TY - JOUR A1 - Polz, Julius A1 - Glawion, Luca A1 - Gebisso, Hiob A1 - Altenstrasser, Lukas A1 - Graf, Maximilian A1 - Kunstmann, Harald A1 - Vogl, Stefanie A1 - Chwala, Christian T1 - Temporal Super-Resolution, Ground Adjustment, and Advection Correction of Radar Rainfall Using 3-D-Convolutional Neural Networks JF - IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing N2 - Weather radars are highly sophisticated tools for quantitative precipitation estimation (QPE) and provide observations with unmatched spatial representativeness. However, their indirect measurement of precipitation high above ground leads to strong systematic errors compared to direct rain gauge measurements. Additionally, the temporal undersampling from 5-min instantaneous radar measurements requires advection correction. We present ResRadNet, a 3-D-convolutional residual neural network approach, to reduce these errors and, at the same time, increase the temporal resolution of the radar rainfall fields by a 5-min short-range prediction of 1-min time-steps. The network is trained to process spatiotemporal sequences of radar rainfall estimates from a composite product derived from 17 C-band weather radars in Germany. In contrast to previous approaches, we present a method that emphasizes the generation of spatiotemporally consistent and advection-corrected country-wide rainfall maps. Our approach significantly increased the Pearson correlation coefficient (PCC) of the radar product (from 0.63 to 0.74) and decreased the root mean squared error (mse) by 22% when compared to 247 rain gauges at a 5-min resolution. An additional large-scale comparison to eight years of data from 1138 independent manual daily gauges confirmed that the improvement is robust and transferable to new locations. Overall, our study shows the benefits of using 3-D convolutional neural networks (CNNs) for weather radar rainfall estimation to provide 1-min, ground-adjusted, that is, bias-corrected with respect to on-ground sensors, and advection-corrected radar rainfall estimates. KW - Rain KW - Radar measurements KW - Meteorological radar KW - Three-dimensional displays KW - Spaceborne radar KW - Spatial resolution KW - Reflectivity KW - Convolutional neural network (CNN) KW - deep learning KW - precipitation KW - residual neural network KW - weather radar Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3371577 VL - 62 SP - 1 EP - 10 ER - TY - JOUR A1 - Ortner, Martina A1 - Blümel, Edwina A1 - Lerner, Thomas A1 - Stiegler, Elisabeth A1 - Weger, Yannick A1 - Graf, Michaela A1 - Penn, Karolin A1 - Resch, Maximilian A1 - Riedl, Claudia A1 - Schnurrer, Stefanie A1 - Wilhelm, Lea A1 - Beer, Theresa A1 - Kökten, Rabia ED - Ortner, Martina T1 - BABS-Mi BT - Beiträge zur migrationssensiblen Sozialen Arbeit N2 - In dieser Ausgabe beschäftigen wir uns mit der Frage, was es heißt, einen so genannten Migrationshintergrund zu haben. Ist dieser wie ein Schatten, der die Person immer begleitet? Was bedeutet das für die Person? Wie reagiert das Umfeld? Im berufsbegleitenden Studiengang Soziale Arbeit (BABS) an der OTH Regensburg gibt es im neunten Semester eine Lehrveranstaltung mit dem Titel „Gesellschaft und Migration“ und im zehnten Semester mit dem Titel „Migrationssensible Soziale Arbeit“. Beide Lehrveranstaltungen haben jeweils einen zeitlichen Umfang von sechs Semesterwochenstunden. Die Studierenden gingen in beiden Veranstaltungen, also über zwei Semester, der Frage nach, ob durch Begriffe wie igrationshintergrund, Migrationsbiografie etc. Fremdheit konstruiert wird. Ist für die Person dieser Teil der Biografie oder der Familiengeschichte überhaupt relevant oder interessant? Und welche Bedeutung hat dieser Aspekt des Lebens für das Umfeld, z.B. der regelmäßige Besuch einer Ausländerbehörde zur Verlängerung des Aufenthaltes, die Kommentierung ihrer Deutschkenntnisse und/oder die Frage, wo sie denn eigentlich herkommen? Die Ergebnisse können Sie hier lesen. KW - Migration KW - Multikulturelle Gesellschaft KW - Sozialarbeit Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77073 VL - 5 PB - Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg CY - Regensburg ER -