In this paper an Artificial Neural Network (NN) approach has been applied
to improve the quality of the INSAT derived sub-division quantitative
precipitation estimates (IMD-QPE) over the Indian region for the summer
monsoon season. Data for the years 2001, 2003 and 2004 have been used as
the training sample. The method is tested with independent sample data for
the year 2005. For the subdivisions over the domains of high orographic and
monsoon low pressure system, where very rainfall occasionally occurs, different
network architectures are applied to minimize the IMD-QPE errors. An
inter-comparison between NNQPE (NN model output IMD-QPE), IMD-QPE
and actual rainfall indicates that the pattern of NNQPE is closer to the observed
rainfall distribution. The weekly mean absolute error of IMD-QPE
with respect to observed rainfall, which ranges between 10–99 mm, becomes
4–70 mm in case of NNQPE. The performance statistics shows that the proposed
NN model is able to produce better IMD-QPE with higher skill score
and correlation co-efficient with respect to observation in most of the sub-divisions.
The method is found to be promising for operational application.U ovoj studiji se koristi umjetna neuronska mreža (NN) za poboljšanje INSAT izvedenih podrazreda procjena količinske oborine (IMD-QPE) nad područjem Indije tijekom sezone ljetnog monsuna. Korišteni su podaci za 2001., 2003. i 2004. godinu kao probni uzorak. Metoda se testira na nezavisnom skupu podataka iz 2005. Za podrazrede nad domenama visokog orografskog tlaka i monsunskog niskog tlaka gdje
se opažaju vrlo jake kiše, primijenila se različita mrežna arhitektura radi minimaliziranja IMD-QPE grešaka. Usporedba između NNQPE (izlaz IMD-QPE NN modela), IMD-QPE i stvarne oborine upućuje da je uzorak NNQPE bliži opaženoj distribuciji oborine. Tjedna srednja apsolutna pogreška IMD-QPE u odnosu na opaženu oborinu, koja se nalazi unutar intervala od 10–99 mm, postaje 4–70 mm u slučaju NNQPE. Statistika je pokazala da je predloženi NN model sposoban bolje reproducirati IMD-QPE s boljim pokazateljima uspješnosti i koeficijentima korelacije u odnosu na opažanja u većini podrazreda. Pokazano je da se metoda može uspješno primijeniti u svakodnevnoj praksi
