| Identifikační kód |
RIV/67985807:_____/16:00462914 |
| Název v anglickém jazyce |
Statistical Modelling in Climate Science |
| Druh |
D - Stať ve sborníku |
| Jazyk |
eng - angličtina |
| Obor - skupina |
B - Fyzika a matematika |
| Obor |
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum |
| Rok uplatnění |
2016 |
| Kód důvěrnosti údajů |
S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
| Počet výskytů výsledku |
2 |
| Počet tvůrců celkem |
2 |
| Počet domácích tvůrců |
2 |
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců |
Nikola Jajcay (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 4313453)
Milan Paluš (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9992073) |
| Popis výsledku v anglickém jazyce |
When it comes to modelling in atmospheric and climate science, the two main types of models are taken into account - dynamical and statistical models. The former ones have a physical basis: they utilize discretized differential equations with a set of conditions (boundary conditions + present state as an initial condition) and model the system’s state by integrating the equations forward in time. Models of this type are currently used e.g. as a numerical weather prediction models. The statistical models are considerably different: they are not based on physical mechanisms underlying the dynamics of the modelled system, but rather derived from the analysis of past weather patterns. An example of such a statistical model based on the idea of linear inverse modelling, is examined for modelling the El Nino - Southern Oscillation phenomenon with a focus on modelling cross-scale interactions in the temporal sense. Various noise parameterizations and the possibility of using a multi-variable model is discussed among other characteristics of the statistical model. The prospect of using statistical models with low complexity as a surrogate model for statistical testing of null hypotheses is also discussed. |
| Klíčová slova oddělená středníkem |
statistical modelling;inverse models;ENSO;climate modelling;ENSO modelling |
| Stránka www, na které se nachází výsledek |
http://ceur-ws.org/Vol-1649/102.pdf |
| Odkaz na údaje z výzkumu |
- |