Prediction of East African Seasonal Rainfall Using Simplex Canonical Correlation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A linear statistical model, canonical correlation analysis (CCA), was driven by the Nelder–Mead simplex optimization algorithm (called CCA-NMS) to predict the standardized seasonal rainfall totals of East Africa at 3-month lead time using SLP and SST anomaly fields of the Indian and Atlantic Oceans combined together by 24 simplex optimized weights, and then "reduced" by the principal component analysis. Applying the optimized weights to the predictor fields produced better March–April–May (MAM) and September–October–November (SON) seasonal rain forecasts than a direct application of the same, unweighted predictor fields to CCA at both calibration and validation stages. Northeastern Tanzania and south-central Kenya had the best SON prediction results with both validation correlation and Hanssen–Kuipers skill scores exceeding +0.3. The MAM season was better predicted in the western parts of East Africa. The CCA correlation maps showed that low SON rainfall in East Africa is associated with cold SSTs off the Somali coast and the Benguela (Angola) coast, and low MAM rainfall is associated with a buildup of low SSTs in the Indian Ocean adjacent to East Africa and the Gulf of Guinea.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».