Zobrazeno 1 - 10
of 131
pro vyhledávání: '"R. Tolosana Delgado"'
Publikováno v:
Applied Computing and Geosciences, Vol 8, Iss , Pp 100044- (2020)
Biplots constructed from principal components of a compositional data set are an established means to explore its features. Principal Component Analysis (PCA) is also used to transform a set of spatial variables into spatially decorrelated factors. H
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/234c407dd7d542b88ff84edaea66b10f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Advances in Geosciences, Vol 26, Pp 71-76 (2010)
A Point-Over-Threshold approach using a reparameterization of the Generalized Pareto Distribution (GPD) has been used to assess changes in the daily rainfall Barcelona series (1854–2006). A Bayesian approach, considering the suitable scale and phys
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e1ea5b389ab34bf4b75a475ddbf6a608
Publikováno v:
Advances in Geosciences, Vol 2, Pp 117-121 (2005)
Daily precipitation is recorded as the total amount of water collected by a rain-gauge in 24h. Events are modelled as a Poisson process and the 24h precipitation by a Generalized Pareto Distribution (GPD) of excesses. Hazard assessment is complete wh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c70851efcd6d4cbfa149349fb7f9afff
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Computing and Geosciences, Vol 8, Iss, Pp 100044-(2020)
Biplots constructed from principal components of a compositional data set are an established means to explore its features. Principal Component Analysis (PCA) is also used to transform a set of spatial variables into spatially decorrelated factors. H
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dce934ba09f18ae801863de0f9afe897
https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100044
https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100044
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Continental shelf research 87 (2014): 17–27. doi:10.1016/j.csr.2013.12.013
info:cnr-pdr/source/autori:Bertotti L.; Cavaleri L.; Soret A.; Tolosana-Delgado R./titolo:Performance of global and regional nested meteorological models/doi:10.1016%2Fj.csr.2013.12.013/rivista:Continental shelf research/anno:2014/pagina_da:17/pagina_a:27/intervallo_pagine:17–27/volume:87
info:cnr-pdr/source/autori:Bertotti L.; Cavaleri L.; Soret A.; Tolosana-Delgado R./titolo:Performance of global and regional nested meteorological models/doi:10.1016%2Fj.csr.2013.12.013/rivista:Continental shelf research/anno:2014/pagina_da:17/pagina_a:27/intervallo_pagine:17–27/volume:87
We discuss the performance of two global meteorological models in a difficult enclosed sea area and the possible improvements using two respectively nested high resolution local models. Each of the four sets of wind fields has been used to drive the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f411b479929ae4d4b5dfc65d940798bd
https://doi.org/10.1016/j.csr.2013.12.013
https://doi.org/10.1016/j.csr.2013.12.013