Sisältöä ei voida näyttää
Chat-sisältöä ei voida näyttää evästeasetusten vuoksi. Nähdäksesi sisällön sinun tulee sallia evästeasetuksista seuraavat: Chat-palveluiden evästeet.
EvästeasetuksetAbstract
Access to spatiotemporal distribution of precipitation is needed in many hydrological applications. However, gauges often have spatiotemporal gaps. To mitigate this, we considered three main approaches: (i) using remotely sensing and reanalysis precipitation products; (ii) machine learning-based approaches; and (iii) a gap-filling software explicitly developed for filling the gaps of daily precipitation records. This study evaluated all approaches over a sparsely gauged basin in East Africa. Among the examined precipitation products, PERSIANN-CDR outperformed other satellite products in terms of root mean squared error (7.3 mm), and correlation coefficient (0.46) while having a large bias (50%) compared to the available in situ precipitation records. PERSIANN-CDR also demonstrates the highest skill in distinguishing rainy and non-rainy days. On the other hand, Random Forest outperformed all other approaches (including PERSIANN-CDR) with the least relative bias (-2%), root mean squared error (6.9 mm), and highest correlation coefficient (0.53).
Ulkoasu |
application/pdf |
---|---|
Kieli |
englanti |
Asiasanat |
Sisältöä ei voida näyttää
Chat-sisältöä ei voida näyttää evästeasetusten vuoksi. Nähdäksesi sisällön sinun tulee sallia evästeasetuksista seuraavat: Chat-palveluiden evästeet.
Evästeasetukset