我们有很多气象站测量的数据在我们的网络中,但不幸的是他们的时间范围是不够的整整30年的气候学计算(如1991 - 2020年期间)。然而,我们仍要计算一些参考站将让我们了解如何温暖/寒冷或干燥机/湿润的一段时间(周、月、季、年……)。
我想出了一个很酷的技巧,我相信别人文献中使用,但我找不到任何证据。用再分析(ERA5-Land)数据在一段时间内,我有覆盖模型和站数据我可以尝试建立关系,链接两个:可以简单的从线性回归到更复杂的东西像找到一个适合的SVM模型最接近网格点值去车站的再分析数据。
一旦发现“模型”,我可以使用它的再分析数据1991 - 2020年期间,作为输出,一个“虚拟”气候学车站。这很好适合的温度,因为它有一个明确的季节性周期,没有明显的日常变化,但不能完全捕捉降水突然变化,也许还因为,再分析很难捕捉当地降水特征。
有人有有用的资源/想法,可以帮助我改进模型?
