无论是在洪水预警系统中还是在农业中，降雨测量都是非常重要的。然而，由于综合测量迄今过于昂贵，世界上许多地区缺乏准确的数据。这种情况可能会随着一种刚刚通过实际测试的新方法而改变。KIT(卡尔斯鲁厄理工学院)和奥格斯堡大学的研究人员已经成功地利用移动网络供应商运营的商业微波链路网络(CML)进行全德国的降雨测量。这项新技术现在计划在西非使用。研究小组在科学期刊《水文与地球系统科学》和《大气测量技术》上发表了他们的研究结果。

 

雨水会严重损害移动网络的性能。但电信公司的现象,可能导致头痛是一次好运气象研究:“我们已经开发出一种全新的方法,雨测量从这个天气事件和人类之间的交互技术,”教授说哈拉尔德Kunstmann研究所的气象与气候研究,大气环境研究(IMK-IFU),所谓的校园Alpin工具包。“如果商业微波连接网络(CML)已经到位，杏耀平台我们既不需要新的基础设施，也不需要增加地面人员。”加上奥格斯堡大学的科学家,他的球衣团队现在成功地执行第一个Germany-wide降雨测量新方法:他们能够获得降雨量高时间分辨率的地图基于衰减之间的cml几千的手机桅杆是由降水引起的。研究小组成员马克西米利安·格拉夫解释说:“与德国气象局的测量结果进行比较表明，我们已经取得了高度的相关性。”

 

人工智能(AI)提高了准确性

 

由于CML天线安装在移动电话的桅杆上，杏耀注册 ，用于长距离的信号传输，因此可以确定降水。“这里使用15到40g赫兹的频率。它的波长对应于雨滴的典型大小，”在奥格斯堡大学协调这项研究工作的克里斯蒂安·乔瓦拉博士解释说。“降水的增加削弱了无线电发射塔用来交换信息的信号。在一年多的时间里，我们测量了4000 CMLs的电流衰减，时间分辨率为1分钟。得到的数据集在分辨率和巨大尺寸上都是独一无二的。”

 

除了经典的数据分析方法外，研究人员还使用人工智能(AI)从有噪声的测量结果中过滤降雨信号。其他因素，如风或太阳，也会导致信号的轻微衰减。在人工智能的帮助下，我们能够识别出由于降雨造成的信号衰减，”该研究小组的另一位科学家朱利叶斯•波尔兹表示。“我们现在训练人工智能的方式是，我们不再需要使用传统的降雨测量方法来校准系统。”因此，它适合在没有显著降雨测量值的地区应用，而这些地区可以考虑用于人工智能培训，例如西非。

 

计划在西非使用

 

然而，在德国，这种方法主要在春季、夏季和秋季有效。“这是因为雨雪和冻雨比液体降水造成更大的衰减，而雪根本无法用CML网络测量，”哈拉尔德·昆斯特曼解释说。目前正在进行的几个项目中，研究人员将与德国气象局和萨克森州环境办公室合作，使用CMLs测量降雨量，其中一个重点是德国。今年夏天，杏耀将在捷克共和国和布基纳法索开始进一步的项目，在那里将首次在非洲建立全国范围的CML数据收集。