The Application Research of the TRMM Precipitation Data in the Provincial Scale—A Case Study of Liaoning Province
Notice bibliographique
Résumé
According to the monthly precipitation data of Tropical Rainfall Measurement Mission(TRMM) 3B43 from January 1998 to December2010,a case study as the provincial scale,the change of recent 13-year precipitation in Liaoning Province were analyzed by means of the liner climatic tendencies ratio method and Geographical Information System(GIS) spatial analytic techniques. Some conclusions can be drawn: The linear correlation between TRMM precipitation data and observed data and is very high,the data has a higher accuracy; The annual precipitation in Liaoning Province is mainly between 425-1 082 mm,and the overall performance is the trend of decreasing from the southeast to the northwest; The main precipitation concentrate in May to September of each year,the precipitation during this period accounted for more than 70% of the total annual precipitation,among them,the maximum precipitation concentrate in July,to 20% of the annual precipitation,and in February the minimum,less 2% of the annual precipitation,seasonal change is obvious; In recent 13 years,the average annual precipitation showed increasing trend in Liaoning Province. However,the summer precipitation showed a decreasing trend,the precipitation in the western and middle Liaoning Province is particularly evident. These indicate that in recent 13 years,the phenomenon of regional drought in spring and summer is serious.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».