Name: Vergleichende Studie des Wettermodells WRF und des Wettermodells RegCM (en Alemán)
Price: 62.78 USD
Availability: InStock
Author: Mohamed Muhinadeen, Mohamed Mafas ; Khalid, Muhammadh ; Weerakoon, S. B.
ISBN: 9786205600634

portada Vergleichende Studie des Wettermodells WRF und des Wettermodells RegCM (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Mohamed Mafas Mohamed Muhinadeen

Muhammadh Khalid

S. B. Weerakoon

Editorial

Verlag Unser Wissen

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786205600634

Categorías

Ciencia, ingeniería y tecnología medioambientales

Vergleichende Studie des Wettermodells WRF und des Wettermodells RegCM (en Alemán)

Mohamed Mafas Mohamed Muhinadeen (Autor) · Muhammadh Khalid (Autor) · S. B. Weerakoon (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Vergleichende Studie des Wettermodells WRF und des Wettermodells RegCM (en Alemán)"

Der Klimawandel ist aufgrund seiner erheblichen Auswirkungen auf das Leben der Menschen zu einem der meistdiskutierten Themen der Welt geworden. Die Vorhersage der Auswirkungen des Klimawandels ist die wichtigste Voraussetzung für die Auswahl geeigneter Anpassungsstrategien für künftige Klimawandelszenarien. Für die Wetter- und Klimavorhersage stehen zahlreiche Wettermodelle zur Verfügung. Diese Studie zielt darauf ab, die Leistung von WRF- und RegCM-Wettermodellen für das Einzugsgebiet des oberen Mahaweli-Flusses zu vergleichen. Daher wurden die Modelle WRF (Weather Research & Forecasting Model) und RegCM (Regional Climate Model) für das obere Mahaweli-Einzugsgebiet kalibriert und validiert, wobei beobachtete Punktniederschlagsdaten von vier Messstationen im Untersuchungsgebiet und Daten des globalen Klimamodells (GCM) verwendet wurden. Während des Kalibrierungsprozesses wurden die physikalischen Optionen beider Modelle geändert, um eine Feinabstimmung der Modelle auf unser Untersuchungsgebiet vorzunehmen. Die Empfindlichkeit der geänderten physikalischen Optionen wurde durch Berechnung des mittleren quadratischen Fehlers (Root Mean Square Error, RMSE) bewertet. Drei Extremereignisse mit bekannten Niederschlägen wurden aus den erhaltenen Niederschlagsdaten ausgewählt. Sie wurden für die Kalibrierung, die Validierung bzw. den Vergleich verwendet.