Resumen de Fitting a stochastic cluster model (GNSRP(2)) to hourly precipitation at Daroca observatory
- español
Los procesos estocásticos del tipo Generalised Neyman-Scott Rectangular Pulses con dos tipos de célula (GNSRP(2)) poseen, según la literatura, la suficiente complejidad como para simular realistamente la precipitación horaria. Consisten en un proceso de Poisson para modelar el origen de las tormentas, cada una de las cuales produce un clúster con un número aleatorio de células (aquí modelado como una variable aleatoria geométricas). Cada célula tiene, independientemente, una probabilidad fija de pertenecer a uno de los dos tipos de células. Cada tipo de célula se modela como un pulso rectangular de lluvia, esto es, una duración aleatoria con una intensidad constante. Tanto la duración aleatoria como la intensidad se modelan como variables aleatorias exponenciales, igual que el retraso entre el origen de la tormenta y el inicio de cada célula. Estos procesos pueden, en teoría, simular los dos tipos principales de precipitación en nuestras latitudes: la convectiva y la frontal. En el ajuste a los datos de precipitación horaria de Daroca, se muestra en este trabajo que el GNRSP(1), que sólo tiene un tipo de célula, proporciona un ajuste aceptable para algunos meses del año. Un inconveniente de este tipo de proceso estocástico es el gran número de parámetros que tienen que ser simulados, 8 para el GNSRP(2). Para este fin se utiliza un algoritmo numérico.
- English
The stochastic processes of the type Generalised Neyman-Scott Rectangular Pulses with two types of cell (GNSRP(2)) have been shown in the literature to be of sufficient complexity to realistically simulate the hourly precipitation. They consist of a Poisson process modelling the origin of storms with each storm producing a cluster with a random number of cells (here modelled as a geometric random variable). Each cell independently has a fixed probability of belonging to either of two types of cells. Each type of cell is modelled as a rectangular pulse of rain, i.e., a random duration of time with a constant random intensity. Both the random duration and random intensity are modelled as exponential random variables, as well as the random time delay from the origin of the storm for the onset of each cell. In theory these process can simulate the two main types of precipitation in our latitudes, namely the convective and the frontal precipitation. For the case of hourly precipitation data at Daroca observatory, it is shown in this work that the GNRSP(1), i.e., with only one type of cell, gives a good enough fit for some months of the year. One drawback of this type of stochastic model is the large number of parameters, 8 for the GNSRP(2), that need to be estimated. For this purpose a numerical optimization algorithm is used.
