Stochastic weather models have been

Stochastic weather models have been developed for simultaneous simulations of daily precipitation, and daily maximum
and minimum temperatures at multiple sites in a river basin in order to reproduce the interstation correlations and selfconsistency
in weather series. The basic structure of the stochastic weather models was adopted from Wilks (1999.
Agricultural and Forest Meteorology 96: 85–101), but an extension was made to condition the model parameters on daily
circulation patterns. Model parameters were also estimated without conditioning on daily circulation patterns, so that both
conditional and unconditional simulations were conducted and compared. Statistical analyses on the synthetic weather
data imply a better performance of the conditional simulations, on most aspects of the required statistics. In addition,
the conditional weather models on daily circulation patterns can be applied directly in impact studies, for the purpose of
downscaling climate scenarios from climate model simulations, and some related aspects are also discussed. Copyright
 2002 Royal Meteorological Society.

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình thời tiết ngẫu nhiên đã được phát triển cho các mô phỏng đồng thời hàng ngày mưa, và hàng ngày tối đavà nhiệt độ tối thiểu tại nhiều trang web trong một lưu vực sông để sao chép các mối tương quan interstation và selfconsistencytrong thời tiết. Cấu trúc cơ bản của các mô hình thời tiết ngẫu nhiên đã được thông qua từ Jardine (1999.Nông nghiệp và rừng khí tượng học 96: 85-101), nhưng một phần mở rộng đã được thực hiện đến tình trạng các thông số mô hình trên hàng ngàyMô hình lưu thông. Tham số mô hình cũng ước tính mà không có lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày, vì vậy mà cả haiMô phỏng có điều kiện và vô điều kiện đã được tiến hành và so sánh. Các phân tích thống kê về thời tiết tổng hợpdữ liệu bao hàm một hiệu suất tốt hơn của các mô phỏng có điều kiện, trên hầu hết các khía cạnh của các số liệu thống kê cần thiết. Ngoài raCác mô hình có điều kiện thời tiết trên mô hình lưu thông hàng ngày có thể được áp dụng trực tiếp trong nghiên cứu tác động, vì châm củadownscaling khí hậu kịch bản từ khí hậu mô hình mô phỏng, và một số khía cạnh liên quan cũng được thảo luận. Bản quyền 2002 Hoàng gia khí tượng xã hội.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình thời tiết Stochastic đã được phát triển cho mô phỏng đồng thời của lượng mưa hàng ngày, và tối đa hàng ngày
và nhiệt độ tối thiểu ở nhiều trang web trong một lưu vực sông nhằm tái tạo các mối tương quan interstation và selfconsistency
trong loạt thời tiết. Cấu trúc cơ bản của các mô hình thời tiết ngẫu nhiên đã được thông qua từ Wilks (1999.
Nông nghiệp và Lâm nghiệp Khí tượng 96: 85-101), nhưng một phần mở rộng đã được thực hiện để đặt điều kiện các thông số mô hình về hàng ngày
mô hình lưu thông. Thông số mô hình cũng đã được ước tính mà không cần điều trên mô hình lưu thông hàng ngày, để cả hai
mô phỏng điều kiện và không điều kiện đã được tiến hành và so sánh. Phân tích thống kê về thời tiết tổng hợp
dữ liệu bao hàm một hiệu suất tốt hơn của các mô phỏng có điều kiện, trên hầu hết các khía cạnh của các số liệu thống kê cần thiết. Ngoài ra,
các mô hình thời tiết có điều kiện về mô hình lưu thông hàng ngày có thể được áp dụng trực tiếp trong nghiên cứu tác động, với mục đích
downscaling kịch bản khí hậu từ mô phỏng mô hình khí hậu, và một số khía cạnh liên quan cũng sẽ được thảo luận. Copyright
 2002 Hoàng gia khí tượng.