Evaluation of Seasonal Changes in Temperature and Precipitation for Iran Five Provincial Centres during 1960-2017
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Climate change is one of the key challenges of our era and it is a threat to sustainable development. Global warming has many meteorological consequences including rising air temperatures across the world. Undoubtedly, human activity has been one of the key factors to global warming followed by increased greenhouse gas emissions which will exacerbate changes in the Earth’s climate variables. So, any research work related to the climate around the world including Iran due to climate change may cause to better understand the cause and effect and make a better adaptation. This study investigates the regional warming in five meteorological stations in central provinces of Iran, based on seasonal changes in precipitation and temperatures over the period of 1960-2017 (study period). The seasonal drought severity based on Palmer index during 1960-2005 was used to monitor the drought intensity in the study areas which are in drought risk situation. The classification of drought severity using Palmer index shows the severe drought intensity in Arak, Qom, Semnan, Tehran and Isfahan respectively in all four seasons, especially during fall and summer. The slight changes in the coefficients of seasonal maximum, minimum and mean temperatures have been resulted. According to these results, the highest maximum (minimum) temperature rise has been calculated for Qom (Tehran) station during spring and winter (fall) seasons ~0.44°C (~0.67°C) in a decade during 1960-2017. However, the highest decrease in precipitation over Arak station has been calculated ~13.8 mm in a decade in winter during study period.
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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 | 0,001 | 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 découle