Evapotranspiration is an important

Evapotranspiration is an important process in the water cycle that represents a considerable amount of moisture lost to the atmosphere through evaporation from the soil and wet surfaces, and transpiration from plants. Therefore, several water management methods, such as irrigation scheduling and hydrological impact analysis, rely on an accurate estimation of evapotranspiration rates. Often, daily reference evapotranspiration is modelled based on the Penman, Priestley–Taylor or Hargraeves equation. However, each of these models requires extensive input data, such as daily mean temperature, wind speed, relative humidity and solar radiation. Yet, in design studies, such data may be unavailable and therefore, another approach may be needed that is based on stochastically generated time series. More specifically, when rainfall-runoff models are used, these evapotranspiration data need to be consistent with the accompanying (stochastically generated) precipitation time series data. In this paper, such an approach is presented in which the statistical dependence between evapotranspiration, precipitation and temperature is described by three- and four-dimensional vine copulas. Based on a case study of 72 years of evapotranspiration, temperature and precipitation data, observed in Uccle, Belgium, it is shown that canonical vine copulas (C-vines) perform very well in preserving the dependences between variables.

Kết quả (Việt) 1:

Evapotranspiration là một quá trình quan trọng trong chu trình nước mà đại diện cho một số lượng đáng kể của độ ẩm bị mất để bầu khí quyển qua bốc hơi từ đất và bề mặt ẩm ướt, và tiếng từ thực vật. Vì vậy, một số nước phương pháp quản lý, như thủy lợi lập kế hoạch và phân tích thủy văn tác động, dựa vào một ước tính chính xác của evapotranspiration tỷ giá. Thông thường, hàng ngày tham khảo evapotranspiration mô hình dựa trên Penman, Priestley-Taylor hoặc Hargraeves phương trình. Tuy nhiên, mỗi người trong số các mô hình này đòi hỏi nhiều đầu vào dữ liệu, chẳng hạn như nhiệt độ trung bình hàng ngày, gió tốc độ, độ ẩm tương đối và bức xạ mặt trời. Tuy vậy, trong nghiên cứu thiết kế, dữ liệu như vậy có thể không sẵn dùng và do đó, cách tiếp cận khác có thể cần thiết dựa trên các chuỗi thời gian ngẫu được tạo ra. Cụ thể hơn, khi lượng mưa, dòng chảy mô hình được sử dụng, những dữ liệu evapotranspiration cần phải phù hợp với dữ liệu dòng thời gian (ngẫu tạo ra) mưa đi kèm. Trong bài báo này, một cách tiếp cận được trình bày trong đó phụ thuộc vào thống kê giữa evapotranspiration, mưa và nhiệt độ được miêu tả bởi ba và đi dimensional nho copulas. Dựa trên một nghiên cứu trường hợp của 72 tuổi evapotranspiration, dữ liệu nhiệt độ và lượng mưa, quan sát thấy ở Uccle, Bỉ, nó hiển thị kinh điển nho copulas (cây nho C) thực hiện rất tốt trong việc bảo tồn dependences giữa các biến.

Kết quả (Việt) 2:

Bốc hơi nước là một quá trình quan trọng trong chu trình nước đại diện cho một số lượng đáng kể độ ẩm thoát vào khí quyển thông qua bốc hơi từ đất và bề mặt ẩm ướt, và sự di chuyển từ nhà máy. Do đó, một số phương pháp quản lý nước, chẳng hạn như lịch trình thủy lợi và phân tích tác động thủy văn, dựa trên ước tính chính xác về tỷ lệ bốc hơi nước. Thông thường, quá trình bốc hơi tham chiếu hàng ngày được mô hình hóa dựa trên phương trình Penman, Priestley-Taylor hoặc Hargraeves. Tuy nhiên, mỗi một trong các mô hình đòi hỏi dữ liệu đầu vào rộng, chẳng hạn như nhiệt độ hàng ngày trung bình, tốc độ gió, độ ẩm tương đối và bức xạ mặt trời. Tuy nhiên, trong nghiên cứu thiết kế, dữ liệu đó có thể không có sẵn và do đó, cách tiếp cận khác có thể cần thiết đó là dựa trên chuỗi thời gian stochastically tạo ra. Cụ thể hơn, khi mô hình lượng mưa-dòng chảy được sử dụng, những dữ liệu này bốc hơi nước cần phải phù hợp với các dữ liệu chuỗi thời gian (stochastically tạo ra) lượng mưa đi kèm. Trong bài báo này, một phương pháp như được trình bày trong đó sự phụ thuộc thống kê giữa bốc hơi nước, lượng mưa và nhiệt độ được mô tả bởi copulas nho ba và bốn chiều. Dựa trên một nghiên cứu trường hợp của 72 năm bốc hơi, nhiệt độ và lượng mưa dữ liệu, quan sát thấy trong uccle, Bỉ, nó được hiển thị mà copulas nho kinh điển (C-dây leo) thực hiện rất tốt trong việc giữ gìn sự phụ thuộc giữa các biến.