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자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Ju-Young (Civil Engineering, Texas A&M University, College Station) Kelly brumbelow, Kelly-Brumbelow (Civil Engineering, Texas A&M University, College Station)
저널정보
한국수자원학회 Water engineering research : international journal of KWRA Water engineering research : international journal of KWRA 제4권 제3호
발행연도
2003.1
수록면
111 - 126 (16page)

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Meteorological data are often needed to evaluate the long-term effects of proposed hydrologic changes. The evaluation is frequently undertaken using deterministic mathematical models that require daily weather data as input including precipitation amount, maximum and minimum temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed. Stochastic generation of the required weather data offers alternative to the use of observed weather records. The precipitation is modeled by a Markov Chain-exponential model. The other variables are generated by multivariate model with means and standard deviations of the variables conditioned on the wet or dry status of the day as determined by the precipitation model. Ultimately, the objective of this paper is to compare Richardson's model and the improved weather generation model in their ability to provide daily weather data for the crop model to study potential impacts of climate change on the irrigation needs and crop yield. However this paper does not refer to the improved weather generation model and the crop model. The new weather generation model improved will be introduced in the Journal of KWRA.
#Richardson′s Model #Markov Chain #Crop model #Wet day and Dry day

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