 to 2012 used for long term statistics. Comparing to the I-TRaP model, the ensemble technique (i.e. Ensemble I-TRaP model), and the new model which additionally considering the two rainfall types (i.e. Ensemble I-TRaP B models) can both promote the correlation coefficient from 0.53 to 0.62, and decrease root-mean-square from 81.68 mm to 64.05 mm and to 63.76 mm respectively. It shows that this ensemble technique is useful for improving the rainfall pattern estimation in short accumulated periods, and moreover, it did better forecasting in long periods with a higher correlation coefficient. The results suggest that using the ensemble technique may improve I-TRaP, and considering rainfall types can again promote the rainfall amount prediction.
Ou, Mi-Lim Smith Eric A. "Short-range QPF over Korean Peninsula using nonhydrostatic mesoscale model & "Future Time" data assimilation based on rainfall nowcasting from GMS satellite measurements." 2003. http://etd.lib.fsu.edu/theses/available/etd-11102003-010208.
Повний текст джерелаAdvisor: Dr. Eric A. Smith, Florida State University, College of Arts and Sciences, Dept. of Meteorology. Title and description from dissertation home page (viewed Mar. 02, 2003). Includes bibliographical references.
Indu, J. "Uncertainty Analysis of Microwave Based Rainfall Estimates over a River Basin Using TRMM Orbital Data Products." Thesis, 2014. http://hdl.handle.net/2005/3005.
Повний текст джерела"Rainfall estimation in Southern Africa using meteosat data." Thesis, 2014. http://hdl.handle.net/10210/13086.
Повний текст джерелаHsu, Kuo-lin. "Rainfall estimation from satellite infrared imagery using artificial neural networks." 1996. http://etd.library.arizona.edu/etd/GetFileServlet?file=file:///data1/pdf/etd/azu_e9791_1996_410_sip1_w.pdf&type=application/pdf.
Повний текст джерела