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?

我有一个算法当日常RH_max和RH_min。这里假定峰值RH上午10点和使用余弦函数周期最大值和最小值之间

rhscale < - (cos(2 *π* (0:23 - 2)/ 24)+ 1)/ 2 RH < - rhmin + rhscale * (rhmax - rhmin)

同样,我得到每小时温度:

temp = tmin +(罪(2 *π*(0:23 - 10)/ 24)+ 1)/ 2 *(最高温度- tmin)

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。