Application of box-jenkins models for forecasting drought in north-western part of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the research paradigm has shifted towards prediction, characterization and categorization of droughts for its global impacts on agriculture-based economy. This study aims to parsimoniously forecast the drought phenomena categorized by standardized precipitation index (SPI) for the north-western part of Bangladesh using autoregressive moving average (ARIMA) models. We considered four meteorological stations, namely Bogra, Dinajpur, Ishwardi and Rajshahi which were mostly affected by the droughts. Seasonal effects were most distinct for higher order SPI series with time scales of 12 months and needed to be seasonally differenced. Based on root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE), the accuracy of the models increased as the order of the SPI series increased over time. There were approximately 60% decrease in RMSE and MAE values for SPI12 series compared to SPI3 series for selected stations. We found as the number of lead times increased the accuracy of the models decreased. A maximum of 6 months lead time was found for SPI12 series at Ishwardi where the fitted model accurately predicted the series. The present study concluded that the researcher should use short term prediction of drought using higher order SPI series for better prediction. Keywords: Accuracy measures, ARIMA, Forecasting, Parsimonious model, Standardized precipitation index
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».