Rainfall estimation from ground radar measurements using least squares approximations
Other Title(s)
تقدير الأمطار باستخدام قياسات الرادار الأرضي بطريقة التقريب بأقل المربعات
Joint Authors
Alboon, Shadi
al-Smadi, Muhammad
al-Qudah, Amin
Source
Journal of King Abdul Aziz University : Meteorology, Environment and Arid land Agriculture Sciences
Issue
Vol. 24, Issue 1 (31 Jan. 2013), pp.99-112, 14 p.
Publisher
King Abdulaziz University Scientific Publishing Center
Publication Date
2013-01-31
Country of Publication
Saudi Arabia
No. of Pages
14
Main Subjects
Topics
Abstract AR
هطول الأمطار الملاحظ على الأرض يعتمد على مشاهدات الرادار الرباعية الأبعاد.
طريقة التقريب باستخدام مربعات الخطأ الأقل (LSA) و هي أسلوب حدودي تعتبر الطريقة الأساسية التي تستخدم في هذا البحث.
أداء تقدير الأمطار باستخدام (LSA) يخضع لعوامل كثيرة مثل التمثيل و الاكتفاء من مجموعة البيانات، التغيرات الموسمية، و التغيرات الإقليمية.
الهدف من هذه الورقة هو تقدير هطول الأمطار على أساس صيغ تجريبية قابلة للتغير و التكيف و ذلك من خلال قراءات رادار أرضي تسمى الانعكاسية و قياسات المطر.
البيانات المستخدمة مأخوذة من أمريكا من رادرين أرضيين واحد في مدينة ملبورن في ولاية فلوريدا يمسى (KMLB)، و الآخر في مدينة هيوستن في ولاية تكساس و يسمى (KHGX).
البيانات مأخوذة على مجى سنوات مختلفة جنبا إلى جنب مع قياسات مقياس المطر حتى نتمكن من اشتقاق العلاقة غير الخطية بين قياسات الرادار (الانعاكسية) و مقياس المطر.
سيتم إجراء مقارنة مباشرة بين قيم المطر المقدرة و القيم الحقيقية المأخوذة من مقياس المطر للتأكيد على دقة و إمكانية و فاعلية الطريقة المستخدمة و ذلك لإظهار جدوى هذه الطريقة في الحياة العملية.
Abstract EN
Rainfall observed on the ground is dependent on the four dimensional radar observations.
Least Squares Approximations (LSA) method is a parametric method that is going to be used.
The performance of the LSA based rainfall estimation is subject to many factors such as the representativeness and sufficiency of the dataset, the seasonal changes, and regional changes.
The goal of the present paper is to estimate rainfall based on adaptive empirical formulas using radar reflectivity and rain measurements.
Data from Melbourne- Florida NEXRAD ground radar (KMLB) and Houston–Texas NEXRAD radar (KHGX) over different years along with rain gauge measurements are used to develop this method.
The nonlinear relationship is derived directly from a dataset consisting of radar measurements and rain gauge measurements.
A direct gauge comparison study is done to demonstrate the improvement brought in by the method of Least Squares Approximations to show the feasibility of this system in real life.
American Psychological Association (APA)
al-Qudah, Amin& Alboon, Shadi& al-Smadi, Muhammad. 2013. Rainfall estimation from ground radar measurements using least squares approximations. Journal of King Abdul Aziz University : Meteorology, Environment and Arid land Agriculture Sciences،Vol. 24, no. 1, pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-365230
Modern Language Association (MLA)
al-Qudah, Amin…[et al.]. Rainfall estimation from ground radar measurements using least squares approximations. Journal of King Abdul Aziz University : Meteorology, Environment and Arid land Agriculture Sciences Vol. 24, no. 1 (2013), pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-365230
American Medical Association (AMA)
al-Qudah, Amin& Alboon, Shadi& al-Smadi, Muhammad. Rainfall estimation from ground radar measurements using least squares approximations. Journal of King Abdul Aziz University : Meteorology, Environment and Arid land Agriculture Sciences. 2013. Vol. 24, no. 1, pp.99-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-365230
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 111
Record ID
BIM-365230