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Discussion on A high-resolution bilevel skew-t stochastic generator for assessing Saudi Arabia's wind energy resources

机译：关于评估沙特阿拉伯风能资源的高分辨率贝韦偏斜随机发电机探讨

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Statistical spatiotemporal environmental data analysis is rarely straightforward, with one having to face challenges relating to big data, non-Gaussianity, nonstationarity, multiple scales of behavior, deterministic (numerical) model output, and more. One often has to rely heavily on good statistical parallel computing skills and sound knowledge of the application domain. The work of Tagle et al. (2020) overcomes all of these challenges, and is an excellent example of the tangible contributions spatiotemporal modeling and distribution theory can make to the environmental sciences at the policy level. In this discussion piece I focus on a few high-level concepts in the paper of Tagle et al. (2020) that are relevant to related application domains. I also provide some technical suggestions that could be used to facilitate inference.
机译：统计时空环境数据分析很少是简单的，一种必须面临与大数据，非高斯度，非间抗性，多种行为尺度的挑战，确定性（数值）模型输出等。一个经常依靠良好的统计并行计算技巧和应用领域的声音知识。 Tagle等人的工作。 （2020年）克服了所有这些挑战，并且是实际贡献的一个很好的例子，即时贡献，即天空造型和分销理论可以在政策层面的环境科学中对环境科学作出。在本讨论中，我专注于塔尔等人的纸张中的一些高级概念。 （2020）与相关应用领域相关。我还提供了一些可用于促进推理的技术建议。

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