The ability to simulate characteristics of the diurnal cycle of rainfall occurrence, and its evolution over the seasons is important to the forecasting of hydrological impacts resulting from land-use and climate changes within the humid tropics. This stochastic modelling study uses a generalized linear model (GLM) solution to second-order Markov chain models, as these discrete models are better at describing binary occurrence processes on an hourly time-scale than continuous-time approaches such as stochastic state-space models. We show that transition probabilities derived by the Markov chain method need to be time-varying rather than stationary to simulate the evolution of the diurnal cycle of rainfall occurrence over a Southeast Asian monsoon sequence. The conceptual and pragmatic links between discrete diurnal processes and continuous processes occurring over seasonal periods are thereby simulated within the same model.
Simulation de l'occurrence de pluie horaire au sein de la forêt équatoriale, Ile de BornéoRésumé L'aptitude à simuler les caractéristiques du cycle diurne d'occurrence des pluies et de son évolution au fil des saisons est importante pour la prévision des impacts hydrologiques de changements d'occupation du sol et de climat en zones tropicales humides. Cette étude de modélisation stochastique utilise une résolution de modèle linéaire généralisé (GLM) de modèles de type chaîne de Markov de second ordre, ces modèles discrets étant meilleurs pour décrire des processus d'occurrence binaire à pas de temps horaire que les approches continues telles que les modèles d'état stochastiques. Nous montrons que les probabilités de transition dérivées par la méthode de la chaîne de Markov doivent être évolutives au fil du temps plutôt que stationnaires pour simuler l'évolution du cycle diurne d'occurrence des pluies pendant une séquence de mousson en Asie du sud-est. Les liens conceptuel et pragmatique entre les processus diurnes discrets et les processus continus intervenant lors des périodes saisonnières sont simulés au sein du même modèle.
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