Regional frequency analysis and spatial pattern characterization of Dry Spells in Iran
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper presents a methodology for regional frequency analysis and spatial pattern features of the Annual Maximum Dry Spell Length ( AMDSL ) as an indicator of drought conditions using the well‐known L‐moments approach and statistical‐based methods. Applying Ward's cluster‐analysis method identifies eight regions with distinctive AMDSL behaviours for Iran. Homogeneity testing indicates that most of these regions are homogenous. The goodness‐of‐fit test Z Dist shows that Generalized Logistic; Generalized Extreme Value and Pearson type III , distributions fit best for most regions. The spatial pattern of L‐Moment statistics demonstrates that although the northwestern and northern parts of the country experience short dry spells, these periods are inconstant, and extreme dry spell events may happen in these areas. Almost all spatial mapping of AMDSLs at different probabilistic levels demonstrates that dry spells increase gradually from west to east and from north to south, and the southern parts (especially along the Persian Gulf and Oman Sea) and central areas, including most agricultural lands, stand out as the most sensitive to soil moisture deficits, because of longer lasting droughts. © 2013 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».