برسات جي تخميني کي وڌائڻ لاءِ موقعي پرست برسات سينسر ڊيٽا

شهري نيڪال جي ايپليڪيشنن لاءِ اعليٰ اسپيٽيو ٽمپورل ريزوليوشن سان صحيح برسات جو اندازو تمام ضروري آهي، ۽ جيڪڏهن زميني مشاهدن سان ترتيب ڏنو وڃي ته موسمي ريڊار ڊيٽا انهن ايپليڪيشنن لاءِ صلاحيت رکي ٿو.

موسمياتي مينهن جي ماپن جي کثافت، جيتوڻيڪ، ترتيب ڏيڻ لاءِ اڪثر ڪري گهٽ ۽ خلا ۾ غير هڪجهڙائي سان ورهايل هوندي آهي. موقعي پرست مينهن جا سينسر زميني مشاهدن جي وڌندڙ کثافت فراهم ڪن ٿا پر اڪثر ڪري هر انفرادي اسٽيشن لاءِ گهٽ يا اڻڄاتل درستگي سان. هي پيپر موسمي ريڊار، ذاتي موسمي اسٽيشنن، ۽ ڪمرشل مائڪرو ويڪرو لنڪس مان ڊيٽا کي هڪ مربوط برسات جي پيداوار ۾ ضم ڪرڻ کي ظاهر ڪري ٿو. موقعي پرست برسات جي تخمينن کي ضم ڪرڻ هڪ معيار ڪنٽرول الگورتھم ذريعي موقعي پرست برسات جي مشاهدن جي درستگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ ڏيکاريو ويو آهي. هن مطالعي ۾، اسان ڏيکاريون ٿا ته برسات جي تخمينن جي درستگي موقعي پرست برسات جي ڊيٽا ۽ موسمي ريڊار ڊيٽا کي ضم ڪرڻ سان خاص طور تي بهتر ٿي آهي جڏهن هر برسات جي پيداوار جي درستگي جي مقابلي ۾ ضم ٿيڻ کان سواءِ. نيش-سٽڪلف ڪارڪردگي (NSE) قدر 0.88 تائين روزاني جمع ٿيل ضم ٿيل برسات جي شين لاءِ حاصل ڪيا ويندا آهن، جڏهن ته انفرادي برسات جي شين جي NSE-قدر -7.44 کان 0.65 تائين هوندي آهي، ۽ ساڳيا رجحان روٽ مين اسڪوائرڊ ايرر (RMSE) قدرن لاءِ مشاهدو ڪيا ويندا آهن. موسمي ريڊار ۽ موقعي پرست برسات جي ڊيٽا کي ضم ڪرڻ لاءِ، هڪ ناول طريقو، يعني، "متحرڪ وچين تعصب جي ترتيب" پيش ڪيو ويو آهي. هن طريقي کي لاڳو ڪندي، هڪ اعليٰ ڪارڪردگي واري برسات جي پيداوار روايتي اعليٰ معيار جي مينهن گيجز کان آزاد طور تي حاصل ڪئي ويندي آهي، جيڪي هن مطالعي ۾ صرف آزاد تصديق لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن. ان کان علاوه، اهو ظاهر ڪيو ويو آهي ته صحيح برسات جو اندازو ذيلي روزاني ضم ڪرڻ سان حاصل ڪري سگهجي ٿو، جيڪو ناؤ ڪاسٽنگ ۽ ويجهو حقيقي وقت جي ايپليڪيشنن ۾ ضم ٿيڻ جي اهميت کي اجاگر ڪري ٿو.