Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On the order of autoregressive model in temperature series.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24510%2F00%3A00000024" target="_blank" >RIV/46747885:24510/00:00000024 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the order of autoregressive model in temperature series.

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Knowledge of the time series structure is essential for generating synthetic daily series of meteorological data in creating climate change scenarios. Weather generators, which contain parameters describing the series structure, have commonly been used in order to meet demands for temporal resolution of one day in the series. In climate change assessments, namely in agriculture and hydrology sectors, daily variables are necessary inputs to impact models. This paper attempts to identify the AR order in daily maximum temperature series by using a new nonparametric method. The method is applied to both measured and simulated temperature series. The simulated series are produced by a general circulation model (GCM) developed in Germany (ECHAM3/T42 - DKRZ1993). The ECHAM output used here consists of daily maximum temperatures simulated by the control and perturbed runs in a gridpoint located in the Czech Republic (south Moravia). Daily series measured in Moravia serve as the observation cou

  • Název v anglickém jazyce

    On the order of autoregressive model in temperature series.

  • Popis výsledku anglicky

    Knowledge of the time series structure is essential for generating synthetic daily series of meteorological data in creating climate change scenarios. Weather generators, which contain parameters describing the series structure, have commonly been used in order to meet demands for temporal resolution of one day in the series. In climate change assessments, namely in agriculture and hydrology sectors, daily variables are necessary inputs to impact models. This paper attempts to identify the AR order in daily maximum temperature series by using a new nonparametric method. The method is applied to both measured and simulated temperature series. The simulated series are produced by a general circulation model (GCM) developed in Germany (ECHAM3/T42 - DKRZ1993). The ECHAM output used here consists of daily maximum temperatures simulated by the control and perturbed runs in a gridpoint located in the Czech Republic (south Moravia). Daily series measured in Moravia serve as the observation cou

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2000

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Meteorological journal

  • ISSN

    1335-339 X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    3

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    SK - Slovenská republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus