A talaj menti csapadékmérő állomások mérési anomáliáinak automatizált detektálása meteorológiai radaradatok bevonásával

Abstract

A precíziós mezőgazdaság gyors terjedése miatt az adatvezérelt döntéshozatal – mint például az öntözés és a növényvédelmi beavatkozás – nagymértékben támaszkodik a valós idejű, lokálisan pontos meteorológiai információkra. A csapadék rendkívüli térbeli és időbeli változékonysága miatt azonban a hagyományos földi mérőhálózatok gyakran nem rendelkeznek a megfelelő térbeli felbontással, vagy olyan műszaki problémákkal küzdenek, mint például a csapadékmérő szenzorok eltömődése. Bár a meteorológiai radarhálózatok nagy térbeli lefedettséget biztosítanak, méréseik gyakran becslési bizonytalanságokat tartalmaznak. Jelen tanulmányom célja egy olyan automatizált, geoinformatikai (GIS) alapú minőségellenőrzési eljárás kidolgozása volt Python környezetben, amely összeveti a HungaroMet kompozit radaradatait a KITE Zrt. agrometeorológiai hálózatának méréseivel. A kutatás során kifejlesztett ötlépcsős dugulásvalószínűségi algoritmus képes különbséget tenni a tényleges szenzoreltömődés és a csapadék természetes térbeli heterogenitása (pl. peremhatás vagy virga) között. Eredményeim közvetlenül hozzájárulnak a csapadékadatbázisok automatizált minőségjavításához, ezáltal növelve a mezőgazdasági döntéstámogató rendszerek megbízhatóságát.