Long‐term projections of temperature, precipitation and soil moisture using non‐stationary oscillation processes over the <scp>UAE</scp> region
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study discusses the evolution of temperature, precipitation and soil moisture patterns over the United Arab Emirates ( UAE ) region, which is characterized by hot climate and scarce precipitation. A stochastic model that reproduces non‐stationary oscillation ( NSO ) processes by utilizing ensemble empirical mode decomposition ( EEMD ) and non‐parametric techniques is used to predict the evolution of temperature, precipitation and soil moisture. The long‐term gridded temperature, precipitation and soil moisture data from the Global Historic Climatic Network, Global Precipitation Climatology Center and Climate Prediction Center are used in this study. The data consists of 65 years of average monthly temperature and soil moisture measurements and 110 years of average monthly precipitation over the UAE . The last 20 years of observations of temperature, precipitation and soil moisture are reserved for the validation of the methodology and the rest of the data is used for prediction. The results show that future long‐term patterns are well captured by the model and hence confirm the potential of the EEMD technique and the NSO resampling ( NSOR ) modelling process. The model is also used for forecasting the evolution of temperature, precipitation and soil moisture patterns for the next 30 years. This procedure is finally used to produce the spatial patterns of temperature, precipitation and soil moisture. Significant increase in temperature and decrease in precipitation and soil moisture are observed particularly over Abu Dhabi. The spatial map shows strong increase (decrease) in temperature (precipitation and soil moisture) over most of the UAE . The results are quite different for the south eastern part of the UAE . Western parts of the UAE are projected to see larger temperature increases than other parts. The results are coherent with the previous findings over this region.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».