利用具有自适应协方差的空间条件高斯随机场对混沌天气模态进行随机降尺度
大气与海洋物理
2021-05-19 v1 应用统计
摘要
降尺度旨在将大气在精细尺度上的行为关联到可在较粗尺度上测量的属性，并有望以低于单纯数值模拟的计算与存储成本提供高分辨率信息。这对于针对对流尺度尤其具有吸引力，后者正处于可业务化模拟的可能边界。由于对流尺度天气对大尺度具有高度独立性，生成式方法至关重要。我们在此提出一种使用条件高斯随机场将湿变量降尺度至对流尺度的统计方法，并应用于英国湿球位温（WBPT）数据。我们的模型使用自适应协方差估计以捕捉对流尺度上可变的空间属性。我们进一步提出一种验证方法，而验证历来是生成式模型的挑战。
引用
@article{arxiv.2105.08188,
title = {Stochastic Downscaling to Chaotic Weather Regimes using Spatially Conditioned Gaussian Random Fields with Adaptive Covariance},
author = {Rachel Prudden and Niall Robinson and Peter Challenor and Richard Everson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08188},
year = {2021}
}
备注
32 pages, 19 figures