論文の概要: IowaRain: A Statewide Rain Event Dataset Based on Weather Radars and
Quantitative Precipitation Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03432v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 18:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:23:03.054041
- Title: IowaRain: A Statewide Rain Event Dataset Based on Weather Radars and
Quantitative Precipitation Estimation
- Title(参考訳): iowarain: 気象レーダーと量的降雨推定に基づく州全体の雨イベントデータセット
- Authors: Muhammed Sit, Bong-Chul Seo and Ibrahim Demir
- Abstract要約: 本研究はアイオワ州における降雨イベントの広範なデータセットを提示する。
予測モデリングと規範モデリングの両方に道を開くことで、より優れた災害監視、応答、復旧に使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Effective environmental planning and management to address climate change
could be achieved through extensive environmental modeling with machine
learning and conventional physical models. In order to develop and improve
these models, practitioners and researchers need comprehensive benchmark
datasets that are prepared and processed with environmental expertise that they
can rely on. This study presents an extensive dataset of rainfall events for
the state of Iowa (2016-2019) acquired from the National Weather Service Next
Generation Weather Radar (NEXRAD) system and processed by a quantitative
precipitation estimation system. The dataset presented in this study could be
used for better disaster monitoring, response and recovery by paving the way
for both predictive and prescriptive modeling.
- Abstract(参考訳): 気候変動に対処するための効果的な環境計画と管理は、機械学習と従来の物理モデルによる広範な環境モデリングによって達成できる。
これらのモデルの開発と改善のためには、実践者や研究者は、環境の専門知識によって準備され、処理される包括的なベンチマークデータセットが必要である。
本研究では,国立気象サービス次世代気象レーダ(NEXRAD)システムから取得したアイオワ州(2016-2019)の降雨状況について,定量的降雨量推定システムを用いて解析した。
本研究で提示されたデータセットは,予測モデルと規範モデルの両方への道を開くことによって,災害監視,応答,リカバリに利用することができる。
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