Finer Scale Rainfall Projections for Kerala Meteorological Subdivision, India Based on Multivariate Empirical Mode Decomposition
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an innovative approach for statistical downscaling of rainfall based on scaling property of meteorological variables.The reanalysis data of five dominant meteorological variables mean sea level pressure, relative humidity, surface temperature, wind velocity (zonal and meridional components) extracted from National Centre for Environmental Prediction (NCEP) are used as predictors to project monthly rainfall of Kerala meteorological subdivision in India.The multiscale decomposition of predictor dataset of the region and the monthly rainfall of a specific grid point is performed simultaneously by employing the Multivariate Empirical Mode Decomposition (MEMD) technique.The individual modes are predicted by fitting stepwise linear regression (SLR) by considering the potential predictors based on p-value statistics.Subsequent addition of the predicted modes gives the monthly rainfall.The method is demonstrated by a specific grid point of Chalakkudi river basin in Kerala, India.The method is found to be superior over the linear regression and M5 model tree based transfer function approaches.Further, the MEMD-SLR hybrid model is used for rainfall projections of the state of Kerala under three representative concentration pathway scenarios (RCP2.6,RCP4.5 and RCP8.5) provided by Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCMa).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».