FACTOR FOR CORRECTING THE RAINFALL OF CHIRPS SATELLITE DATA AGAINST OBSERVATION DATA ON THE CILIWUNG WATERSHED(CASE STUDY OF KEMAYORAN METEOROLOGI STATION)
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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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».