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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Maximum Hail Size Assessment Regression Model by Predictive Fields of Meteorological Parameters

verfasst von : A. Kh. Kagermazov, L. T. Sozaeva

Erschienen in: Physics of the Atmosphere, Climatology and Environmental Monitoring

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel untersucht die Entwicklung eines Regressionsmodells zur Vorhersage der maximalen Hagelgröße unter Verwendung meteorologischer Parameter aus globalen atmosphärischen Modellen. Es befasst sich mit den Beschränkungen traditioneller Hagelvorhersagemethoden und führt einen neuartigen Ansatz ein, der die Output-Daten des GFS-Modells verwendet. Das Modell ist so konzipiert, dass es Hagelgrößen bis zu drei Tage im Voraus vorhersagen kann, wobei der Schwerpunkt auf den informativsten atmosphärischen Parametern liegt. Das Kapitel beschreibt die statistische Analyse und den Modellbauprozess, wobei der signifikante Einfluss bestimmter Parameter auf die Hagelgröße hervorgehoben wird. Die Zuverlässigkeit und statistische Signifikanz des Modells werden hervorgehoben, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Meteorologen macht.

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Literatur
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Metadaten
Titel
The Maximum Hail Size Assessment Regression Model by Predictive Fields of Meteorological Parameters
verfasst von
A. Kh. Kagermazov
L. T. Sozaeva
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-19012-4_20