Bivariate EMD‐Based Data Adaptive Approach to the Analysis of Climate Variability
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a data adaptive approach for the analysis of climate variability using bivariate empirical mode decomposition (BEMD). The time series of climate factors: daily evaporation, maximum and minimum temperatures are taken into consideration in variability analysis. All climate data are collected from a specific area of Bihar in India. Fractional Gaussian noise (fGn) is used here as the reference signal. The climate signal and fGn (of same length) are combined to produce bivariate (complex) signal which is decomposed using BEMD into a finite number of sub‐band signals named intrinsic mode functions (IMFs). Both of climate signal as well as fGn are decomposed together into IMFs. The instantaneous frequencies and Fourier spectrum of IMFs are observed to illustrate the property of BEMD. The lowest frequency oscillation of climate signal represents the annual cycle (AC) which is an important factor in analyzing climate change and variability. The energies of the fGn′s IMFs are used to define the data adaptive threshold to separate AC. The IMFs of climate signal with energy exceeding such threshold are summed up to separate the AC. The interannual distance of climate signal is also illustrated for better understanding of climate change and variability.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».