Ongoing

Ongoing

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต่อเนื่อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างต่อเนื่อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกระจายเชิงพื้นที่ของข้อมูลการตกตะกอนมีบทบาทสําคัญในการใช้งานด้านสิ่งแวดล้อมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับทรัพยากรน้ํา (Chenet al., 2017; Faurès et al., 1995; ลี่และกอง, 2011; Ly et al., 2011; ly et al., 2011; ly et al., 2011; ly Wagner et al., 2012) นักอุทกวิทยาต้องการ dataacross ปริมาณน้ําฝนเชิงพื้นที่ที่ถูกต้องสําหรับการประเมินความเสี่ยงทางอุทกวิทยาและงบประมาณน้ํา ข้อมูลการตกตะกอนส่วนใหญ่จะถูกรวบรวมโดยเครือข่ายมาตรวัดฝนที่ไม่ลงรอยกันทางภูมิศาสตร์ซึ่งเป็นข้อมูลจุด วัดฝนprovideวัดที่แม่นยําเปรียบเทียบของการตกตะกอนที่จุด, อย่างไรก็ตาม, พวกเขาไม่สามารถจับอย่างเต็มที่ความแปรปรวนเชิงพื้นที่ ofrainfall กับเวลาเนื่องจากความแปรปรวนทางโลกและเชิงพื้นที่. ข้อมูล raingauge โดยทั่วไปจะใช้เป็นอินพุตสําหรับแบบจําลองทางอุทกวิทยาและวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่น Kriging ซึ่งรวมข้อมูลรอง (เช่นระดับความสูงการสังเกตที่สัมผัสจากระยะไกล ฯลฯ ) เป็น cov-ariates เพื่อปรับปรุงข้อมูลหลัก อดีตและหลังยังถูกมองว่าเป็นวิธีการที่กําหนดและวิธีการทางธรณีวิทยาอย่างสงสัย (Ly et al., 2011) เทคนิคการผสานตามเงื่อนไข (CM) ได้รับการพัฒนาซึ่งเป็นวิธีการ interpolation เชิงพื้นที่เหมาะสําหรับการวัดแบบตารางอย่างต่อเนื่องเชิงพื้นที่ Mer-ging และจุด mea-surements (Pegram, 2001; ซินแคลร์และเพแกรม ปี 2005) CM ให้บริการโครงสร้างความแปรปรวนร่วมเชิงพื้นที่ของการวัดแบบกริดอย่างต่อเนื่องเชิงพื้นที่ในขณะที่รักษาความถูกต้องของการวัดตามจุด การศึกษาเปรียบเทียบจํานวนมากได้ทํากับอดีต plore ซึ่งวิธี interpolation เชิงพื้นที่สําหรับข้อมูลมาตรวัดฝนที่ดีที่สุด, อย่างไรก็ตามไม่มีการกําหนดที่สอดคล้องกัน (Dirks et al., 1998; Oke et al., 2009; Oke et al., 2009; 100-10:00 Otieno et al., 2014; ราคา et al., 2000; วิเซนเต้-เซอราโน et al.,2003; ซิมเมอร์แมน et al., 1999), แสดงให้เห็นว่าการศึกษาเพิ่มเติมเป็นสิ่งจําเป็นในสนามนี้. การประมาณปริมาณน้ําฝนของมาตรวัดฝนเป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากการใช้วิธีการที่แตกต่างกันอาจทําให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการกระจายเชิงพื้นที่ที่แท้จริงของปริมาณน้ําฝนซึ่งไม่ทราบแน่ชัด ในการศึกษาส่วนใหญ่มีการใช้เทคนิคการประมาณเชิงพื้นที่กับขั้นตอนเวลารายวันรายเดือนและประจําปีของข้อมูลปริมาณน้ําฝน (Ly et al., 2013) และมีเพียงไม่กี่การศึกษาที่เปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าโดยใช้ขั้นตอนเวลาเช่น Schiemann et al. (2011) นอกจากนี้ยังมีการศึกษาไม่กี่เรื่องที่เปรียบเทียบแผนการประมาณค่าตามมาตราส่วนเวลารายชั่วโมงย่อย โดยปกติความแปรปรวนเชิงพื้นที่ของปริมาณน้ําฝนจะชัดเจนมากขึ้นในระดับที่สั้นกว่าดังนั้นการประมาณปริมาณน้ําฝนเชิงพื้นที่อย่างง่ายอาจสังเกตเห็นการวัดปริมาณน้ําฝนที่แท้จริงที่ถูกต้อง นี่คือ de-monstrated โดยHaylock et al. (2008)และ Yatagai et al. (2009). เมื่อเร็ว ๆ นี้ข้อมูลปริมาณน้ําฝนเรดาร์ถูกนํามาใช้บ่อยครั้งเป็นอินพุตสําหรับการใช้งานทางอุทกวิทยา (Fassnacht et al., 2003; Neary et al., 2004; Tetzlaffand Uhlenbrook, 2005) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุทกวิทยาในเมืองเนื่องจากความก้าวหน้าในเทคโนโลยีแบบจําลองตัวเลขและการประมวลผลข้อมูล (Thorndahl et al., 2017) ซึ่งแตกต่างจากข้อมูลมาตรวัดฝนเรดาร์สภาพอากาศ cansurvey พื้นที่ขนาดใหญ่และสามารถจับความแปรปรวนเชิงพื้นที่ของ ofrainfallfields (Ochoa-Rodriguez et al., 2019) ได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตามพวกเขามักจะมีอคติเนื่องจากปัจจัยต่าง ๆ เช่นภูมิประเทศสภาพภูมิอากาศและความละเอียดเชิงพื้นที่ (Ebert et al., 2007; คาริมิและบาสเตียอันเซ่น, 2015; Maggioni et al., 2016) ความเข้มของฝนได้มาจากการสร้างธีมการสะท้อนแสงโดยอ้อมดังนั้นข้อมูลจึงมีข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบและเป็นอันตรายเช่นข้อผิดพลาดทางเครื่องมือและการสุ่มตัวอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งภูมิประเทศที่เหนือชั้น (Gabella et al., 2005) นอกจากนี้ปริมาณน้ําฝนเรดาร์มักจะมีขนาดเล็กกว่าปริมาณน้ําฝนของมาตรวัดฝน (Smithet al., 2007) เนื่องจากความแตกต่างของโดเมนเชิงพื้นที่ พิกเซลทั่วไปของเรดาร์สภาพอากาศทั่วไปคือ 1 × 1 กม. หรือ 2 × 2 กม. ในขณะที่พื้นที่ตัวอย่างของมาตรวัดฝนโดยทั่วไปคือ 200-300 cm2 การพยากรณ์น้ําท่วมสําหรับการเตือนล่วงหน้าเป็นงานที่ท้าทายสําหรับนักไฮดรวิทยา โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรณีในการจับขนาดเล็กเนื่องจากขาดมาตรวัดกระแสต้นน้ําและน้ําฝนไหลบ่า (เช่นระยะเวลานําสั้น) ในการจับดังกล่าวการประมาณปริมาณน้ําฝน areal โดย ap-plying แผน interpolation เชิงพื้นที่โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ําฝนจาก raingauges ในสเกลเวลาสั้น ๆ (เช่น 10 นาที) มีค่าสําหรับการคาดการณ์ที่ถูกต้อง เมื่อเร็ว ๆ นี้มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นของเหตุการณ์ฝนตกหนัก lo-calized ในช่วงฤดูร้อนในเกาหลีใต้ (Boo et al.,2006; ช้างและควอน, 2007) ในบริบทนี้เราเปรียบเทียบและวิธีการ interpolation เชิงพื้นที่ eval-uate ในการจับขนาดเล็กซึ่งมีจํานวนมาตรวัดฝนในเกาหลีใต้ เหตุการณ์ฝนตกหนักในท้องถิ่นได้รับการเลือกตั้งสําหรับกรณีศึกษาและมีการใช้ปริมาณน้ําฝน 10 นาทีเนื่องจากข้อมูลปริมาณน้ําฝนระยะสั้นโดยทั่วไปมีการคาดการณ์และการแจ้งเตือน forflashflood นอกจากนี้เรายังวิเคราะห์ลักษณะของเทคนิคการประมาณเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันโดยทําให้ผลลัพธ์มีปริมาณน้ําฝนเรดาร์ เมื่อพิจารณาจากพื้นหลังนี้เอกสารนี้สํารวจสิ่งต่อไปนี้ คําถาม: (1) สําหรับการพยากรณ์น้ําท่วมเป็นยาบ้าเชิงพื้นที่เชิงพื้นที่ที่กําหนด