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机译:客观衰减分类和空间回归模型的混合应用,从而实现东方比利牛斯冬季降水制度
在高山山脉中的水性资源管理需要空间的降水量,作为研究水文危害研究中值得注意的变化(雪崩,山体滑坡,洪水等。),特别是在冬季。因此,我们研究了东方比利牛斯特的平均日降水量(MDP)和日降水概率(DPP)的空间分布,基于先前的客观的舞蹈分类,在1990年间(11月至5月)之间定义了最常见的大气模式。 2015年。SYNOPTIC分类提供了12种循环天气类型。对于这些中的每一个,我们获得了具有等于或大于,2,5,10,20和50mm的阈值的MDP地图和DPP地图。在DPP≥2mm中获得了最佳拟合,调整后的R 2 SUP>约为0.8,然后是显示MDP和DPP≥5mm的模型,调整后的 r i> 2 sup>通常在0.7和0.8之间。最后,我们执行了12个MDP模型的无人监督分类,以获得分类和简化的制图,解释了东方比利牛斯特中的冬季降水制度。 p> abstract>
Climatology Group Department of GeographyUniversity of BarcelonaBarcelona Catalonia Spain;
Grumets Research Group Department of AnimalVegetal and Ecology BiologyCerdanyola del Vallès Catalonia Spain;
Climatology Group Department of GeographyUniversity of BarcelonaBarcelona Catalonia Spain;
Cartographic and Geological Institute of Catalonia (ICGC)Barcelona Catalonia Spain;
Cartographic and Geological Institute of Catalonia (ICGC)Barcelona Catalonia Spain;
ISODATA; PCA; precipitation modelling; precipitation regimes; spatial regression; synoptic classification;
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