Monte carlo simulation of non-stationary air temperature time-series

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

4 Цитирования (Scopus)

Аннотация

Two numerical stochastic models of air temperature time-series are considered in this paper. The first model is constructed under the assumption that time-series are nonstationary. In the second model air temperature time-series are considered as a periodically correlated random processes. Data from real observations on weather stations was used for estimation of models' parameters. On the basis of simulated trajectories, some statistical properties of rare meteorological events, like sharp temperature drops or long-term temperature decreases in summer, are studied.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииSIMULTECH 2018 - Proceedings of 8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications
РедакторыFloriano De Rango, Tuncer Oren, Mohammad S. Obaidat, Mohammad S. Obaidat
ИздательSciTePress
Страницы323-329
Число страниц7
ISBN (электронное издание)9789897583230
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв. 2018
Событие8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications, SIMULTECH 2018 - Porto, Португалия
Продолжительность: 29 июл. 201831 июл. 2018

Серия публикаций

НазваниеSIMULTECH 2018 - Proceedings of 8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications

Конференция

Конференция8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications, SIMULTECH 2018
Страна/TерриторияПортугалия
ГородPorto
Период29.07.201831.07.2018

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Monte carlo simulation of non-stationary air temperature time-series». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать