Rainfall Patterns Associated with the Oceanic Niño Index in the Colombian Coffee Zone
Notice bibliographique
Résumé
Farming is one of the most water-demanding activities in the world. In Colombia, a coffee crop planted with rust-resistant varieties requires between 1500 and 1800 mm of annual rainfall. Crop phenological stages such as flowering and production are determined by the behavior and amount of rainfall. The aim of this study was to evaluate the effect of the Oceanic Niño Index (ONI) on the cumulative rainfall for the Colombian coffee zone. Simple correlations between the Oceanic Niño Index and cumulative monthly rainfall level were analyzed. The correlation coefficient and the p-value were determined for each station analyzed and for each month of the year. The objective is to determine if the ONI could be used in a forecast by analogy—an old but effective method to make decisions in agriculture—and mainly to define adaptation strategies. We found that the relationship between the ONI and cumulative rainfall did not have a homogeneous behavior throughout the country. There are different behaviors, and those depend on the seasons and regions. ONI has a high impact on the rainfall of the dry seasons in the center and sometimes in the south of the country. However in the north, there are no significant effects of this index. It means that other indices should be used to quantify the effect of El Niño and La Niña on the rainfall of the Colombian coffee zone or, on the other way, the use of other climate variability triggers, such as the Pacific Decadal Oscillation or the North Atlantic Oscillation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».