The prediction of daily surfaces of

The prediction of daily surfaces of precipitation presents a unique challenge. The sampling density afforded by the station network is much too coarse to resolve the detailed spatial patterns of precipitation occurrence. This lack of spatial detail is somewhat offset by the use of daily time step, since over the course of one day a winter frontal precipitation event will be recorded over a wide range even if the precipitating front is relatively narrow, and warm season convective precipitation events, although of generally shorter duration, will likewise show more spatially coherent patterns when integrated over a day than they would at any instant. In general, a simple prediction of the form of (18-7) is inappropriate for the diagnosis of precipitation, since the weight contributed by stations that receive no precipitation for a day combined with the weight of stations that recorded precipitation tends to result in the overprediction of event frequency and the underprediction of event event intensity; we call this the “constant drizzle” problem.

Kết quả (Việt) 1:

Dự đoán hàng ngày các bề mặt của mưa trình bày một thách thức duy nhất. Mật độ Lấy mẫu dành cho mạng lưới trạm là nhiều quá thô để giải quyết các mô hình không gian chi tiết xảy ra mưa. Điều này thiếu không gian chi tiết hơi được bù đắp bằng việc sử dụng các bước thời gian hàng ngày, vì trong suốt một ngày một sự kiện mùa đông mưa phía trước sẽ được ghi lại trên một phạm vi rộng ngay cả khi tân trang là tương đối hẹp, và ấm mùa mưa các sự kiện, mặc dù trong thời gian ngắn hơn nói chung, sẽ tương tự như vậy cho nhiều mô hình trong không gian chặt chẽ khi tích hợp trong một ngày so với họ tại bất kỳ tức thì. Nói chung, một dự đoán đơn giản hình (18-7) là không thích hợp cho việc chẩn đoán của mưa, vì trọng lượng đóng góp của các trạm nhận được không có mưa trong một ngày kết hợp với trọng lượng của các trạm thu âm mưa có xu hướng kết quả trong overprediction tần số sự kiện và underprediction sự kiện sự kiện cường độ; chúng tôi gọi đây là vấn đề "Mưa Phùn liên tục".

Kết quả (Việt) 2:

Các dự đoán của các bề mặt hàng ngày mưa là một thách thức độc đáo. Mật độ lấy mẫu nên bởi những mạng lưới trạm là quá thô để giải quyết các mô hình không gian chi tiết của lượng mưa xảy ra. Điều này thiếu chi tiết không gian được phần nào bù đắp bởi việc sử dụng các bước thời gian hàng ngày, vì trong quá trình của một ngày một sự kiện mùa đông trán mưa sẽ được ghi lại trên một phạm vi rộng ngay cả khi phía trước kết tủa là tương đối hẹp, và ấm áp sự kiện lượng mưa mùa đối lưu , mặc dù trong thời gian thường ngắn hơn, tương tự như vậy sẽ hiển thị không gian nhiều mẫu mạch lạc khi tích hợp trên một ngày so với họ sẽ tại bất kỳ. Nói chung, một dự đoán đơn giản về hình thức (18-7) là không phù hợp cho việc chẩn đoán của lượng mưa, vì trọng lượng đóng góp của các trạm không nhận được lượng mưa trong một ngày kết hợp với trọng lượng của trạm ghi lượng mưa có xu hướng dẫn đến overprediction của tần số sự kiện và các underprediction của sự kiện cường độ sự kiện; chúng tôi gọi đây là "liên tục mưa phùn" vấn đề.