Impact of the aggregation of precipitation sums on the distribution function
1
Department of Agrometeorology and Applied Informatics, Institute of Soil Science and Plant Cultivation
ul. Czartoryskich 8, 24-100 Puławy
Acta Agroph. 2007, 9(3), 613-622
KEYWORDS
ABSTRACT
Statistical distribution of atmospheric precipitation sums may be approximated with gamma function. An easy way of determining the empirical parameters is the method of moments, where they are calculated on the basis of mean value and variance. When precipitation sums are aggregated in longer periods, the parameters change and the distribution function approaches a normal distribution. The changes of variance may be determined after the formula:
ln betas = a + b ln (n- 0.2),
where betas - standard deviation of aggregated sums, n - length of period (days) a and b - empirical parameters. Knowing two values of variance (e.g. daily and monthly), the variance and both gamma parameters may be evaluated in any chosen period. Values of probability in the limits 1-99% determined this way may be assessed as sufficiently precise for practical purposes.
METADATA IN OTHER LANGUAGES:
Polish
WPŁYW SUMOWANIA OPADÓW ATMOSFERYCZNYCH NA POSTAĆ DYSTRYBUANTY
opady atmosferyczne, rozkład gamma, skalowanie wariancji
Rozkład statystyczny sum opadów można aproksymować rozkładem gamma. Najprostszy sposób określenia parametrów empirycznych daje metoda momentów, w której są one obliczane na podstawie wartości średniej i wariancji. W miarę agregowania opadów w czasie, rozkład sum zmierza do rozkładu normalnego, czemu odpowiadają zmiany obu parametrów. Parametry te można ocenić określając na drodze empirycznej zmiany wariancji sum opadów według wzoru:
ln betas = a + b ln (n - 0,2),
w którym betas oznacza odchylenie standardowe sumy zagregowanej, n - liczbę dni w okresie, a i b - parametry empiryczne. Znając dwie wartości wariancji (np. sum dobowych i miesięcznych), można teraz znaleźć wariancję w dowolnym okresie, a co za tym idzie, także parametry rozkładu. Oceny dystrybuanty w granicach prawdopodobieństwa 1-99% uzyskane na tej drodze można uważać za wystarczająco dokładne w zastosowaniach.
Share
RELATED ARTICLE
| eISSN: | 2300-6730 |
| ISSN: | 1234-4125 |
We process personal data collected when visiting the website. The function of obtaining information about users and their behavior is carried out by voluntarily entered information in forms and saving cookies in end devices. Data, including cookies, are used to provide services, improve the user experience and to analyze the traffic in accordance with the Privacy policy. Data are also collected and processed by Google Analytics tool (more).
You can change cookies settings in your browser. Restricted use of cookies in the browser configuration may affect some functionalities of the website.
You can change cookies settings in your browser. Restricted use of cookies in the browser configuration may affect some functionalities of the website.
