Multisite, multivariate weather generation based on generalised linear models
Multisite, multivariate weather generation based on generalised linear models
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基于广义线性模型的多地点、多变量天气生成
DOI：
10.1016/j.envsoft.2020.104867
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发表时间：
2020
影响因子：
4.9
通讯作者：
Chandler R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chandler R
本文介绍了一种方法，用于构建和模拟模型的每日天气时间序列在多个地点，将潜在的非平稳性和适用于气候影响和适应的研究，其中需要一个详细的表示当地的天气。该方法是基于广义线性模型（GLM），目的是让当地的天气结构，包括空间，时间和变量间的依赖关系的现实表示。该理论是实现在一个软件工具，Rupclim，在R编程环境中运行，并说明了使用的案例研究，涉及生成的每日降水量和温度在北方伊比利亚的26个地点。
This paper describes a methodology for constructing and simulating from models of daily weather time series at multiple locations, incorporating potential nonstationarities and suitable for use in those studies of climate impacts and adaptation where a detailed representation of local weather is required. The approach is based on generalised linear models (GLMs) and aims to allow for realistic representations of local weather structures including spatial, temporal and inter-variable dependencies. The theory is implemented in a software tool, Rglimclim, that runs in the R programming environment; and is illustrated using a case study involving generation of daily precipitation and temperature at 26 locations in northern Iberia.
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