Joint modeling of wind speed and wind direction through a conditional approach

Atmospheric near surface wind speed and wind direction play an important role in many applications, ranging from air quality modeling, building design, wind turbine placement to climate change research. It is therefore crucial to accurately estimate the joint probability distribution of wind speed and direction. In this work we develop a conditional approach to model these two variables, where the joint distribution is decomposed into the product of the marginal distribution of wind direction and the conditional distribution of wind speed given wind direction. To accommodate the circular nature of wind direction a von Mises mixture model is used; the conditional wind speed distribution is modeled as a directional dependent Weibull distribution via a two-stage estimation procedure, consisting of a directional binned Weibull parameter estimation, followed by a harmonic regression to estimate the dependence of the Weibull parameters on wind direction. A Monte Carlo simulation study indicates that our method outperforms an alternative method that uses periodic spline quantile regression in terms of estimation efficiency. We illustrate our method by using the output from a regional climate model to investigate how the joint distribution of wind speed and direction may change under some future climate scenarios.Comment: 29 pages, 15 figure

Non-homogeneous hidden Markov-switching models for wind time series

International audienceIn this paper we propose various Markov-switching auotoregressive models for bivariate time series which describe wind conditions at a single location. The main originality of the proposed models is that the hidden Markov chain is not homogeneous, its evolution depending on the past wind conditions. It is shown that they permit to reproduce complex features of wind time series such as non-linear dynamics and the multimodal marginal distributions

On the construction of stochastic generators of wind conditions offshore Brittany

Mon travail porte sur la construction de générateurs aléatoires de conditions de vent en Bretagne. Ces modèles permettent de simuler artificiellement des conditions météorologiques réalistes et sont couramment utilisés pour la gestion des risques liés aux aléas climatiques. Ils sont construits sur la base de données historiques dans le but de produire des simulations cohérentes avec le climat actuel mais peuvent intégrer des scénarios de changement climatique. Les séquences simulées permettent de pallier le manque de données réelles et sont utilisées en entrée de modèles économiques ou écologiques.This work is aimed at constructing stochastic weather generators. These models enable to simulate artificially weather data that have statistical properties consistent with observed meteorology and climate. Outputs of these models are generally used in impact studies in agriculture or in ecology

Sur la construction de générateurs aléatoires de conditions de vent au large de la Bretagne

This work is aimed at constructing stochastic weather generators. These models enable to simulate artificially weather data that have statistical properties consistent with observed meteorology and climate. Outputs of these models are generally used in impact studies in agriculture or in ecology.Mon travail porte sur la construction de générateurs aléatoires de conditions de vent en Bretagne. Ces modèles permettent de simuler artificiellement des conditions météorologiques réalistes et sont couramment utilisés pour la gestion des risques liés aux aléas climatiques. Ils sont construits sur la base de données historiques dans le but de produire des simulations cohérentes avec le climat actuel mais peuvent intégrer des scénarios de changement climatique. Les séquences simulées permettent de pallier le manque de données réelles et sont utilisées en entrée de modèles économiques ou écologiques