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daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离
机会性降雨数据
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