欧洲冬季天气体制条件下极端寒冷和弱风事件的高斯Copula建模
摘要：为缓解气候变化，需要向可再生能源转型。在欧洲，这种转变是由风能引领的，风能也是增长最快的能源之一。然而，能源需求和产量对气象条件和多个时间尺度上的大气变异很敏感。为了实现这两个变量之间所需的平衡，必须考虑高需求和低风能供应的关键条件在能源系统设计中。我们描述了一种方法来建模气象变量的联合分布，而不对其边际分布做出任何假设。在这种情况下，使用高斯Copula来建模冷和弱风事件的相关性。边缘分布用逻辑回归来建模，定义两组二元变量作为预测因子：四种大尺度天气模式和冬季季延的月份。通过将这个框架应用于ERA5数据，我们可以计算出高分辨率网格（0.25度）上冷和弱风事件的共同发生概率。我们的结果显示：a)在建模冷和弱风事件时必须考虑天气模式，b)在建模它们的联合分布时，必须考虑这些事件之间的相关性，c)需要分析每个月份的情况，d)复合事件中估计的最高天数与北大西洋涛动的负相位（1月份平均在芬兰、爱尔兰和立陶宛为3天，2月份在法国和卢森堡为3天）以及斯堪的纳维亚阻塞模式（1月份平均在爱尔兰为3天，2月份在丹麦为3天）相关联。这些信息可能与这些事件的次季节到季节性预测有关。
作者：Paulina Tedesco, Alex Lenkoski, Hannah C. Bloomfield, Jana Sillmann
论文ID：2209.12556
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2023-03-01