Orographic Precipitation Modeling with Multiple Linear Regression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A multiple linear regression (MLR) model, in conjunction with Geographic Information Systems technology, was used to derive the relationship between annual precipitation and elevation, longitude, and latitude. The island of Crete, in Greece, was used as the case study. A multiscale precipitation analysis was performed on areas ranging from large areas (the whole island and the northern, southern, and eastern parts of the island), to medium areas (watersheds), to small areas (sub-basins). While the MLR annual precipitation estimates (which used elevation, latitude, and longitude information) were found to be more reasonable than estimates obtained using elevation only when applied to the whole island, the difference between the MLR estimates and the elevation-only estimates was smaller when applied to individual watersheds. The MLR provides realistic estimates for mean areal precipitation for the island of Crete: 700±100, 950±150, and 1,300±200 mm for dry, average, and wet years, respectively. Elevation-rainfall gradients are: 0.45–0.6, 0.6–0.9, and 0.9–1.3 mm/m for dry, average, and wet years, respectively. Of this, 44% falls on the northern, 33% on the southern, and 23% on the eastern parts of the island for a typical average year.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle