Precipitation data, su kaynakları yönetimi, tarımsal planlama ve felaket risk azaltma konusunda kritik kararların arka kemiğini oluşturur. Gelişen ülkeler için, iklim değişkenliği genellikle en zor ve veri boşlukları en geniş, doğru yağış bilgileri, etkili kuraklık yanıtı ve felaket ek başarısızlık arasındaki farkı anlamına gelebilir, zaman sel uyarılar ve önlenebilir yaşam kaybı. Ancak bu aynı ülkeler için, sık sık sık sık sık zengin bölgelerde veri toplamayı ve destek fonundan tasarruf eder.

Geleneksel yağmur ölçümleri, basit ve etkili olsa da, düzenli insan gözlemi, bakım ve hırsızlıktan veya vandalizmden korunma gerektirir. Otomatik hava istasyonları güvenilir elektrik ve internet bağlantı talep eder. Sonuç, gelişmekte olan ülkelerin bu ortamlarda toplandığınız bir artıştır, daha düşük maliyet, topluluk katılımı ve hava modellerini en az doğru şekilde doldurmaları için hızla ilerliyor.

Low-Cost Sensör Ağları ve Toplum Katılımı

Profesyonel derece meteorolojik ekipman yüksek maliyeti gelişmekte olan ülkelerde gözlem ağlarını genişletmek için birincil bir engeldir. Standart otomatik hava istasyonları, onlara birçok ulusal meteorolojik hizmetin ve yerel hükümetin bütçelerinin ötesine geçebilir. Low-cost sensör ağları, ön yatırım ve operasyonel karmaşıklığı dramatik bir şekilde azaltarak pratik bir alternatif sunar.

Uygun bir Donanım ve Açık Kaynak Tasarımları

Innovators, Arduino gibi açık kaynaklı elektronik platformları, genellikle 50 $ ve birim başına 300 dolar arasında bir araya getirilebilir.

Vatandaş Bilimi ve Yerel Dış İlişkiler

Bu sensörlerin düşük maliyeti ve basitliği onları topluluk temelli izleme programları için ideal hale getirir. Okullar, çiftçilerin kooperatifleri ve yerel STK'lar, bir sensöre sahip bir sensöre sahip olabilir ve bu dağıtılmış mülkiyet modeli, gelişmekte olan meteorolojideki en kalıcı sorunlardan biri yapar: istasyon bakımı.Bir tek bir teknisyen fakir yollara dağılmış onlarca istasyondan sorumlu olduğunda, birçok kişi kesintiye uğrar.

Trans-Afrika Hidro-Meteorolojik Gözlemevi (TAHMO) [Dönetici 1) gibi programlar, bu yaklaşımın gücünü göstermiştir. TAHMO, Alt-altı Afrika'daki okullardaki düşük maliyetli hava istasyonları, yoğun bir gözlem ağı inşa ederken, eğitimsel bir gözlem ağı inşa ederken, aynı anda veri toplama ve kapasite binasına hitap eden bir nesil öğrenciyi ve yerel hava verileriyle ilişkilendirir.

Uydu Uzaktan Sensing ve Reaniyal Ürünleri

Zemin bazlı gözlemlerin sparse kaldığı bölgeler için, uydu uzaktan algılama, uzaysal olarak kapsamlı yağış tahminlerini elde etmenin tek uygun araçları sağlar. Modern uydu misyonları bulut özellikleri, pasif mikrodalga emisyonları ve radar geri döndürür, yakın küresel kapsama alanı sunar.

Operasyonel Uydu Yağmuru Ürünler

Birkaç uydu bazlı yağış ürünleri artık gelişmekte olan ülkelerde yaygın olarak kullanılıyor.TheETHFLT:0)Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG)) algoritması, NASA'nın Global Precipitation Ölçüm misyonunun bir parçası, yarı saatlik projeksiyon tahminleri ortalama 0.1 derece uzaysal kararda (örneğin, yüksek yağışlı planlama için yüksek performanslı gözlemler için ayarlanan yüksek çözünürlükte).

Bu ürünler, Doğu Afrika'daki tarımsal bakanlıklar, kuraklık için erken uyarı sistemlerini tetiklemek için CHIRPS verilerini kullanıyor ve açık kaynaklı coğrafi bilgi sistemi (GIS) araçları kullanarak analiz edilebilir.

Sınırlamalar ve Geçerlilik Gereksinimleri

Uydu yağışları eksik değildir. Onların doğrulukları bölge, sezon ve yağış türü tarafından önemli ölçüde değişir. Dağlık arazide, orografik yağışlar uydu algoritmaları için ünlüdür. Işık yağışları ve drizzle genellikle kaçırılırken, ağır konvektif fırtınalar sensör aşırı uçlarına bağlı olarak hafife alınabilir.Yerel araziye karşı doğrulama, yerel veriye karşı doğrulama, uydu algoritmalarına karşı gerekli değildir ve önyargılarını belirli ortamlarda anlar.

