লেখক:  (1) ম্যাগি ডি. বেইলি, কলোরাডো স্কুল অফ মাইনস এবং ন্যাশনাল রিনিউয়েবল এনার্জি ল্যাব;  (2) ডগলাস নিচকা, কলোরাডো স্কুল অফ মাইনস;  (৩) মনজিৎ সেনগুপ্ত, ন্যাশনাল রিনিউয়েবল এনার্জি ল্যাব;  (4) আরন হাবতে, জাতীয় পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি ল্যাব;  (5) Yu Xie, জাতীয় পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি ল্যাব;  (6) সৌতির বন্দ্যোপাধ্যায়, কলোরাডো স্কুল অফ মাইনস।  লিঙ্কের টেবিল   বিমূর্ত এবং ভূমিকা   ডেটা   বায়েসিয়ান হায়ারার্কিক্যাল মডেল (BHM)   সৌর বিকিরণ উদাহরণ   ফলাফল   উপসংহার   পরিশিষ্ট A: সিমুলেশন স্টাডি   পরিশিষ্ট বি: রেগ্রিডিং সহগ অনুমান   তথ্যসূত্র  6। উপসংহার  এই অধ্যয়নটি জলবায়ু মডেল থেকে স্থানিক ডেটা রেজিডিংয়ের অনিশ্চয়তা বিশ্লেষণ করে, যা প্রায়শই বহু-মডেল জলবায়ু বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ। সৌর বিকিরণ ডেটা এনএসআরডিবি-র মতো একই গ্রিডে একটি সূচকীয় কোভেরিয়েন্স ফাংশন এবং একটি লগলিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন সহ ক্রিজিং ব্যবহার করে তার নেটিভ গ্রিড থেকে রেজিড করা হয়। দ্বিতীয়ত, আমরা রেগ্রিডিং ধাপের সাথে সম্পর্কিত অনিশ্চয়তাকে অন্তর্ভুক্ত করার সময় লিনিয়ার মডেল ওজন অনুমান করার জন্য একটি BHM প্রয়োগ করি। পরিশেষে, আমরা দুটির তুলনা করি এবং পরিশিষ্ট A-তে একটি অতিরিক্ত সিমুলেশন অধ্যয়ন প্রদান করি। নিষ্পাপ রেগ্রিডিং মডেল সহগ অনুমানগুলি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে মডেল সহগগুলির পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনের সীমার মধ্যে পাওয়া গেছে। ঋতুগতভাবে, আগস্ট মাসটি ইরা-ইন্টারিম দ্বারা বাধ্যতামূলক ডাব্লুআরএফ আরসিএম-এর জন্য নিষ্পাপ রেগ্রিডিং সহগ এবং পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনের মধ্যে একটি অমিল তৈরি করে। নির্দিষ্টভাবে,   আমরা দেখেছি যে WRF-এর জন্য এই মাসে ফলাফল সহগ অনুমানগুলি BHM-এর তুলনায় নিষ্পাপ পদ্ধতিতে বেশি ছিল। এটি পরামর্শ দেয় যে যখন রিগ্রিডিং অনিশ্চয়তাকে বিবেচনায় নেওয়া হয়, তখন NSRDB-তে ইউনিট বৃদ্ধির জন্য WRF ডেটাতে একটি ছোট বৃদ্ধি হয়, অথবা এই নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে WRF থেকে কম পক্ষপাতিত্বের ফলে রেগ্রিডিং অনিশ্চয়তা হতে পারে।  এটি পাওয়া গেছে যে সিমুলেটেড ক্ষেত্রগুলির জন্য পরীক্ষার ডেটার পিছনের কভারেজ আগস্ট এবং নভেম্বর মাসের জন্য নিষ্পাপ রেগ্রিডিং অনুমানের মতো ছিল। এটি পরামর্শ দেয় যে সিমুলেটেড ক্ষেত্র এবং মডেলের পরামিতিগুলির অনিশ্চয়তাকে বিবেচনায় নেওয়া হলে, এই ক্ষেত্রে সৌর বিকিরণের প্রকৃত মান এখনও 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান দ্বারা আচ্ছাদিত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। তাই যদি গ্রাউন্ড ট্রুথের জন্য রেগ্রিডেড ফিল্ডের শর্তসাপেক্ষ গড় গ্রহণ করা হয়, যেমনটি প্রায়শই হয়, সৌর বিকিরণের ক্ষেত্রে মডেলিংয়ের উপর রেগ্রিডিংয়ের ডাউনস্ট্রিম প্রভাবগুলি ন্যূনতম বলে মনে হয়। যাইহোক, বিএইচএম-এর বিবেচিত মাসগুলিতে নিষ্পাপ রেগ্রিডিং মডেলগুলির তুলনায় উচ্চতর RMSE মান ছিল যা নির্দেশ করে যে রেগ্রিডিং অনিশ্চয়তা যোগ করা নমুনা পূর্বাভাসের বাইরের জন্য পূর্বাভাস ত্রুটি বাড়িয়েছে। