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Données du temps journalières sont exigées pour beaucoup d'applications tel que la conception de structures hydrauliques, études dans la hydrologie des ?watershed?, détermination d'évaporation, évaluation du destin des polluants dans sols, et l'exécution des modèles de la simulation de la récolte ce que sont influencés selon le temps. Beaucoup d'applications exigent des longues durées de données du temps journalières expliquer de la variabilité de l'environnement. Ces données incluent généralement la radiation totale solaire, température maximume et minimume, précipitation, vent, et de la mesure de vapeur de l'eau dans l'air (Acock et Acock, 1991). Dans beaucoup de régions agricoles telles données sont non plus incomplet ou pas facilement disponible. Les archives peuvent être de durée insuffisante, ou seulement des résumés mensuels peuvent être disponible. Par conséquent, cela est désirable produire des données du temps journalières satisfaire tels besoins. Données du temps fiables journalières ce que sont produites doivent posséder caractéristiques semblables statistiques comme données du temps réelles pour une région donnée.
Plusieurs modèles ont été proposés que reproduit des données du temps selon génération stochastic de longues périodes de données actuelles journalières (Bond , 1979; Nicks et harp, 1980; Bruhn et al., 1980; Richardson, 1981). Ces modèles sont basés sur théories valables ce soutient les techniques de la génération, mais n'est pas utilisé quelquefois parce qu'ils ne sont pas utilisateur-amicaux ou ne sont pas généralement applicable (Richardson et Wright, 1984).
Un modèle pour la génération du temps ce qu'a été appliquée largement dans les Etats-Unis est WGEN par Richarson et Wright (1984). Ce modèle produit des évaluations de la précipitation journalière, températures maximumes et minimumes, et radiation solaire, et il est conçu préserver l'interdépendance entre variables aussi bien que persistance et caractéristiques saisonnières de chaque variable.
Avec WGEN, quatre paramètres sont exigés pour la génération de la précipitation, qui est considéré constant dans chaque mois, mais est variable de mois à mois. Cette approche peut introduire des inexactitudes avec la génération de la précipitation. Les valeurs de ces paramètres ont été déterminées de archives longues des données aux 139 localisations aux Etats-Unis. La procédure utilisé pour la génération de la radiation solaire et température est originaire de la supposition que c'est faiblement des processus stationnaires (Matalas, 1967). Un un-terme Fourier série est utilisée a modeler la variation saisonnière avec la température et la radiation solaire. Les coefficients du terme Fourier a été déterminé partout les localisations essayé et se trouvait que quelques des coefficients étaient fortement dépendant sur localisation (Richardson et Wright, 1984), ce limite donc l'application de ce modèle à régions où ces coefficients sont disponible.
WGEN exige des longs registres de données du temps journalières a estimer des paramètres, ce limite sa utilité à régions du monde où données suffisantes sont disponible. Résumés mensuels des données du temps ne peuvent pas être utilisés pour produire des données journalières. Les paramètres qui sont exigés pour WGEN sont actuellement disponibles seulement pour les Etats-Unis continentaux. Richarson et Wright (1984) a rapporté aussi que, pour quelques localisations, il y avait différences dans précipitation moyenne mensuelle et températures entre réel et données généré. Dans quelques cas la cause des différences a été attribuée au lissage temporel et spatial lequelle est inhérent de WGEN.
Pour résout quelques des problèmes précité, une version de WGEN (ClimGen) a été développée par Gaylon S. Campbell (Washington State University, 1990). ClimGen produit la température journalière (maximume et minimume), et précipitation de données du temps journalières, si disponible, ou des résumés mensuels.