我有一个数据集(CMIP5 ISIMIP插值输出)包含每天的值以下变量:
air_temperature (C) air_temperature_max (C) air_temperature_mmin (C) relative_humidity (%)
还有其他变量(风、下降长/短波辐射、降水),我觉得不会是有用的一阶近似)
缩减规模将是一个合适的方法是每天每小时值?
我有一个算法当美元每日rh_{马克斯}$和$ rh_{分钟}$。这里假定峰值rh上午10点美元并使用余弦函数周期最大值和最小值之间
$ $ rh_{规模}\ leftarrow \ dfrac {1} {2} (\ cos(2 * \π* (0:23 - 2)/ 24)+ 1)$ $ $ $ RH \ leftarrow rh_{分钟}+ rh_{规模}* (rh_{马克斯}- rh_{分钟})$ $
同样,我得到每小时温度t:美元
$ $ t = t_{分钟}+ \识别dfrac{1}{2}(\罪(2 *π* (0:23 - 10)/ 24)+ 1)* (t_{马克斯}- t_{分钟})识别识别$ $
然而,还不清楚我可以当意味着RH。我知道这是困难的,可能有很多的方式引进其他的数据集,但是我想要一个简单的一阶近似,比假设RH每一天内是恒定的。