On the application of Principal Component Analysis for accurate statistical-dynamical downscaling of wind fields

dc.creatorRoberto Aurelio Chávez Arroyo
dc.date2013
dc.date.accessioned2018-10-18T20:12:59Z
dc.date.available2018-10-18T20:12:59Z
dc.descriptionA new methodology for the accurate statistical-dynamical downscaling of surface wind fields for longterm periods is described in this work. This new method is based on stratified sampling of long-term mean Sea Level Pressure fields combined with Principal Component Analysis for the determination of the most representative synthetic year. Validation is performed with 9 years of dynamically downscaled wind fields for the Iberian Peninsula obtained with the mesoscale model SKIRON. The results show that compared to the traditional method of dynamically downscaling random annual periods, the error in the predicted average wind speed is reduced by almost 30%. © 2013 The Authors. Published by Elsevier Ltd.
dc.identifier.doi10.1016/j.egypro.2013.08.009
dc.identifier.endpage76
dc.identifier.issn18766102
dc.identifier.startpage67
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/630349
dc.identifier.volume40
dc.languageeng
dc.publisherElsevier Ltd
dc.relationhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84898724175&doi=10.1016%2fj.egypro.2013.08.009&partnerID=40&md5=571c5addc56b0f8de6d9b3e47eebc99a
dc.relationInvestigadores
dc.relationEstudiantes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceEnergy Procedia
dc.subject.classification7 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.titleOn the application of Principal Component Analysis for accurate statistical-dynamical downscaling of wind fields
dc.typeConferencia
refterms.dateFOA2018-10-18T20:12:59Z

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