Assessing the Effectiveness of the Three-Cornered Hat Data Fusion Technique for Satellite Precipitation Data and Its Impact on Runoff Forecasting
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Date
2024-10-01
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
Runoff forecasting remains a critical challenge in complex basins around the world, where
data scarcity and detection problems limit the forecasting performance. Data fusion offers a
promising alternative, with the potential to generate enhanced satellite precipitation datasets
for use in data-driven runoff forecasting models. This study investigates the effectiveness of
the Three-Cornered Hat (TCH) method for fusing satellite precipitation datasets and its impact
on runoff forecasting. The TCH method was applied to three satellite precipitation products
(SPP), creating a fused dataset that was compared to two benchmark products: IMERG-ER
and MSWEP. While the TCH method demonstrated suitability for forecasting in data-scarce
regions, it did not outperform the benchmark products, showing comparable results to IMERG-
ER. Interestingly, MSWEP exhibited superior performance across different lead times,
suggesting that the fusion of multiple precipitation data sources may enhance the performance
of runoff forecasting models. The study highlights a key limitation of the TCH method at fine
temporal scales. In certain conditions, data may be considered statistically dependent, which
could have an adverse effect on the effectiveness of the method. Future research should focus
on resolving these limitations and exploring the potential of integrating diverse data sources
to unlock further improvements in runoff forecasting.
Resumen
El pronóstico de caudales continúa siendo un reto crítico en cuencas complejas de todo el
mundo, donde la escasez de datos y los problemas de detección limitan el desempeño de los
pronósticos. La fusión de datos ofrece una alternativa prometedora, con el potencial de
generar mejores conjuntos de datos satelitales de precipitación para su uso en modelos de
previsión de escorrentía basados en datos. Este estudio investiga la efectividad del método
Sombrero de Tres Puntas (TCH por sus siglas en inglés) para fusionar conjuntos de datos
satelitales de precipitación y su impacto en el pronóstico de caudales. El método TCH se
aplicó a tres productos satelitales de precipitación (SPP), creando un conjunto de datos
fusionados que se comparó con dos productos de referencia: IMERG-ER y MSWEP. Aunque
el método TCH demostró ser adecuado para el pronóstico en regiones con escasez de datos,
no superó a los productos de referencia, mostrando resultados comparables a IMERG-ER.
Resulta interesante señalar que MSWEP mostró un mejor desempeño en diferentes ventanas
de pronóstico, lo que sugiere que la fusión de múltiples fuentes de datos de precipitación
puede mejorar el desempeño de los modelos de previsión de la escorrentía. El estudio revela
una limitación importante del método TCH a escalas temporales finas. Bajo ciertas
condiciones, los datos pueden asumirse como estadísticamente dependientes, lo que tiene
un efecto adverso en la efectividad del método. Futuras investigaciones deberían centrarse
en resolver estas limitaciones y explorar el potencial de fusionar diversas fuentes de datos
para conseguir nuevas mejoras en el pronóstico de caudales.
Keywords
Hidrología, Datos satelitales, Sistemas de información, Pronóstico de caudales
Citation
Código de tesis
TM4;2547
Código de tesis
Grado Académico
Magíster en Hidrología con mención Ecohidrología