Weather Radar Estimations Feeding an Artificial Neural Network Model
La aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA) en el modelado de lluvia-flujo ha sido estudiada ampliamente. Sin embargo, hasta ahora se han utilizado datos provenientes de pluviómetros tradicionales. Los radares meteorológicos son una tecnología moderna que puede proveer datos de lluvia de al...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | México |
| Institución: | UNIVERSIDAD DE GUANAJUATO |
| Repositorio: | Acta Universitaria |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:www.actauniversitaria.ugto.mx:article/142 |
| Acceso en línea: | https://www.actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/142 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial neural network Rainfall-runoff Distributed model Lumped model Weather radar. |
| Sumario: | La aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA) en el modelado de lluvia-flujo ha sido estudiada ampliamente. Sin embargo, hasta ahora se han utilizado datos provenientes de pluviómetros tradicionales. Los radares meteorológicos son una tecnología moderna que puede proveer datos de lluvia de alta resolución en tiempo y espacio. Este es un trabajo de comparación en el modelado lluvia-flujo entre pluviómetros y radares meteorológicos. Los datos provienen de la cuenca del río Brue en el suroeste de Inglaterra, con 49 pluviómetros cubriendo 136 km2 y dos radares meteorológicos en la banda C. Esta red de pluviómetros es extremadamente densa (para investigación) y no representa la densidad usual en sistemas de predicción de inundaciones. Los modelos de RNA fueron implementados con datos de entrada de lluvia tanto espaciados como no distribuidos. Los resultados muestran que los datos de los pluviómetros fueron mejores que los datos de los radares en todos los eventos probados. |
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