ANALISA DERET WAKTU CURAH HUJAN DAN KARAKTERISTIK IKLIM DI KOTA MAJALENGKA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pemanasan global bukan lagi issue karena sudah menunjukkan dampak yang nyata. Peningkatan suhu pasti mengubah karakteristik hujan dan menimbulkan cuaca ekstrem yang berpotensi menimbulkan perubahan iklim dan bencana. Kota Majalengka harus melakukan analisa kerentanan terhadap bencana akibat perubahan iklim sehingga bisa melakukan antisipasi. Antisipasi bencana terutama kekeringan, yang sudah pernah terjadi beberapa kali. Antisipasi bisa dilakukan dengan melakukan proyeksi curah hujan dan mengetahui perubahan karakteristik iklim. Penelitian ini melakukan analisa deret waktu dan proyeksi jangka pendek menggunakan metoda Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), berdasarkan data hujan harian maksimum selama 10 tahun (2011 – 2021) di Kota Majalengka. Analisa karakteristik iklim meliputi indeks musiman, tipe atau pola iklim dan frekuensi kejadian hujan. Kota Majalengka dalam kurun waktu 2011 – 2021 memiliki indeks musiman yang bervariasi antara 0,50 – 0,98 dan dengan indeks musiman rata-rata 0,79 yang mengklasifikasikan iklim di Kota Majalengka memiliki karakteristik musim yang selalu mulai dan berakhir pada bulan – bulan yang tetap tetapi cenderung memiliki musim kemarau yang lebih panjang. Kota Majalengka rentan terhadap bencana kekeringan. Model Arima terbaik untuk data hujan di Kota Majalengka dengan kurun waktu 2011 – 2020 adalah model ARIMA (3, 0. 1).
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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