Copula Based Spatial Analysis of Drought Return Period in Southwest of Iran
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In the past years, Khuzestan province which is located in the southwest of Iran has experienced severe droughts. Drought can be explained by its characteristics known as duration or severity. However, combination of the two features by probabilistic approach is appeared to be a well improved method to describe the phenomena. The aim of this study is to provide a more accurate statistical method of determining drought based on simultaneous analysis of two drought characteristics. Here, precipitation data from twenty stations were used to determine drought characteristics, by Standardized Precipitation Index (SPI). Joint probability function of two variables were built via copula functions. The drought return period was calculated in the form of two scenarios. The first scenario is, based on an assumption that drought is recognized by at least one of the two specific characteristics. Drought in the second scenario is distinguished by the two characteristics in a joint probabilistic form. According to research results, there was no significant difference between the north and south of Khuzestan in the study of single characteristics of drought. While analyzing two characteristics of the drought, the return period in the north was shorter than the south. The return period of droughts in the east was always shorter than in the west. The drought return period varies from 30 to 52 months and 50 to 87 months for the first and second scenarios, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 découle