O conjunto de dados MACAv2-METDATA é uma coleção de 20 modelos climáticos globais que abrangem os EUA contíguos. O método de análogos multivariáveis adaptativos (MACA, na sigla em inglês) é um método de redução de escala estatística que utiliza um conjunto de dados de treinamento (ou seja, um conjunto de dados de observação meteorológica) para remover vieses históricos e corresponder a padrões espaciais.
O conjunto de dados MACAv2-METDATA é uma coleção de 20 modelos climáticos globais que abrangem os EUA contíguos. O método de análogos multivariáveis adaptativos (MACA, na sigla em inglês) é um método de redução de escala estatística que utiliza um conjunto de dados de treinamento (ou seja, um conjunto de dados de observação meteorológica) para remover vieses históricos e corresponder a padrões espaciais.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The MACAv2-METDATA dataset, created by the University of Idaho, comprises 20 global climate models focused on the conterminous USA. It employs the Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method for statistical downscaling. This process utilizes a meteorological observation dataset to correct historical biases and align spatial patterns. The dataset, available monthly, is tagged with terms like climate, geophysical, and MACA, providing comprehensive climate data.\n"]]
