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identification of dominant sources of sea level pressure for precipitation forecasting over wales

机译：确定海平面压力的主要来源，以预测威尔士的降水

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Downscaling methods are utilized to assess the effects of large scale atmospheric circulation on local hydrological variables such as precipitation and runoff. In this paper, a methodology of statistical downscaling using a support vector machine (SVM) approach is presented to simulate and predict the precipitation using general circulation model (GCM) data. Due to the complexity and issues related to finding a relationship between the large scale climatic parameters and local precipitation, the climate variables (predictors) affecting monthly precipitation variations over Wales are identified using a combination of the methods including the principal component analysis (PCA), fuzzy clustering, backward selection, forward selection, and Gamma test (GT). The effectiveness of those tools is illustrated through their implementations in the case study. It has been found that although the GT itself fails to identify the best input variable combination, it provides useful and narrowed-down options for further exploration. The best input variable combination is achieved by the GT and forward selection method. This approach can be a useful way for assessing the impacts of climate variables on precipitation forecasting.
机译：降尺度方法用于评估大规模大气环流对局部水文变量（如降水​​和径流）的影响。在本文中，提出了一种使用支持​​向量机（SVM）方法进行统计缩减的方法，以使用常规循环模型（GCM）数据模拟和预测降水。由于要找到大规模气候参数与当地降水之间关系的复杂性和相关问题，因此使用包括主成分分析（PCA）在内的多种方法相结合来确定影响威尔士每月降水变化的气候变量（预测因子），模糊聚类，后向选择，前向选择和伽玛检验（GT）。这些工具的有效性通过案例研究中的实现方式进行了说明。已经发现，尽管GT本身未能识别出最佳的输入变量组合，但它为进一步的探索提供了有用的和缩小的选择。 GT和正向选择方法可实现最佳输入变量组合。这种方法可能是评估气候变量对降水预报影响的有用方法。

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