An Analysis of Highest Diurnal Precipitations Changes and Their Related to Annual Precipitations in Iran
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, in order to study of the highest daily precipitations of daily precipitations data in 46 synoptic and climatologic stations that almost covered all part of Iran have been got from the national weather organization and have been used after the extraction of necessary data for a 30-year period from 1976 to 2005. In concerning of data analysis, necessary statistical analyses like data homogeneity test, normality test, correlation test, simple and multiple regressions, variance analysis, Friedman's non parametric test and classification cluster analysis have been used. The results showed that the average of the highest precipitations in all the studied stations during the statistical period of the research, except in two stations of Boushahr and Khoy, don't have any significant difference. Investigation of the changes of the highest annual precipitations in the statistical period in each of these stations showed that these changes are significant in Sanandaj station and in the other stations no significant change is observed. The results also proved that there is a positive and significant relation between the highest daily precipitation and annual precipitation in all the stations which means increase in the annual precipitation the highest daily precipitation of stations growth. Finally climatic classification of the stations displays 5 layers in terms of the proportion from highest daily rain to annual rain in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».