Wavelet Analysis of Seasonal Rainfall Variability of the Upper Blue Nile Basin, Its Teleconnection to Global Sea Surface Temperature, and Its Forecasting by an Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rainfall is the primary driver of basin hydrologic processes. This article examines a recently developed rainfall predictive tool that combines wavelet principal component analysis (WPCA), an artificial neural networks-genetic algorithm (ANN-GA), and statistical disaggregation into an integrated framework useful for the management of water resources around the upper Blue Nile River basin (UBNB) in Ethiopia. From the correlation field between scale-average wavelet powers (SAWPs) of the February–May (FMAM) global sea surface temperature (SST) and the first wavelet principal component (WPC1) of June–September (JJAS) seasonal rainfall over the UBNB, sectors of the Indian, Atlantic, and Pacific Oceans where SSTs show a strong teleconnection with JJAS rainfall in the UBNB (r ≥ 0.4) were identified. An ANN-GA model was developed to forecast the UBNB seasonal rainfall using the selected SST sectors. Results show that ANN-GA forecasted seasonal rainfall amounts that agree well with the observed data for the UBNB [root-mean-square errors (RMSEs) between 0.72 and 0.82, correlation between 0.68 and 0.77, and Hanssen–Kuipers (HK) scores between 0.5 and 0.77], but the results in the foothills region of the Great Rift Valley (GRV) were poor, which is expected since the variability of WPC1 mainly comes from the highlands of Ethiopia. The Valencia and Schaake model was used to disaggregate the forecasted seasonal rainfall to weekly rainfall, which was found to reasonably capture the characteristics of the observed weekly rainfall over the UBNB. The ability to forecast the UBNB rainfall at a season-long lead time will be useful for an optimal allocation of water usage among various competing users in the river basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».