0000000000449387
AUTHOR
Maksims Pogumirskis
Statistiskās metodes vēja klimata izpētē
Zināšanas par vēja klimatu ir svarīgas daudzās jomās, piemēram, enerģētikā, transporta nozarē, celtniecībā. Tomēr vējš ir vektoriāls lielums – tam ir gan ātrums, gan virziens. Līdz ar to ne visas standarta statistiskās metodes ir piemērotas vēja virziena klimata izpētei. Bakalaura darbā, tika analizēti ECMWF (European Center for Medium-range Weather Forecasts) izstrādātās klimata reanalīzes UERRA dati. Izmantojot buldozera attālumu, tika apskatīts, cik labi reanalīze ir spējīga reproducēt novēroto vēja virziena klimatu. Gan novērojumu datiem, gan reanalīzes datiem tika veikta galveno komponenšu analīze. Izmantojot galveno komponenšu analīzi, tika identificētas galvenās vēja virziena klimata…
PCA analysis of wind direction climate in the baltic states
Wind direction is one of the fundamental parameters of weather. In this study we investigate the wind direction climate 10 m above surface level in the Baltic States (Estonia, Latvia, Lithuania). The analysis of wind direction over larger regions is usually hindered by the fact that wind direction is a circular variable, which means that averaged values are meaningless. Here we show how Principal Component Analysis (PCA) can be applied to give a large scale overview of typical wind direction patterns in the region. Here we apply PCA to both observational and reanalysis data. The most significant wind direction patterns are detected in both synoptic scale and mesoscale, and we attempt to lin…