A functional mixed effect model approach to explore regional climate patterns in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
As global warming intensifies, localized climate studies have become essential to understanding the nuanced impacts of climate change, particularly in vulnerable countries like Bangladesh. While global climate models highlight general trends, the detailed temporal and regional variations within countries remain underexplored. Bangladesh, with its susceptibility to climate extremes, requires precise methodologies to analyze short-term climate projections and inform adaptive strategies. This study utilizes the Functional Linear Mixed-effects Model (FLMM), a sophisticated statistical framework for analyzing functional data with repeated observations, to investigate the effects of temporal and regional variations of the effect of daily temperature on annual precipitation across Bangladesh from 2008 to 2022. The population slope function $$\beta _{t}$$ was represented using 35 Fourier basis functions, while individual-level variability $$b_i{(t)}$$ was captured using 25 basis functions. A Residual Maximum Likelihood with Expected Maximisation algorithm (REML-based EM algorithm) estimated fixed effects and random effect variance parameters. The findings reveal significant district-wise variations in rainfall estimates, influenced by daily temperature patterns over time. Additionally, a functional autoregressive model (FAR(1)) highlights the influence of one-year rainfall differences on precipitation projections for the subsequent year. By capturing localized variability and addressing uncertainties, the model provides valuable insights for short-term climate forecasting, resource prioritization, and adaptive planning. Such insights can inform targeted interventions, including flood mitigation measures, drought-resistant agriculture, and dynamic resource allocation for climate adaptation strategies in Bangladesh.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».