Prediction of climate change scenarios in Varanasi District, U. P., India, using simulation models
Notice bibliographique
Résumé
Climate change refers to climatic fluctuations over a long period of time such that shift in the type of climate may occur over an area.Its effect may be decisive both globally and regionally.Climate change scenarios are a powerful tool for understanding climate change, charting response strategies and supporting climate policy making.Thus, the present research was conducted to foretaste climate change scenarios in Varanasi district, during 2015-2054 using simulated data of 5 CMIP3 GCMs and weighted ensemble method in comparison with observed data.Weighted ensemble method is also method, for diminishing uncertainty in simulated results.Their simulated monthly climatic parameters, that have been received from the CCCSN website of Canada, were downscaled by bilinear interpolation.Then results of 4 downscaled climatic parameters in seasonal and annual scale were validated along with their observed data using statistical formula (R, D, MSD, SB, SDSD and LCS).Results showed that, weighted ensemble method, is generally desirable and proper method, in reducing uncertainty in simulated results.According to the results obtained for the period 2015 to 2054, climate of Varanasi district will experience increased temperature in four seasons and a decrease in rainfall for SW monsoon and post-monsoon seasons.In addition, a decrease is anticipated in relative humidity in winter and summer seasons.Furthermore, an increase was observed in predicted sea level pressure for post-monsoon season, summer and SW monsoon seasons.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».