Global geographic and feature space coverage of temperature data in the context of spatio-temporal interpolation
Само за регистроване кориснике
2015
Чланак у часопису (Објављена верзија)
Метаподаци
Приказ свих података о документуАпстракт
This article highlights the results of an assessment of representation and usability of global temperature station data for global spatio-temporal analysis. Datasets from the Global Surface Summary of Day (GSOD) and the European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) were merged and consisted of 10,695 global stations for the year 2011. Three aspects of data quality were considered: (a) representation in the geographical domain, (b) representation in the feature space (based on the MaxEnt method), and
Кључне речи:
GSOD / MaxEnt / MODIS LST / Spatio-temporal analysis / Daily temperature interpolation / Global space-time kriging modelИзвор:
Spatial Statistics, 2015, 14, 22-38Издавач:
- Elsevier
Финансирање / пројекти:
- Истраживање климатских промена и њиховог утицаја на животну средину - праћење утицаја, адаптација и ублажавање (RS-43007)
- Улога и имплементација државног просторног плана и регионалних развојних докумената у обнови стратешког истраживања, мишљења и управљања у Србији (RS-47014)
- Croatian Science Foundation 2831
- Просторни, еколошки, енергетски и друштвени аспекти развоја насеља и климатске промене - међусобни утицаји (RS-36035)
DOI: 10.1016/j.spasta.2015.04.005
ISSN: 2211-6753