The Spatial Analysis of Insolation in Iran
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at doing a spatial analysis of insolation in Iran. The statistical time span that has been investigated is the period between 1948 and 2009. After determining insolation, the spatial analysis maps are drawn as monthly, seasonal, and an annual map for the total statistical period. After the analysis of the annual map, Iran has been divided into 5 areas regarding the amount of insolation, including: areas with the least amount of insolation, areas with little amount of insolation, areas with average amount of insolation, areas with high amount of insolation and areas with the highest amount of insolation. The results of the study show that farthest area in north west of Iran with 185 kw/m2 has the lowest amount of insolation and the farthest area in south east of Iran with 235 kw/m2 has the most amount of insolation. The results of this study are not in agreement with the results of previous studies, which have been done through experimental models. The former studies done though experimental models show that a huge part of center and some parts of north west of Iran receive the highest insolation and coasts of Caspian sea receives the lowest insolation. While the results of the present study show that southern coasts of Iran receive the highest insolation and the north west of Iran has the lowest insolation. These results are because of the low amount of cloudiness and high amount of radiation angle in the south coasts of Iran and the high amount of cloudiness and low amount of radiation angle in the north west of Iran.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».