Dynamic downscaling techniques base

Dynamic downscaling techniques based on physical/dynamical links between climates at large and at small scales and statistical downscaling methods using empirical relationships between large-scale atmospheric variables and observed daily local weather variables are the two main techniques used. The statistical downscaling (SD) technique is a method used to derive local-scale information from a larger scale through inference from the cross-scale relationship using some random and/or deterministic functions [12]. One method of statistical downscaling is through stochastic rainfall modelling. The model can be used with the parameters that have probability distributions, conditionally based on the coarse-scale climatic predictor. The parameters of the stochastic model are obtained from statistical analysis of time series and can be altered in accordance with climate model
simulation results. This study uses the LARS-WG model as the main weather generator model for
predicting the future rainfall. LARS-WG is a stochastic WG based on the series approach [13], with a
detailed description given in Semenov (2007) [14]. LARS-WG produces synthetic daily time series of
maximum and minimum temperatures, precipitation and solar radiation. The WG uses observed daily
weather for a given site to compute a set of parameters for probability distributions of weather
variables, as well as correlations between them [15]. The LARS-WG model has been successfully
applied in many similar case studies [15–18]. The LARS-WG model itself consists of 15 different
AOGCM model results according to different emission scenarios. However, only six AOGCMs have
all three Special Range of Emissions Scenarios (SRES) scenarios (A1B, A2, B1) available. Therefore,
this study utilizes these six models for performing the analysis (Table 1). The outputs from these
AOGCMs are available as monthly means of climatic variables, including precipitation, maximum and
minimum temperatures and radiation for the baseline period corresponding to 1960–1990 and the
periods 2011–2030, 2046–2065 and 2081–2100 [15].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคนิค downscaling แบบไดนามิกอิง dynamical กายภาพการเชื่อมโยงระหว่างสภาพอากาศที่มีขนาดใหญ่ และที่เครื่องชั่งขนาดเล็ก และวิธี downscaling สถิติว่าด้วยความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรบรรยากาศขนาดใหญ่ใช้ และสังเกตวันสภาพอากาศแปรเป็นเทคนิคหลักสองใช้ เทคนิคทางสถิติ downscaling (SD) เป็นวิธีที่ใช้ในการสืบทอดข้อมูลระดับท้องถิ่นขนาดใหญ่ผ่านการอ้างอิงมาจากความสัมพันธ์ข้ามมาตราส่วนที่ใช้ฟังก์ชันบางอย่างสุ่ม หรือ deterministic [12] Downscaling ทางสถิติวิธีหนึ่งคือการสร้างแบบจำลอง stochastic ฝน แบบใช้กับพารามิเตอร์ที่มีการกระจายความน่าเป็น อิงทำนายภูมิอากาศของสเกลหยาบตามเงื่อนไข พารามิเตอร์ของแบบจำลอง stochastic จากอนุกรมเวลาการวิเคราะห์ทางสถิติ และสามารถเปลี่ยนแปลงตามสภาพภูมิอากาศแบบผลการทดลอง การศึกษาครั้งนี้ใช้รูปแบบ LARS WG เป็นโมเดลกำเนิดสภาพอากาศหลักสำหรับทำนายปริมาณน้ำฝนในอนาคต LARS WG เป็น WG stochastic เป็นวิธีชุด [13], มีการอธิบายรายละเอียดใน Semenov (2007) [14] LARS WG ผลิตสังเคราะห์วันเวลาชุดอุณหภูมิสูงสุด และต่ำสุด ปริมาณฝน และแสงอาทิตย์รังสี ใช้ WG ที่สังเกตทุกวันพยากรณ์อากาศสำหรับไซต์กำหนดคำนวณชุดของพารามิเตอร์สำหรับการกระจายความน่าเป็นของสภาพอากาศตัวแปร เช่นเดียวกับความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา [15] แบบ LARS WG ได้รับเรียบร้อยแล้วนำไปใช้ในหลายคล้ายกรณีศึกษา [15-18] รุ่น LARS WG เองประกอบด้วย 15 แตกต่างกันผลรุ่น AOGCM ตามสถานการณ์มลพิษที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม มีเพียงหก AOGCMsสถานการณ์ทั้งหมดสามพิเศษช่วงของปล่อยสถานการณ์ (SRES) (A1B, A2, B1) พร้อมใช้งาน ดังนั้นการศึกษานี้ใช้รุ่นหกเหล่านี้สำหรับการดำเนินการวิเคราะห์ (ตาราง 1) ผลจากเหล่านี้AOGCMs มีบริการเป็นตัวแปรภูมิอากาศ ฝน รวมทั้งรายเดือนสูงสุด และอุณหภูมิต่ำสุดและรังสีสำหรับงวดพื้นฐานที่สอดคล้องกับปี 1960-1990 และรอบระยะเวลา 2011-2030, 2046-2065 และ 2081-2100 [15]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคการลดขนาดแบบไดนามิกตามการเชื่อมโยงทางกายภาพ / พลังระหว่างภูมิอากาศที่มีขนาดใหญ่และเครื่องชั่งน้ำหนักขนาดเล็กและวิธีการลดขนาดทางสถิติโดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงประจักษ์บรรยากาศขนาดใหญ่และตัวแปรสังเกตสภาพอากาศในท้องถิ่นทุกวันทั้งสองเทคนิคหลักที่ใช้ downscaling สถิติ (SD) เทคนิคเป็นวิธีการที่ใช้ในการได้มาซึ่งข้อมูลท้องถิ่นขนาดจากขนาดใหญ่ผ่านการอนุมานจากความสัมพันธ์ข้ามขนาดโดยใช้ฟังก์ชั่นแบบสุ่มและ / หรือกำหนดบาง [12] หนึ่งในวิธีการลดขนาดทางสถิติคือผ่านการสร้างแบบจำลองปริมาณน้ำฝนสุ่ม รูปแบบที่สามารถใช้กับพารามิเตอร์ที่มีการแจกแจงความน่าจะเป็นเงื่อนไขขึ้นอยู่กับหยาบขนาดทำนายภูมิอากาศ พารามิเตอร์ของรูปแบบสุ่มจะได้รับจากการวิเคราะห์ทางสถิติของอนุกรมเวลาและสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามสภาพภูมิอากาศที่มีรูปแบบ
ผลการจำลอง การศึกษาครั้งนี้ใช้รูปแบบ LARS-WG เป็นแบบกำเนิดสภาพอากาศหลักในการ
ทำนายปริมาณน้ำฝนในอนาคต LARS-WG เป็น WG สุ่มขึ้นอยู่กับวิธีการที่ซีรีส์ [13] โดยมี
รายละเอียดที่กำหนดใน Semenov (2007) [14] LARS-WG ผลิตชุดเวลาสังเคราะห์ประจำวันของ
สูงสุดและอุณหภูมิต่ำสุดฝนและการฉายรังสีแสงอาทิตย์ WG ใช้ในชีวิตประจำวันที่สังเกต
สภาพอากาศสำหรับเว็บไซต์ที่กำหนดเพื่อคำนวณชุดของพารามิเตอร์สำหรับการแจกแจงความน่าจะเป็นสภาพอากาศ
