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- Kataloginhaber
- Oya
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2004-01-01T00:00:00Z–2025-11-27T21:30:00Z
- Dataset-Anbieter
- Cadence
- 30 Minuten
- Tags
Beschreibung
Die Methode zur Schätzung von Niederschlag wurde noch nicht formell von anderen Experten geprüft. Es wird demnächst auf arXiv veröffentlicht.**
Oya ist ein quasi-globales, hochauflösendes Dataset zur Schätzung von Niederschlägen, das aus Beobachtungen von geostationären (GEO) Satelliten abgeleitet wird.
Das Oya-Modell nutzt das gesamte Spektrum der sichtbaren und infraroten (VIS-IR) Kanäle einer Konstellation von GEO-Satelliten, darunter GOES-16/18, Meteosat-9/10 und Himawari-8/9, um Niederschlagsschätzungen für den Bereich zwischen 60° N und 60° S zu erstellen.
Um die inhärente Datenungleichheit zwischen Regen- und Nicht-Regen-Ereignissen zu berücksichtigen, verwendet Oya einen zweistufigen Deep-Learning-Ansatz. Es kombiniert zwei U-Net-Modelle: eines, das auf die Erkennung von Niederschlag spezialisiert ist, und ein weiteres für die quantitative Niederschlagsabschätzung (Quantitative Precipitation Estimation, QPE). Die Modelle werden mit hochauflösenden GPM Combined Radar-Radiometer Algorithm (CORRA) v07-Daten als Ground Truth trainiert und mit IMERG-Final-Daten vortrainiert, um die Robustheit zu verbessern.
Oya bietet eine bessere Leistung als bestehende betriebliche GEO-basierte Baselines wie die PERSIANN DynamicInfrared Rain Rate (PDIR-Now) und die Convective Rainfall Rate (CRR) bei allen Niederschlagsintensitäten. Es übertrifft auch Produkte, die auf passiver Mikrowellentechnologie (PMW) basieren, wie die Integrated Multisatellite Retrievals for GPM (IMERG) Early, und ist mit Produkten auf Forschungsniveau wie IMERG Final vergleichbar, die eine Latenz von 3,5 Monaten haben. Dieser Datensatz enthält einen halbstündlichen historischen Datensatz, der ab 2004 mit einer räumlichen Auflösung von 5 km generiert wurde.
Einschränkungen:
- Geografische Einschränkung: Die Abrufgenauigkeit ist in den Tropen am höchsten und nimmt mit zunehmender geografischer Breite ab. Dies ist auf die Betrachtungswinkeleffekte geostationärer Satelliten zurückzuführen, insbesondere auf die Randverdunkelung und die Parallaxenverschiebung.
- Topografische Herausforderungen: Das Modell zeigt eine geringere Leistung in ariden Regionen und in Höhenlagen, insbesondere auf dem tibetischen Hochplateau.
- Indirekte Beobachtung: Als IR/VIS-basiertes Produkt leitet Oya Niederschlag aus den Eigenschaften der Wolkenoberseite ab, anstatt Regentropfen direkt zu erfassen (wie Radar- oder passive Mikrowelleninstrumente).
Google gibt keine Zusicherung bezüglich zukünftiger Aktualisierungen dieses Datasets.
Bänder
Pixelgröße
5.000 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
precipitation |
mm/h | Meter | Geschätzter Niederschlag |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| ingestion_time_utc | STRING | Der Zeitpunkt der Aufnahme. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
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