С чего начать построение региональной климатической модели? Не совсем уверен, как уменьшить масштаб на GCM или как построить региональную климатическую модель. Я хочу построить региональную климатическую модель вальдивского региона Чили, которая будет иметь прогностическую силу.
Построение региональной климатической модели
comment
Добро пожаловать в Stack Overflow! Добро пожаловать в Stackoverflow! Не могли бы вы уточнить свой вопрос, приложив усилия, например код или что-то в этом роде, чтобы люди могли заранее понять вашу проблему и помочь вам? Спасибо!
- person Enamul Hassan schedule 18.03.2016
comment
Привет! Я был бы более чем счастлив сделать это, но я на начальных этапах просто пытаюсь понять математику/науку, стоящую за этим, чтобы позволить себе написать некоторый код. ›.‹ Я не знал, куда обратиться со своим вопросом, поэтому разместил его здесь. Я знаю, что выражаюсь расплывчато, и прошу прощения. Я только начинаю свою диссертацию, и я немного потерян. ›.‹
- person user6080193 schedule 18.03.2016
Ответы (1)
Некоторые базовые вещи, связанные с GCM и RGM, основаны на множественной линейной регрессии.
С помощью этих инструментов можно выполнить статистическое уменьшение масштаба, чтобы предсказать более масштабные атмосферные процессы и экстраполировать их во времени.
Чтобы использовать множественную / одиночную линейную регрессию для моделирования климата, вам необходимо разделить набор данных между тестом и прогнозом. Это означает, что если у вас есть ежедневные данные о температуре за 40 лет, используйте первые 30 лет для запуска линейной регрессии. Затем, по результатам регрессии, посмотрите, насколько точно вы можете предсказать последние 10 лет, которые вы пропустили. Если все пойдет хорошо, вы получите достойные результаты, тогда не составит большого труда расширить его на следующие 10 лет.
Конечно, это очень рудиментарные основы, и существует множество статей, в которых комментируется статистическое уменьшение масштаба для RGM. В SPSS есть несколько хороших инструментов для множественной линейной регрессии, и их можно использовать для прогнозирования будущих данных. Для диссертации, на мой взгляд, всегда полезно прокомментировать неопределенность с моделями.
Это действительно зависит от того, какой маршрут вы хотите пройти. Если вы используете свои собственные данные, то было бы достаточно «просто» создать базовую модель для «предсказания» изменений температуры или чего-то подобного.
Только что понял, что этот пост от 2016 года, но эй-хо, мы здесь, на случай, если кто-то еще захочет использовать его в будущем!
person
Adam_Eire_2020
schedule
16.10.2020