ตัวแปรเช่นเดียวกับความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา [15] รุ่น LARS-WG ได้รับการประสบความสำเร็จ
นำไปใช้ในหลายกรณีศึกษาที่คล้ายกัน [15-18] รุ่น LARS-WG ตัวเองประกอบด้วย 15 ที่แตกต่างกัน
ผลรุ่น AOGCM ตามสถานการณ์ปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่แตกต่างกัน แต่เพียงหก AOGCMs มี
ทั้งสามช่วงพิเศษของการปล่อยมลพิษสถานการณ์ (SRES) สถานการณ์ (A1B, A2, B1) ใช้ได้ ดังนั้น
การศึกษาครั้งนี้ใช้ทั้งหกรูปแบบการดำเนินการวิเคราะห์ (ตารางที่ 1) เอาท์พุทจากนี้
AOGCMs มีอยู่เป็นรายเดือนหมายของตัวแปรภูมิอากาศรวมทั้งฝนสูงสุดและ
อุณหภูมิต่ำสุดและการฉายรังสีสำหรับงวดพื้นฐานที่สอดคล้องกับ 1960-1990 และ
งวด 2011-2030, 2046-2065 และ 2081-2100 [15]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบไดนามิก downscaling เทคนิคตามการเชื่อมโยงพลังทางกายภาพระหว่างสภาพอากาศที่มีขนาดใหญ่และในระดับเล็กและวิธีการทางสถิติ โดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงประจักษ์ downscaling อากาศขนาดใหญ่ และสังเกตทุกวัน ตัวแปรสภาพอากาศท้องถิ่นเป็นสองเทคนิคหลักที่ใช้ สถิติที่ downscaling ( SD ) ด้วยเทคนิควิธีการที่ใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลระดับท้องถิ่นจากขนาดใหญ่ผ่านการอนุมานจากข้ามระดับความสัมพันธ์โดยใช้การสุ่มและ / หรือฟังก์ชันเชิงกำหนด [ 12 ] วิธีหนึ่งที่ downscaling สถิติผ่านฝนแบบสุ่ม . รุ่นที่สามารถใช้กับตัวแปรที่มีการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข , ขึ้นอยู่กับขนาดหยาบภูมิอากาศทำนาย . พารามิเตอร์ของแบบจำลองสโตแคสติก ได้จากการวิเคราะห์อนุกรมเวลา และสามารถปรับเปลี่ยนให้สอดคล้องกับแบบจำลองสภาพภูมิอากาศผลการจำลอง การศึกษานี้ใช้แบบจำลอง lars-wg เป็นหลักอากาศเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนในอนาคต lars-wg คือ WG Stochastic ตามแนวคิดชุด [ 13 ] , กับรายละเอียดที่ระบุใน Semenov ( 2007 ) [ 14 ] lars-wg ผลิตสังเคราะห์ทุกวันเวลา ชุดของอุณหภูมิสูงสุดและต่ำสุด การตกตะกอน และรังสีดวงอาทิตย์ ที่ WG ใช้สังเกตทุกวันสภาพอากาศเพื่อให้เว็บไซต์ที่จะหาชุดของพารามิเตอร์ของการแจกแจงความน่าจะเป็นของสภาพอากาศตัวแปร รวมทั้งความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา [ 15 ] การ lars-wg รูปแบบเรียบร้อยแล้วใช้ในการศึกษากรณีคล้ายกันมาก [ 15 – 18 ] รูปแบบ lars-wg ตัวเองประกอบด้วย 15 ที่แตกต่างกันผลการ aogcm รูปแบบตามสถานการณ์ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม มีเพียง 6 aogcmsทั้งสามพิเศษช่วงการปล่อยสถานการณ์ ( ทุกท่าน ) สถานการณ์ ( a1b A2 , B1 ) พร้อม ดังนั้นการศึกษานี้ได้ใช้แบบจำลองเหล่านี้หกแสดงการวิเคราะห์ ( ตารางที่ 1 ) ผลผลิตจากเหล่านี้aogcms ที่มีอยู่เป็นค่าเฉลี่ยรายเดือนของตัวแปรภูมิอากาศ รวมทั้งปริมาณน้ำฝนสูงสุด และอุณหภูมิต่ำสุด และฉายรังสี ( ระยะเวลาที่สอดคล้องกับ 1960 – 1990 และ2011 –ช่วง 2030 , 1218 – 1799 1 ) และ 2100 [ 15 ]