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- Kataloginhaber
- Oya
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2004-01-01T00:00:00Z–2025-04-30T23:30:00Z
- 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 Niederschlagsabschätzung, 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 60°N bis 60°S zu generieren.
Um das inhärente Ungleichgewicht zwischen Regen- und Nicht-Regen-Ereignissen zu beheben, 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-Daten (Global Precipitation Measurement) des Combined Radar-Radiometer Algorithm (CORRA) v07 als empirische Daten 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) für alle Niederschlagsintensitäten. Außerdem ist es besser als Produkte, die auf passiver Mikrowellentechnologie (PMW) basieren, wie die Integrated Multisatellite Retrievals for GPM (IMERG) Early, und konkurrenzfähig mit Produkten auf Forschungsniveau wie IMERG Final, die eine Latenz von 3,5 Monaten aufweisen. 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 tropischen Zonen am höchsten und nimmt mit zunehmendem Breitengrad ab. Dies ist auf die Auswirkungen des Betrachtungswinkels 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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