Zoeken
Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.
Boekenmand
Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).
RSS
Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.
nieuwe zoekopdracht
Autoregressive logistic regression applied to atmospheric circulation patterns
In: Climate Dynamics. Springer: Berlin; Heidelberg. ISSN 0930-7575; e-ISSN 1432-0894
|  |
| Trefwoorden |
|
| Author keywords |
Autoregressive logistic regression; Circulation patterns |
| Project | Top | Auteurs |
- Innovative coastal technologies for safer European coasts in a changing climate
|
| Auteurs | | Top |
- Guanche, Y.
- Minguez, R.
- Mendez, F.J.
|
|
|
| Abstract |
Autoregressive logistic regression models have been successfully applied in medical and pharmacology research fields, and in simple models to analyze weather types. The main purpose of this paper is to introduce a general framework to study atmospheric circulation patterns capable of dealing simultaneously with: seasonality, interannual variability, long-term trends, and autocorrelation of different orders. To show its effectiveness on modeling performance, daily atmospheric circulation patterns identified from observed sea level pressure fields over the Northeastern Atlantic, have been analyzed using this framework. Model predictions are compared with probabilities from the historical database, showing very good fitting diagnostics. In addition, the fitted model is used to simulate the evolution over time of atmospheric circulation patterns using Monte Carlo method. Simulation results are statistically consistent with respect to the historical sequence in terms of (1) probability of occurrence of the different weather types, (2) transition probabilities and (3) persistence. The proposed model constitutes an easy-to-use and powerful tool for a better understanding of the climate system. |
IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.
