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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제23권 제6호
발행연도
2012.12
수록면
1,309 - 1,317 (9page)

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Stochastic weather generators are commonly used to simulate time series of daily weather, especially precipitation amount. Recently, a generalized linear model (GLM) has been proposed as a convenient approach to fitting these wcather generators. In this paper, a stochastic weather generator is considered to model the time scries of daily precipitation at Seoul in South Korea. As a covariate, global temperature is intioduced to relate long-term temporal scale predictor to short-term temporal prodictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate time series of seasonal total precipitation in the GLM weather generator as covariates. It is verified that the addition of these covariates does not distort the performance of the weather generator in other respects.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001382976