Application of Shannon Entropy in Assessing Changes in Precipitation Conditions and Temperature Based on Long-Term Sequences Using the Bootstrap Method
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the Shannon entropy measure was used to evaluate the change in precipitation and temperature conditions. Due to the short, low-volume sequences of analyzed precipitation and temperature data, a bootstrap method was used in the procedure for calculating Shannon entropy. The analysis used minimum and maximum values of monthly precipitation totals and average monthly temperatures for 377 catchments distributed across the globe. 110-year data sequences from 1901 to 2010 were analyzed. Entropy values for the estimated parameters of the generalized extreme value distribution (GEV) were calculated for the accepted data. Entropy value calculations were performed for the left-hand constraint, based on minimum values, and for the right-hand constraint, based on maximum values. Based on the analysis of precipitation and temperature sequences, trend forms were identified for the left and right Shannon entropy values. This made it possible to obtain information on the directions of changes occurring in the area of minimum and maximum values in the field of monthly precipitation and average temperatures in the analyzed catchments. The study showed the existence of Shannon entropy trends. Evaluation of entropy trends for precipitation and temperature sequences was performed using non-parametric tests. Mann -Kendall tests at the 5% significance level were used in the trend analyses. The Pettitt test was performed to determine the point of change in trend for precipitation and temperature data. The analysis performed was supported by graphical presentations.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».