Based on the assumption that over o

Based on the assumption that over one day there is some level of spatial coherence in the precipitation event frequency, we propose a diagnostic, the precipitation trigger statistic (PT), which is used to make a binomial prediction of precipitation occurrence at a point. We define this statistic as the sum of the weights of the stations in a cell’s weighted list that record any precipitation for the day. If that sum exceeds a prescribed value (PTcrit), a precipitation event is trigged and we continue by generating a prediction of the event intensity, otherwise we predict a dry day. If all stations in a cell’s list record precipitation for a day then PT = 1.0 , if no station record precipitation then PT = 0.0. Values of PTcrit close to 1.0 result in relatively few predicted events, whereas values close to 0.0 result in many predicted events. As present we parameterize PT crit once for the entire spatial and temporal domain, based on a cross-validation analysis of predicted versus observed event frequencies, but we are exploring potential spatial and temporal variation in this parameter.

Kết quả (Việt) 1:

Dựa trên giả định rằng hơn một ngày có một số mức độ tính mạch lạc không gian ở tần số sự kiện mưa, chúng tôi đề xuất một chẩn đoán, lượng mưa kích hoạt các số liệu thống kê (PT), được sử dụng để thực hiện một dự đoán nhị thức mưa xảy ra tại một thời điểm. Chúng tôi xác định thống kê này dưới dạng tổng trọng lượng các trạm trong danh sách trọng một tế bào có ghi lại bất kỳ mưa trong ngày. Nếu vượt quá số tiền đó một giá trị theo quy định (PTcrit), một sự kiện mưa trigged và chúng tôi tiếp tục bằng cách tạo ra một dự báo của cường độ tổ chức sự kiện, nếu không chúng tôi dự đoán một ngày khô. Nếu danh sách tất cả các trạm trong một tế bào mưa kỷ lục cho một ngày sau đó, PT = 1.0, nếu không có ga kỷ lục mưa thì PT = 0,0. Giá trị của PTcrit gần 1.0 cho kết quả tương đối ít các sự kiện dự đoán, trong khi giá trị gần 0.0 gây ra nhiều sự kiện dự đoán. Như hiện nay, chúng tôi parameterize PT crit một lần cho toàn bộ không gian và thời gian tên miền, dựa trên phân tích cross-xác nhận dự đoán so với tần số quan sát sự kiện, nhưng chúng tôi đang khám phá tiềm năng biến đổi không gian và thời gian trong các tham số này.

Kết quả (Việt) 2:

Dựa trên giả định rằng trong một ngày có một số mức độ gắn kết không gian ở tần số sự kiện mưa, chúng tôi đề xuất một chẩn đoán, các số liệu thống kê lượng mưa kích hoạt (PT), được sử dụng để thực hiện một dự đoán nhị thức của lượng mưa xảy ra tại một điểm. Chúng ta định nghĩa thống kê này là tổng trọng lượng của các trạm trong danh sách trọng của tế bào mà ghi lại bất kỳ lượng mưa trong ngày. Nếu số tiền vượt quá giá trị quy định (PTcrit), một sự kiện lượng mưa được trigged và chúng tôi tiếp tục bằng cách tạo ra một dự đoán của các cường kiện, nếu không chúng tôi dự đoán một ngày khô. Nếu tất cả các trạm trong danh sách kỷ lục lượng mưa của một tế bào cho một ngày sau đó PT = 1.0, nếu không có hồ sơ trạm kết tủa sau đó PT = 0,0. Giá trị của PTcrit gần 1,0 kết quả trong một số ít các sự kiện dự đoán, trong khi giá trị gần 0,0 kết quả trong nhiều sự kiện dự đoán. Như hiện nay chúng tôi tham số PT crit một lần cho toàn bộ miền không gian và thời gian, dựa trên một phân tích qua xác nhận của dự báo so với tần số sự kiện quan sát được, nhưng chúng tôi đang khám phá sự biến đổi theo không gian và thời gian tiềm năng trong tham số này.