Published January 1, 2013 | Version v1
Publication Open

Monthly adjustment of Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) data over the VuGia^|^ndash;ThuBon River Basin in Central Vietnam using an artificial neural network

Creators

  • 1. Vietnam National University, Hanoi
  • 2. Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
  • 3. Tokyo Metropolitan University

Description

The performance of Global Satellite Mapping of Precipitation data (GSMaP_MVK, version 5.222.1) over the VuGia–ThuBon River basin and surrounding areas in central Vietnam was examined on a monthly basis in comparison with rainfall gauged at eight meteorological stations and a gridded rainfall product of the Asian Precipitation—Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources project (APHRODITE, V1003R1). APHRODITE represented in situ observations well, whereas GSMaP had very low performance over the study area for the period 2001–2007. Particularly, GSMaP exhibited large negative rainfall biases for the winter monsoon period from October to December and the biases tended to increase as the elevation decreased. A correction method using an artificial neural network (ANN) was implemented for the GSMaP rainfall over the VuGia–ThuBon River basin. Validation showed that the ANN correction method significantly improved the GSMaP quality in terms of spatial correlation, rainfall amplitude, and Nash–Sutcliffe efficiency coefficient for both the dependent period 2001–2005 and the independent period 2006–2007.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تم فحص أداء رسم خرائط الأقمار الصناعية العالمية لبيانات هطول الأمطار (GSMaP_MVK، الإصدار 5.222.1) فوق حوض نهر فوجيا- ثوبون والمناطق المحيطة به في وسط فيتنام على أساس شهري بالمقارنة مع هطول الأمطار الذي تم قياسه في ثماني محطات للأرصاد الجوية ومنتج هطول الأمطار الشبكية لمشروع دمج بيانات الرصد عالية الدقة نحو تقييم الموارد المائية (أفروديت، V1003R1). مثلت أفروديت الملاحظات في الموقع بشكل جيد، في حين كان أداء GSMaP منخفضًا جدًا خلال منطقة الدراسة للفترة 2001–2007. على وجه الخصوص، أظهرت GSMaP تحيزات سلبية كبيرة في هطول الأمطار لفترة الرياح الموسمية الشتوية من أكتوبر إلى ديسمبر وتميل التحيزات إلى الزيادة مع انخفاض الارتفاع. تم تنفيذ طريقة تصحيح باستخدام شبكة عصبية اصطناعية (ANN) لسقوط أمطار GSMaP فوق حوض نهر فوجيا- ثوبون. أظهر التحقق من الصحة أن طريقة تصحيح ANN حسنت بشكل كبير من جودة GSMaP من حيث الارتباط المكاني، وسعة هطول الأمطار، ومعامل كفاءة ناش سوتكليف لكل من الفترة التابعة 2001–2005 والفترة المستقلة 2006–2007.

Translated Description (French)

La performance des données de cartographie mondiale par satellite des précipitations (GSMaP_MVK, version 5.222.1) sur le bassin de la rivière VuGia-ThuBon et les zones environnantes dans le centre du Vietnam a été examinée sur une base mensuelle en comparaison avec les précipitations mesurées dans huit stations météorologiques et un produit des précipitations maillées du projet Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources (APHRODITE, V1003R1). APHRODITE représentait bien les observations in situ, alors que GSMaP avait de très faibles performances sur la zone d'étude pour la période 2001–2007. En particulier, le GSMaP présentait d'importants biais de précipitations négatives pour la période de mousson hivernale d'octobre à décembre et les biais avaient tendance à augmenter à mesure que l'altitude diminuait. Une méthode de correction utilisant un réseau neuronal artificiel (RNA) A été mise en œuvre pour les précipitations GSMaP sur le bassin de la rivière VuGia-ThuBon. La validation a montré que la méthode de correction ANN améliorait significativement la qualité du GSMaP en termes de corrélation spatiale, d'amplitude des précipitations et de coefficient d'efficacité de Nash–Sutcliffe pour la période dépendante 2001–2005 et la période indépendante 2006–2007.

Translated Description (Spanish)

El rendimiento del mapeo satelital global de datos de precipitación (GSMaP_MVK, versión 5.222.1) sobre la cuenca del río VuGia-ThuBon y las áreas circundantes en el centro de Vietnam se examinó mensualmente en comparación con las precipitaciones medidas en ocho estaciones meteorológicas y un producto de precipitación cuadriculado del proyecto de integración de datos observacionales altamente resueltos de Asia hacia la evaluación de los recursos hídricos (AFRODITA, V1003R1). AFRODITA representó bien las observaciones in situ, mientras que GSMaP tuvo un rendimiento muy bajo en el área de estudio durante el período 2001–2007. Particularmente, GSMaP exhibió grandes sesgos de lluvia negativos para el período monzónico de invierno de octubre a diciembre y los sesgos tendieron a aumentar a medida que disminuía la altitud. Se implementó un método de corrección utilizando una red neuronal artificial (ANN) para la lluvia GSMaP sobre la cuenca del río VuGia-ThuBon. La validación mostró que el método de corrección ANN mejoró significativamente la calidad de GSMaP en términos de correlación espacial, amplitud de lluvia y coeficiente de eficiencia Nash–Sutcliffe tanto para el período dependiente 2001–2005 como para el período independiente 2006–2007.

Files

_pdf.pdf

Files (693.5 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:42e3264da58e00cc3c6d852d2ca5c3ae
693.5 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التعديل الشهري لبيانات رسم خرائط الأقمار الصناعية العالمية لهطول الأمطار (GSMaP) فوق فوجيا^|^ndash ؛حوض نهر ثوبون في وسط فيتنام باستخدام شبكة عصبية اصطناعية
Translated title (French)
Ajustement mensuel des données de cartographie mondiale par satellite des précipitations (GSMaP) sur le bassin de la rivière VuGia ^|^ndash ;ThuBon dans le centre du Vietnam à l'aide d'un réseau neuronal artificiel
Translated title (Spanish)
Ajuste mensual de los datos de mapeo satelital global de precipitación (GSMaP) sobre la cuenca del río ThuBon en Vietnam central utilizando una red neuronal artificial VuGia ^|^ndash

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2002754226
DOI
10.3178/hrl.7.85

Is supplement to
https://openalex.org/W4254106221 (Other)
https://openalex.org/W3146297556 (Other)
https://openalex.org/W2592964249 (Other)
https://openalex.org/W2590211375 (Other)
https://openalex.org/W2581822552 (Other)
https://openalex.org/W2579643896 (Other)
https://openalex.org/W2381310562 (Other)
https://openalex.org/W2354666346 (Other)
https://openalex.org/W1995640457 (Other)
https://openalex.org/W1599459557 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Vietnam

References

  • https://openalex.org/W1985479415
  • https://openalex.org/W1989668498
  • https://openalex.org/W1995913774
  • https://openalex.org/W1999193916
  • https://openalex.org/W2000587173
  • https://openalex.org/W2011508872
  • https://openalex.org/W2014348727
  • https://openalex.org/W2033904036
  • https://openalex.org/W2038522942
  • https://openalex.org/W2047111672
  • https://openalex.org/W2057639202
  • https://openalex.org/W2057996829
  • https://openalex.org/W2089603617
  • https://openalex.org/W2106441169
  • https://openalex.org/W2112362638
  • https://openalex.org/W2113951488
  • https://openalex.org/W2130534289
  • https://openalex.org/W2148265007
  • https://openalex.org/W2161222119
  • https://openalex.org/W2165508348
  • https://openalex.org/W2171675471
  • https://openalex.org/W2312504239