Statistical seasonal rainfall and streamflow forecasting for the Sirba watershed, West Africa, using sea-surface temperatures
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
The ability of various statistical techniques to forecast the July-August-September (JAS) total rainfall and monthly streamflow in the Sirba watershed (West Africa) was tested. First, multiple linear regression was used to link predictors derived from the Atlantic and Pacific sea-surface temperatures (SST) to JAS rainfall in the watershed up to 18 months ahead; then, daily precipitation was generated using temporal disaggregation; and finally, a rainfall–runoff model was used to generate future hydrographs. Different combinations of lag times and time windows on which SSTs were averaged were considered. Model performance was assessed using the Nash-Sutcliffe coefficient (Ef), the coefficient of determination (R2) and a three-category hit score (H). The best results were achieved using the Pacific Ocean SST averaged over the March–June period of the year, before the rainy season, and led to a performance of R2 = 0.458, Ef = 0.387 and H = 66.67% for JAS total rainfall, and R2 = 0.552, Ef = 0.487 and H = 73.28% for monthly streamflow.Editor D. Koutsoyiannis; Associate editor Not assigned
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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 | 0,003 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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