FACTOR FOR CORRECTING THE RAINFALL OF CHIRPS SATELLITE DATA AGAINST OBSERVATION DATA ON THE CILIWUNG WATERSHED(CASE STUDY OF KEMAYORAN METEOROLOGI STATION)
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
The hydrological and environmental cycles in a river area strongly affect rainfall intensity and seasonal patterns. To accurately assess water resource capacity, precise rainfall data from each observation station is crucial. However, unevenly distributed rain gauges often challenge researchers, as insufficient data can hinder their analysis. In these situations, satellite images can provide valuable additional information.Aims: The objective of this study was to analyze the accuracy of CHIRPS satellite rainfall data from observation stations in the Ciliwung watershed, especially in the DKI Jakarta Province area, over the last 30 years (1993–2022).Methodology and results: Statistical analysis such as multiple linear regression with the stepwise method is used to analyze CHIRPS rainfall against observed rainfall data according to the location of the rain station. The validation results in this study show that the average results of the two observation stations have a value of R2 = 0.91 and NSE = 0.9068.Conclusion, significance and impact study: CHIRPS data can be categorized as very good if used as an alternative to limited observational rainfall data, which can then be used in analyzing water availability in the Ciliwung watershed (Jakarta).
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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 | 0,001 | 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