Exploring the multiscale changeability of precipitation using the entropy concept and self-organizing maps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study utilized a spatio-temporal framework to assess the dispersion and uncertainty of precipitation in Iran. Thirty-one rain gauges with data from 1960 to 2010 were selected in order to apply the entropy concept and study spatio-temporal variability of precipitation. The variability of monthly, seasonal and annual precipitation series was studied using the marginal disorder index (MDI). To investigate the intra-annual and decadal distribution of monthly and annual precipitation values, the apportionment disorder index (ADI) and decadal ADI (DADI) were applied to the time series. The continuous wavelet transform was used to decompose the ADI time series into time-frequency domains. The decomposition of the ADI series into different zones helped to identify the dominant modes of variability and the variation of those modes over time. The results revealed the high disorderliness in the amount of precipitation for different temporal scales based on disorder indices. Based on the DI outcome for all rain gauges, a self-organizing map (SOM) was trained to find the optimum number of clusters (seven) of rain gauges. It was observed from the clustering that there was hydrologic similarity in the clusters apart from the geographic neighborhood.
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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 | 0,000 | 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 ».