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首页> 外文期刊>Journal of hydrology, New Zealand >A spatial-temporal stochastic rainfall model for Auckland City: Scenarios for current and future climates
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A spatial-temporal stochastic rainfall model for Auckland City: Scenarios for current and future climates

机译：奥克兰市的时空随机降雨模型：当前和未来气候的情景

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A spatial-temporal stochastic model of rainfall suitable for urban catchment studies is described. The model is fitted to data as part of the Auckland City Integrated Catchment Study, aimed at upgrading the Auckland City wastewater network and minimising the pollution impact on receiving watercourses. The stochastic model is based on a Neyman-Scott point process that is extended spatially using a Poisson process of rain cell origins, with cell radii following independent exponential distributions. The model is a conceptual-stochastic model, rather than a purely empirical statistical model, and incorporates features of the underlying meteorological process, albeit in an idealised way. A good fit is obtained to statistical properties sampled from historical rainfall time series at sites across Auckland City, including annual extreme values that are not used in model fitting. In addition, three future rainfall scenarios are simulated using the model, to allow for a possible change in climate due to global warming.
机译：描述了适用于城市流域研究的时空随机降雨模型。该模型已作为奥克兰市综合集水区研究的一部分与数据进行了拟合，该研究旨在升级奥克兰市的废水网络，并最大程度地减少对接收水道的污染影响。随机模型基于Neyman-Scott点过程，该过程使用雨单元起源的Poisson过程在空间上扩展，单元半径遵循独立的指数分布。该模型是概念上随机的模型，而不是纯粹的经验统计模型，并且以理想的方式结合了基础气象过程的特征。从奥克兰市各地站点的历史降雨时间序列中采样的统计属性（包括未在模型拟合中使用的年度极值）获得了很好的拟合。此外，使用该模型模拟了三种未来的降雨情景，以考虑由于全球变暖而可能引起的气候变化。

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