Gió mùa Tây Phi (WAM) là một hệ thống khí hậu phức tạp với những tác động to lớn. Nghiên cứu này sử dụng khung dựa trên dữ liệu thay thế để định lượng độ bất định trong tham số hóa mô hình và cải thiện mô phỏng với mô hình ICON. Bằng cách áp dụng quy trình Gauss và hồi quy thành phần chính, phương pháp này cho phép phân tích độ nhạy và tối ưu hóa hiệu quả. Kết quả làm nổi bật ảnh hưởng của các tham số chính lên WAM và chứng minh tính hiệu quả của khung.

Abstract:

The West African monsoon (WAM) is a complex climatic system with major impacts. This study uses a surrogate-based framework to quantify uncertainties in model parameterizations and to improve simulations with the ICON model. By applying Gaussian process and principal component regression, the approach enables efficient sensitivity analysis and optimization. Results highlight key parameter influences on the WAM and demonstrate the framework’s effectiveness.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Fischer, Matthias
Thông tin nhan đề:	Surrogate-based uncertainty quantification and parameter optimization in simulations of the West African monsoon
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Khoa học môi trường
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/169812
Mô tả vật lý:	164tr
Năm xuất bản:	2025