Hochaufgelöste satellitenbasierte Niederschlagsinformationen in Nahe-Echtzeit

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Hochauflösende Niederschlagsinformationen in Nahe-Echtzeit sind entscheidend für das Wassermanagement in semi-ariden Regionen. GEO-Systeme der zweiten Generation werden mit dem GPM-IMERG Niederschlagsprodukt kombiniert, um regionale Niederschlagsinformationen mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung zu generieren.

Präzise, hochaufgelöste Niederschlagsinformationen in Nahe-Echtzeit sind entscheidend für ein nachhaltiges Wassermanagement in semi-ariden Regionen. Dieser Bedarf steht im Gegensatz zu dem beobachteten Rückgang von In-situ-Messgeräten weltweit. In diesem Zusammenhang liefern satellitenbasierte Niederschlagsprodukte flächendeckende Niederschlagsinformationen mit hoher raum-zeitlicher Auflösung. Deshalb wurden im erstellten Produkt die Vorteile der GEO-Systeme der zweiten Generation und des neuen GPM IMERG Niederschlagsprodukts mittels Algorithmen des maschinellen Lernens kombiniert, um regional angepasste Niederschlagsinformationen mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung zu generieren.

Der Algorithmus basiert auf den Infrarot-Bändern der GEO-Satelliten. Es wurden Random Forest Modelle mit mikrowellenbasierten GPM IMERG Niederschlagsdaten als Referenz erstellt, um (i) das Niederschlagsgebiet abzugrenzen und (ii) die Regenrate zuzuweisen. Die Methode wurde mit unabhängigen mikrowellenbasierten GPM IMERG Niederschlagsdaten validiert, die nicht für das Modelltraining verwendet wurden. Die Validierungsergebnisse zeigen vielversprechende Ergebnisse des neuen satellitenbasierten Niederschlagsverfahrens. Der Algorithmus wurde für die GEO-Systeme der jeweiligen Forschungsregionen im SaWaM-Projekt (Iran, Brasilien, Ecuador, Sudan und Westafrika) angepasst und liefert Input für hydrologische Modelle in den Forschungsregionen.

Wasser­ressource: Oberflächenwasser, Regenwasser, Trinkwasser
Produkttyp:
  • Managementkonzepte & Bewertungen
  • Modelle & Software-Tools
Anwendungs­sektor: Landwirtschaft, Naturraum Wasser, Wasserwirtschaft
Fördermaßnahme: GRoW
Projekt: SaWaM

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