Potential of the CHIRPS Database for Extreme Precipitation Risk Studies. Assessment in the State of Jalisco (Mexico)
Notice bibliographique
Résumé
The Assessment of extreme precipitation as a natural hazard for society requires high temporal and spatial resolutions data.In those terms, satellite-based precipitation products such as CHIRPS (Rainfall Estimates from Rain Gauge and Satellite Observations) usually are an adequate data sources, not only because the resolution, but also due to the open access and low latency of the information.However, teleconnection efficiency is usually related to aspects such as the physical-geographical characteristics of terrains and the algorithms and parameterizations used in the process, so it is important to carry out a validation process before using this type of data source.Thus, this research aims to evaluate the potential of CHIRPS database in the risk studies associated with extreme precipitation through the study case of Jalisco state (Mé xico).CHIRPS data and in situ data, obtained from the Network of Conventional Climatic Stations of CONAGUA, are compared between 1981-2020, applying several descriptive and correlational statisticians, for this analysis, the daily data and pentads in the study period are used.For comparisons with reference stations, CHIRPS pixels containing those stations were used.The final value representing CHIRPS was obtained from a weighted mean interpolation between each of the pixel vertices and the location of the in situ station, and a series of extreme precipitation index proposed by the IPC C (Intergovernmental Panel on Climate Change).It was found that CHIRPS database is not recommended for the analysis of the maximum annual precipitation in 24 hours, as well as for consecutive days with rain and the total annual days with accumulated above the 95 percentiles.Nevertheless, results indicate a good adjustment for the annual distribution of rainfall and especially for the maximum annual precipitation in five days, useful for recurrence products and agrometeorological indicators.The importance of using CHIRPS data in this work is due to the lack of official information and the importance of combining data from satellite sensors with in situ stations, thus allowing a correction with real data.In the case of the Mexican territory, this product shows an acceptable behavior and its use has been recommended as an auxiliary database in studies related to droughts and average conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».