A graphical sensitivity analysis for statistical climate models: application to Indian monsoon rainfall prediction by artificial neural networks and multiple linear regression models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A form of sensitivity analysis is described that illustrates the effects that inputs have on outputs of statistical models. The strength and sign of relationships, the types of nonlinearity, and the presence of interactions between inputs can be diagnosed using this technique. Intended for interpreting flexible nonlinear models, the graphical sensitivity analysis is applied to artificial neural networks (ANNs) in this study. As ANNs are increasingly being used for climate prediction, the discussion focuses on specific problems associated with their use in this context. The technique is illustrated using a real‐world, long‐range climate prediction example. Principal components (PCs) of circulation fields prior to the Indian summer monsoon are related to rainfall during monsoon months for the 1958–98 period. The skill of multiple linear regression and ensemble ANNs are compared using a resampling procedure. Interpretation of the models is then conducted using traditional diagnostic tools and graphical sensitivity analysis. This provides an improved investigation of precursor circulation field–summer monsoon rainfall relationships identified in a previous modelling study. The relatively stable, linear relationship identified between the May 200 hPa geopotential height field and summer monsoon rainfall is confirmed. Correlations previously identified between 850 hPa geopotential heights during January and rainfall by ANNs are shown to be the result of a weakly nonlinear, interactive relationship involving the first and second PCs of this field. An analysis of out‐of‐sample model predictions suggests that this relationship does not persist over the entire study period. This may result from a modulation of the strength of the circulation–rainfall relationship by El Niño–southern oscillation. Stratification of the results also reveals a relatively strong, nearly linear relationship with monsoon strength during years exhibiting positive scores of the second PC. On extending the analysis to longer lead‐times, the surface pressure and 850 hPa geopotential height fields during November show relatively strong, persistent precursor relationships with summer monsoon rainfall. Sensitivity analyses suggest a mildly nonlinear relationship that is common to both fields. Copyright © 2002 Environment Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 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 ».