Nowcasts (i.e., short-term forecasts from 5 min to 6 h) of heavy rainfall are important for applications such as flash flood predictions. However, current precipitation nowcasting methods based on the extrapolation of radar echoes have a limited ability to predict the growth and decay of rainfall. While deep learning applications have recently shown improvement compared to extrapolation-based methods, they still struggle to correctly nowcast small-scale high-intensity rainfall. To address this issue, we present a novel model called the Lagrangian convolutional neural network (L-CNN) that separates the growth and decay of rainfall from motion using the advection equation. In the model, differences between consecutive rain rate fields in Lagrangian coordinates are fed into a U-Net-based CNN, known as RainNet, that was trained with the root-mean-squared-error loss function. This results in a better representation of rainfall temporal evolution compared to the RainNet and the extrapolation-based LINDA model that were used as reference models. On Finnish weather radar data, the L-CNN underestimates rainfall less than RainNet, demonstrated by greater POD (29% at 30 min at 1 mm•h −1 threshold) and smaller bias (98% at 15 min). The increased ETS values over LINDA for leadtimes under 15 min, with maximum increases of 7% (5 mm•h −1 threshold) and 10% (10 mm•h −1 ), show that the L-CNN represents the growth and decay of heavy rainfall more accurately than LINDA. This implies that nowcasting of heavy rainfall is improved when growth and decay are predicted using a deep learning model.
En este artículo se abordaron dos problemáticas en la impartición de ciencias en los niveles básicos en México. Por un lado, la falta de un proceso metodológico que les permita a los profesores de ese nivel abordar las líneas de trabajo que de manera ambigua se proponen ahí; por otra parte, la problemática que tienen los docentes en este nivel para expresar de manera adecuada los conceptos. Como caso de estudio se analizó el nivel preescolar, debido a que es de los primeros momentos en que un niño tiene contacto con esta área del conocimiento de manera formal, y para ello se utilizaron específicamente temas de física.En este trabajo se muestran los resultados de la interacción entre físicos y profesoras de preescolar mediante la impartición de un microtaller con la intención de generar una idea clara de los fenómenos estudiados. Se utilizaron diversos instrumentos e indicadores de evaluación. En el caso de los conocimientos adquiridos por las maestras de preescolar, se diseñó una rúbrica basada en los niveles de logro contemplativo, reproductivo y productivo de los productos del portafolio de evidencias generadas en el taller. En el caso de la opinión de las profesoras de preescolar sobre la utilidad del taller para su labor docente, se diseñó una rúbrica basada en los niveles de satisfacción en rubros del taller como los contenidos, conocimientos y estrategias usadas. Mediante entrevistas clínicas se estudió la opinión acerca de la interacción entre ambos grupos. Todos los instrumentos utilizados son de carácter cualitativo dado el perfil de la investigación. Se pudo observar que, como resultado del taller, las profesoras de preescolar alcanzaron un lenguaje formal para los diferentes temas de física que se desarrollaron, formularon hipótesis para la explicación de los fenómenos estudiados y emplearon analogías de la vida cotidiana, llegando a niveles de aprendizaje reproductiva más allá del nivel productivo o solo contemplativo. Finalmente, la interacción alcanzada se manifestó como positiva entre ambos grupos, de manera que enriqueció el quehacer profesional mutuo, muestra de ello es el interés de ambos grupos de continuar y profundizar con estas actividades.
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