The present study focuses on the si

The present study focuses on the simulation of daily rainfall series based on atmospheric predictors and historical data using a bivariate Generalized Linear Model. Temperature and precipitation data along with a set of covariates were made use of in generating the simulations. Probability of occurrence of rainfall was predicted using logistic regression models. The amount of rainfall on a rainy day was modelled using a gamma distribution. The covariates in the model comprise of different categories such as site effects for spatial variation, year effects allowing long term trends, month effects for seasonality, day effects with temporal auto correlation and atmospheric predictors. Rainfall series were generated for both future and past periods at multi sites simultaneously using atmospheric predictors. The model developed was applied in a typical catchment in the state of Kerala in India. The model simulations were acceptable on the basis of the performance evaluated using statistical analysis. The model can be used as a weather generator to simulate the daily rainfall series for both past and future periods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาเน้นการจำลองตามทำนายบรรยากาศและข้อมูลในอดีตใช้ bivariate Generalized Linear แบบชุดฝนทุกวัน ข้อมูลอุณหภูมิและปริมาณฝนพร้อมกับชุดของ covariates ทำใช้ในการสร้างจำลอง ความน่าเป็นของการเกิดฝนก็คาดว่า การใช้โมเดลถดถอยโลจิสติก ปริมาณน้ำฝนในวันฝนตกจำลองแบบมาโดยใช้การแจกแจงแกมมา Covariates ใน comprise รุ่นของประเภทเช่นเว็บไซต์ผลความผันแปรเชิงพื้นที่ ปีผลให้แนวโน้มระยะยาว ผลเดือนสำหรับฤดูกาล เอ็ฟวันสหสัมพันธ์ชั่วขณะอัตโนมัติและทำนายบรรยากาศ ฝนชุดถูกสร้างขึ้นสำหรับรอบระยะเวลาที่ผ่านมา และในอนาคตเว็บไซต์หลายที่พร้อมกันโดยใช้ทำนายบรรยากาศ แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นใช้ในลุ่มน้ำมีทั่วไปในรัฐเกรละในอินเดีย แบบจำลองยอมรับบนพื้นฐานของประสิทธิภาพการทำงานที่ถูกประเมินโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ รูปแบบสามารถใช้เป็นเครื่องกำเนิดไฟฟ้าสภาพอากาศเพื่อจำลองชุดฝนตกทุกวันทั้งอดีตและอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การจำลองของชุดปริมาณน้ำฝนรายวันตามพยากรณ์บรรยากาศและข้อมูลทางประวัติศาสตร์โดยใช้ bivariate รุ่นทั่วไปแบบจำลองเชิงเส้น อุณหภูมิและการเร่งรัดข้อมูลพร้อมกับชุดของตัวแปรถูกทำให้การใช้ในการสร้างแบบจำลอง น่าจะเป็นของการเกิดขึ้นของปริมาณน้ำฝนเป็นที่คาดการณ์โดยใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติก ปริมาณน้ำฝนในวันฝนตกที่ได้รับการจำลองการใช้แจกแจงแกมมา ตัวแปรในโมเดลประกอบด้วยประเภทที่แตกต่างกันเช่นผลกระทบเว็บไซต์สำหรับรูปแบบเชิงพื้นที่ผลกระทบปีช่วยให้แนวโน้มระยะยาวผลกระทบเดือนสำหรับฤดูกาลผลกระทบกับความสัมพันธ์วันเวลาและอัตโนมัติทำนายบรรยากาศ ปริมาณน้ำฝนชุดถูกสร้างขึ้นสำหรับทั้งงวดในอนาคตและที่ผ่านมาที่เว็บไซต์หลายพร้อมกันโดยใช้ทำนายบรรยากาศ รูปแบบการพัฒนาถูกนำมาใช้ในการเก็บกักน้ำทั่วไปในรัฐเกรละในประเทศอินเดีย จำลองรูปแบบเป็นที่ยอมรับบนพื้นฐานของประสิทธิภาพการทำงานการประเมินโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ รูปแบบที่สามารถใช้เป็นเครื่องกำเนิดไฟฟ้าสภาพอากาศเพื่อจำลองชุดปริมาณน้ำฝนรายวันสำหรับทั้งงวดที่ผ่านมาและในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นการจำลองชุดปริมาณน้ำฝนรายวันตามบรรยากาศ และข้อมูลทางประวัติศาสตร์ใช้พยากรณ์โดยใช้ตัวแบบเชิงเส้น ข้อมูลอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนพร้อมกับชุดของความรู้ถูกใช้ในการสร้างแบบจำลอง . โอกาสเกิดฝนตกการทำนายโดยใช้แบบจำลองความถดถอยโลจิสติก ปริมาณน้ำฝนในวันฝนตกก็จำลองโดยใช้การแจกแจงแกมมา . มีความรู้ในรูปแบบประกอบด้วยประเภทต่าง ๆเช่น เว็บไซต์ผลสำหรับรูปแบบการปีผลช่วยให้แนวโน้มระยะยาวเดือนผลสำหรับฤดูกาลวันผลกระทบกับความสัมพันธ์อัตโนมัติชั่วคราว และบรรยากาศพยากรณ์ ชุดฝนถูกสร้างขึ้นสำหรับทั้งสองในอนาคต และช่วงเวลาที่ผ่านมาที่หลายเว็บไซต์พร้อมกันโดยใช้อากาศพยากรณ์ แบบจำลองที่ใช้ในการเก็บกักน้ำทั่วไปในรัฐเกรละในประเทศอินเดีย รูปแบบจำลองยังเป็นที่ยอมรับบนพื้นฐานของการปฏิบัติงาน ประเมินโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ รุ่นที่สามารถใช้เป็นอากาศเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจำลองชุดปริมาณน้ำฝนรายวันสำหรับรอบระยะเวลาทั้งในอดีตและในอนาคต