Monsoon Season Rain Prediction for the Year 2015 for Telangana, India Based on Telangana’s Historical Rain Data
Notice bibliographique
Résumé
In this work the prediction of rain is based on average of two methods. In these methods, historical rain data of Telangana from 1981 to 2012 are selected for projection. These methods take into account the trends in rain pattern also. Among the results are the effects of El Nino and La Nina which for Telangana are not as significant as compared to higher frequencies on annual rainfall basis. The period of these combined effects (El Nino and La Nina) is 10.67 years. The average rainfall of Telangana is 70 centimeters (cms). The normal range of rain varies between the mean+standard deviation as per the Indian Meteorological Department (IMD). The forecast is being made in November 2014 for the Year 2015 that the rain will be normal in the month of June whereas some excess rain will take place in later months as shown in Tables 1 to 5 here. The advantage of this approach is that it gives farmers far more time than they get presently when preliminary predictions are announced by Indian Meteorological Department in April for each monsoon.
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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 | 0,001 | 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 ».