Stochastic River Flow Modelling and Forecasting of Upper Indus Basin
Notice bibliographique
Résumé
Upper Indus Basin (UIB) region has faced seasonal and sometimes unpredictable disastrous flow in their tributaries and contributing one of the world’s largest Indus River System. As these streams emerged from high mountains of Hindukush, Karakorum and Himalaya ranges, and formed as a lifeline for the local population of which90% is accommodate by Indus River system source. A little change in the regional climate may cause floods and outburst flows in the river and affects the lives, regional ecosystem and long part of the Karakoram highway. On the other hand, the shortage of water in Pakistan can create an alarming condition in future because a huge amount of eastern glaciers is shrinking. According to UN-ICC 2011 report Pakistan is in top of the four risky countries which adversely affected by climate change and especially worst hit by bi-catastrophes in 2010.During summer, intensifications of temperature may dissimilar for different locations/altitudes but it affects the glaciated areas. Moreover, the summer river flow and precipitation in previous winter and spring seasons has significant correlation shows their influence in the UIB region. Consequently, it may also be responsible for fluctuation in the seasonal/regular flows of UIB Rivers. To study these variations this paper analyses two types of data, mean monthly and 4-times moving average of monthly for long-term forecast. They belong to two different rivers Ghizer-Gilgit at Gilgit and Ghizer-Gilgit-Hunza at Alam stations. Both types of data illustrate a strong seasonal cycle. Therefore, seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) models of time series method have been used. The five selected SARIMA models explore 90% and more river flow forecast. Moreover, the result with 4-times moving average is more accurate than simple data.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».