Bu, bir sparse akağının bile kritik hale geldiği yerdir. Columbia Üniversitesi'nde en etkili strateji çift uydu verilerini stratejik olarak bulunan referans istasyonlarıyla birleştirir, istatistiksel teknikleri kullanarak sistematik hataları düzeltmeye yönelik olarak kullanır. Organizasyonlar, ACT:0)Uluslararası İklim ve Toplum Enstitüsü (IRI)).

Mobile Phone ve Crowdsourced Data Collection

Mobil telefonların yakınlaşması, düşük gelirli ve kırsal topluluklarda bile beklenmedik bir veri toplama altyapısı yarattı. Mobil telefonlar meteorolojik gözlem için tasarlanmadı, ubiquity ve iletişim yetenekleri onları düşük maliyetli sensörlerden veri aktarması için güçlü araçlar yapıyor.

SMS ve App-Based Observation raporlama

Basit metin tabanlı sistemler çiftçilere, papazlara ve diğer topluluk üyelerine, Kenya'nın yağmur yağdığını rapor etmelerine izin veriyor ve zamanlamaya devam eden bu niteliksel gözlemler, yüzlerce veya binlerce muhabirle birlikte, eğitim gören gönüllü gözlemcilerin ulusal veri tabanlarına otomatik olarak eriştiği verilerle ilgili değerli bilgiler veriyor.

Akıllı telefonlar bu konsepti daha da ileri sürer, kullanıcıların yağmur ölçümlerini göndermelerini sağlar, 78 gönüllü gözlemci ağından sayısal okumalar sunar, hatta bulut kapaklarını dolaylı olarak gösteren ışık sensörü okumalarını kaydeder.TheyuFLT:0)Rainfall Watch by SMS in Uganda (RAIN-SMS)).

Crowdsourced Data Quality Control

Kalabalık gözlemlerinin eleştirileri, uygunsuz raporlama, kasıtlı yanlış ifadeler ve gözlemci yorgunluk için potansiyele işaret eder. Bu zorluklar gerçek ancak sigortalı platformlar otomatik kaliteli kontrol kontrol kontrolleri içerir, bayraklama raporları, yakın gözlemlerden önemli ölçüde aşabilir veya fiziksel olarak makul eşiği aşabilir. Tarihi istasyon verileri üzerinde eğitilmiş makine öğrenme algoritmaları şüpheli kalıpları ve gözlemcilerden onay talep edebilir.

Kalabalık kaynakları resmi ağların değiştirilmesinde değil, onları tamamlayabildiğinde, gürültü ve fırsat hatalarıyla bile, o kalabalık kitle yoğunluğu yerel yağış modellerini ortaya çıkarabilir.Süre istasyon ağlarının tamamen kaçırdığı uygulamalar için, yağmurun belirli bir vadide başladığını veya bitkilendirme önerileri belirlemediğini bilmek için, bu granularite dönüştürücüdür.

Drones ve Atmospheric Sampling için Aerial Araçları

İnsansız hava araçları (UAVs), yaygın olarak drone olarak bilinen, belirli kullanım durumlarında operasyonel meteoroloji için zor veya tehlikeli olan yerlerde atmosfer verileri toplamak için mobil ve esnek bir platform sunar.

Dikey Profilleme ve Sınır Katman Gözlemleri

Hava balonları, sıcaklık, nem ve baskının dikey profillerini sağlar, ancak onları başlatarak eğitimli personel, özel ekipman ve eksiltme formlarını yenilemek için pahalı olan maddi ve multirotor droneları kompakt meteorolojik sensörlerle donatılmış profiller yükseltebilir, daha düşük atmosferde veri toplayabilir, atmosferik bir istikrara kavuşturur ve yağış formasyon formasyon formasyon formasyon formasyon formlarını etkileyen rüzgar kalıplarına girebilir.

Yoğun fırtınaların hızla ve öngörülemez bir şekilde geliştiği bölgelerde, drone temelli gözlemler, tahmincilerin mevcut öncü verileri geliştirebilir.TheurFLT:0) Cape Town'nın UAV ekibi), Güney Afrika ve Botswana'da saha kampanyalarını gerçekleştirdi, drone'ları fırtına geliştirmenin arkasındaki atmosferik sınır katmanını örnekletmek için, şimdi operasyonel tahminlere entegre edilmiş verileri sağlamak.

Uydu ve Model Çıktılarının Geçerliliği

Uydu yağış tahminleri karmaşık arazide en büyük belirsizlikten muzdariptir, kıyı bölgelerinde ve kentsel çevrelerde yüzey özellikleri hızla değişir. Drones bu zorlu alanlarda zemin hak verileri toplamak için konuşuluyor, faizin yüksek çözünürlükte bu örneği uçan transects. Bu doğrulama verileri, uydu algoritma geliştiricilerinin tüm bölgelerde kullanılan ürünlerin doğruluğunu belirlemesine yardımcı olur.

