Correlation analysis of the cellular structure of storms observed by raingauges

Felgate, D.G.; Read, Dave

doi:10.1016/0022-1694(75)90079-7

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“…Various researchers have concerned themselves with the problem of determining storm motion from rain-gauge data. We mention, initially, the papers of Felgate and Read (1975) and Shaw (1983). These workers proceed by cross-correlating the individual gauge time series in triples of gauges.…”

Section: The Estimation Of Cloud and Storm Motionmentioning

confidence: 99%

FOURIER INFERENCE: SOME METHODS FOR THE ANALYSIS OF ARRAY AND NONGAUSSIAN SERIES DATA¹

Brillinger

1985

J American Water Resour Assoc

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Fourier inference is a collection of analytic techniques and philosophic attitudes, for the analysis of data, wherein essential use is made of empirical Fourier transforms. This paper sets down some basic results concerning the finite Fourier transforms of stationary process data and then, to illustrate the approach, uses those results to develop procedures for: 1) estimating cloud and storm motion, 2) passive sonar and 3) fitting finite parameter models to nonGaussian time series via bispectral fitting. This last procedure is illustrated by an analysis of a stretch of Mississippi River runoff data. Examples l), 2) refer to data having the form Y(xj,yj,t) for j = 1, . . . , J and t = 0, . . . , T-1 say, and view that data as part of a realization of a spatial-temporal process. Such data has become common in geophysics generally and in hydrology particularly. The goal of this paper is to present some new statistical procedures pertinent to problems in the water sciences, equally it is to iUustrate the genesis of those procedures and how their properties may be approximated.

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Section: The Estimation Of Cloud and Storm Motionmentioning

confidence: 99%

FOURIER INFERENCE: SOME METHODS FOR THE ANALYSIS OF ARRAY AND NONGAUSSIAN SERIES DATA¹

Brillinger

1985

J American Water Resour Assoc

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“…In large mesoscale areas extending up to 1,000 km2 there are smaller mesoscale areas, which consist of clusters of convective raincells, each raincell extending over 10-30 km2.. However, recent studies using radar observation techniques, Einfalt and Schilling (1984), and observations using densely spaced gauges, Felgate and Read (1975) and Niemczynowicz and Jonsson (1981), suggest that individual raincells are smaller than stated above.…”

Section: Raincell Structurementioning

confidence: 90%

Areal Reduction Factors from Rain Movement

Bengtsson

Niemczynowicz

1986

Hydrology Research

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The relation between rain movement and areal reduction of rain intensity is investigated. An approach for calculating areal reduction factors from point hyetographs and storm speed is suggested. Very good agreement is found between moving storm derived areal reduction factors and reduction factors determined using a dense net of rain gauges. Moving areal reduction factors calculated for design storms and historical storms are shown not to differ much between different cities in the Nordic countries.

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“…NlEMCZYNOWlCZ (1988) et BERNDTSON (1994 ont identifié, à partir de réseaux denses de pluviographes, des cellules de 2 à 10 km 2 . Leur durée de vie varie de 10 à 30 minutes selon AUSTIN et HOUZE (1972), de 15 à 60 minutes selon FELGATE et READ (1975) et LLASAT et BARRANTES (1994. Pour déterminer la surface touchée par le passage de ces cellules, il est nécessaire de connaître leur vitesse de déplacement horizontale, HOBBS et LOCATELLI (1978) Lorsque l'on observe les champs de pluie à des pas de temps dt élevés, à travers une fenêtre fixée qu'est le bassin versant, l'organisation de ces surfaces disparaît et laisse place à un chaos apparent.…”

Section: Organisation Et Caractéristiques Des Surfaces Pluvieusesunclassified

Influence de l'évolution dans l'espace et le temps d'un réseau de pluviomètres sur l'observation des surfaces de pluie en fonction de leur aire

Neppel¹,

Desbordes²,

Masson³

2005

rseau

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La caractérisation précise de l'aléa climatique nécessite l'exploitation de mesures reposant sur la période d'observation la plus longue possible. Souvent cette information est constituée de mesures au sol à partir de postes pluviométriques. L'évolution dans l'espace et dans le temps des réseaux de pluviomètres introduit un biais dans toute étude stochastique spatiale ou ponctuelle reposant sur des séries de valeurs échantillonnées à partir d'un tel réseau. On se propose dans cet article de quantifier la potentialité d'un réseau de pluviomètres à intercepter des surfaces de pluie, en fonction de leur aire et des caractéristiques de ce réseau à une date donnée. On procède par simulation à partir du réseau de pluviomètres géré par Météo-France sur la région Languedoc-Roussillon, étudié sur une période de 123 ans. On définit la notion de pourcentage d'observation, qui représente la proportion de surface pluvieuse affectant la région et qui ont été interceptées par le réseau de mesure. Toutes études statistique reposant sur des séries de mesure échantillonnées à partir du réseau seront biaisées, étant donné qu'entre 1958 et 1993, on observe qu'une proportion des surfaces pluvieuses de moins de 2000 km2 qui ont touché la région étudiée. Ce pourcentage d'observation est ensuite utilisé pour débiaiser les estimations de l'aléa pluvieux régional reposant sur le réseau de pluviomètres.

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Correlation analysis of the cellular structure of storms observed by raingauges

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