Air Temperature Prediction

Abstract

Air temperature is one of the most often measured meteorological parameters. Precise air temperature measurements are done in meteorological stations, whose spatial distribution may be uneven and for some applications unsuitable. Therefore, in order to provide the necessary temperature model for the appropriate applications, prediction of air temperature is performed. This paper presents a methodology of stochastic prediction of air temperature using the programming language "R". An example of the analysis and selection of the optimal set of predictors necessary for the prediction of temperature is provided. As "R" is basically statistical package, at the same time its possibilities as a GIS tool are shown.

Температура ваздуха представља један од метеоролошких параметара који се најчешће мере. Прецизна мерења температуре ваздуха врше се у метеоролошким станицама, чији просторни размештај може бити неравномеран и за поједине примене неодговарајући. Због тога се прибегава предикцији температуре ваздуха, како би се обезбедио неопходни температурни модел за одговарајуће примене. У оквиру овог рада приказана је техника стохастичке предикције температуре ваздуха користећи се програмским језиком „R“. Приказан је и пример анализе и одабира оптималног сета предиктора неопходних за предикцију температуре. Како „R“ у основи представља статистички пакет, истовремено су приказане и његове могућности коришћења као ГИС алата.