Gelişmekte olan ülkelerdeki drone programlarının operasyonel sürdürülebilirliği endişe vericidir. Battery yaşam limitleri uçuş süresi, birçok ülkedeki görsel-işitsel-görüler operasyonların ötesinde kısıtlanır ve yetenekli pilotlar yetersizdir. Ancak, drone teknolojisinin hızlı ilerlemesi ve düşme maliyetinin, bu engellerin zaman içinde azaltacağını öne sürer.For now, dronelar hedef alan ve kampanyalar için özel bir araç olarak en iyi şekilde görüntülenir.

Entegre Veri Assimilasyon ve Karar Destek Sistemleri

Veri toplama teknolojilerindeki yenilik, birçok kaynaktan gözlemleri birleştiren veri toplama tekniklerinin giderek artan şekilde benimsenmesi, -kir, istasyonlar, kalabalıklar, dronelar - mevcut ve tahminlerin tutarlı bir resmini yapmak.

Ulusal Meteorolojik ve Hidrolojik Hizmetlerin Rolü

Gelişmekte olan ülkelerdeki ulusal meteorolojik ve hidrolojik hizmetler (NMHS) tamamen gözlemsel ajanslardan, kalite kontrollerine ve atıklar için uygun ürünler üretmelerini ve tarım, su kaynakları, enerji ve felaket yönetimi gibi kuruluşlardan teknik destekle gelişmektedir.

Örneğin Etiyopya Meteorolojik Enstitüsü, geleneksel istasyon ağından verileri entegre eden bir platform geliştirdi, CHIRPS ve IMERG'den uydu yağmur tahminleri ve bir çiftçi gözlemci ağının raporlarını yayınladı.Bu entegre veriler on günlük ve aylık yağış sumları, mevsimsel görünümleri ve hükümet minicikleri ve topluluk radyo istasyonları aracılığıyla yayıldığı erken uyarıları üretmek için kullanılıyor.

Kapasite Binası ve Sürdürülebilir Fonlama

Teknoloji sadece yağış veri meydan okumasını çözemez. Sürdürülebilir ilerleme insan kapasitesinde yatırım gerektirir - meteorologlar, hidrologlar ve veri yönetimi, kalite kontrolü ve kullanıcı katılımında teknisyenler. Ayrıca kısa vadeli proje döngülerinin ötesine geçen finansman modellerini de gerektirir.

Hükümetler, uluslararası gelişim örgütleri, akademik kurumlar ve özel sektör teknoloji sağlayıcıları bu sistemleri inşa etmek ve korumak için gerekli kanıtlanmışlardır.Üyesel İklim Hizmetleri (GFCS)), WMO tarafından koordine edilen, bu ortaklıklar için bir yapı sağlar, son kullanıcılarına gerçek karar verme ihtiyaçlarını karşılamak için iklim bilgilerini üretmesini sağlar.

Ahead'e bakın: Convergence and Resilience

Gelişmekte olan ülkelerdeki en etkili yağış veri toplama stratejileri giderek daha yakınlaşmaya güvenecektir: Düşük maliyetli zemin sensörleri, uydu tahminleri, cep telefonu ağları ve drone gözlemleri sorunsuz, çok ölçekli gözlem sistemi içine alır.Hiçbir tek teknoloji, uzaysal kapsama, zaman frekansına ve daha hazırlıklılık gerektiren doğruları sunar.

Resilience, tek bir güç kaynağına, iletişim yoluna veya kurumsal şampiyonanın başarısız olması için savunmasız olduğu diğer kritik boyut. Gözlem ağları, birden fazla red dışı veri akışına sahip olan topluluk kaynaklı ağların, bütçe kesintilerine, ekipman başarısızlıklarına ve siyasi istikrarsızlıka bağlı olarak daha büyük olasılıkla. Burada açıklanan yenilikler, veri toplama sorumluluklarını paylaşıyor - teknolojilerde ve insanlar arasında - sadece daha uygun olmayan sistemlerde- uzlaşıcı sistemlerde- .

Milyonlarca küçük çiftçi için, kentsel su yöneticileri ve güvenilir yağış bilgilere bağımlı olan felaket yanıtlayıcılar için, bu yenilikler akademik değildir. Doğrudan geçim kaynakları, gıda güvenliği ve güvenliği etkilemektedir. Gelişmekte olan ülkelerdeki sürdürülebilir veri toplama teknolojileri, küresel meteorolojik topluluğun iklim adaptasyon ve esneklikte yapabileceği en yüksek yatırımlardan birini temsil eder.