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে সাদাসিধা রেগ্রিডিং সহগ অনুমানগুলি ভাল ভবিষ্যদ্বাণী দেয় তবে মডেল পক্ষপাতগুলি সরাসরি মূল্যায়ন করার জন্য উপযুক্ত নয় কারণ মডেল পক্ষপাতগুলি রেগ্রিডিংয়ের উপর নির্ভরশীল।  অবশেষে, এই বিশ্লেষণটি সৌর বিকিরণের প্রসঙ্গে রেগ্রিডিং প্রভাবগুলি বোঝার জন্য একটি কাঠামো হিসাবে কাজ করে। যদিও এই অধ্যয়নটি এমন পরিস্থিতি খুঁজে পায়নি যেখানে বিএইচএম রেগ্রিডিং ধারাবাহিকভাবে নিষ্পাপ রেগ্রিডিং পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে গেছে, আমরা লক্ষ্য করি যে এই বিশ্লেষণটি নির্বাচিত পরিবর্তনশীলের চারপাশে ঘোরে: GHI। এটি দেখানো হয়েছে যে নির্বাচিত রেগ্রিডিং পদ্ধতিটি বিতরণের চরম উপর প্রভাব ফেলে (McGinnis et al. (2010)), তবে চরমগুলি সৌর বিকিরণের কেন্দ্রবিন্দু নয়। জলবায়ু ভেরিয়েবলগুলিতে বিএইচএম রেগ্রিডিং পদ্ধতি প্রয়োগ করার ভবিষ্যত বিশ্লেষণ যেখানে ডেটার চরমগুলি আরও ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা হয়, যেমন   বৃষ্টিপাত বা তাপমাত্রা হিসাবে, বিভিন্ন ফলাফল দিতে পারে এবং একটি উদাহরণ প্রদান করতে পারে যেখানে এই কাগজে প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি ডাউনস্ট্রিম মডেলিংয়ে উচ্চতর অনিশ্চয়তা দেখাতে পারে। উপরন্তু, এই অধ্যয়নটি একটি একক ধরণের রেগ্রিডিংকে বিবেচনা করে (একটি সূচকীয় কোভেরিয়েন্সের সাথে ক্রিজিং) এবং এই বিশ্লেষণটি সেই নির্দিষ্ট পদ্ধতিগুলির নিম্নধারার প্রভাবগুলি বোঝার জন্য অন্যান্য ধরণের ইন্টারপোলেশনে প্রসারিত করা যেতে পারে।  এই কাগজটি CC 4.0 লাইসেন্সের অধীনে   । arxiv-এ উপলব্ধ

Read My Stories

The publication about the quantity of something. The theory about why that quantity is what is. And research!

Quantification's blog

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

সৌর বিকিরণ জলবায়ু বিশ্লেষণে রেগ্রিডিং অনিশ্চয়তা নেভিগেট করা

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

বিটকয়েন UTXO এর মডেল, একটি অনন্য ইকোসিস্টেমকে শক্তিশালী করে

সফল ক্লাউড মাইগ্রেশনের সম্পূর্ণ নির্দেশিকা: কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

বিটকয়েন UTXO এর মডেল, একটি অনন্য ইকোসিস্টেমকে শক্তিশালী করে

সফল ক্লাউড মাইগ্রেশনের সম্পূর্ণ নির্দেশিকা: কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

এআই/এমএল ডাটালেকের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার তৈরির জন্য একজন স্থপতির গাইড

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps