Long term spatial trends in West African monsoon precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Across West Africa, rainfall is a vital weather component. Its importance in agriculture, the economy, and even governance across the region cannot be overstated due to the nature of the socio-economic vulnerabilities within this region. Therefore, the performance of the region’s economy and its governance depend largely on rainfall distribution directly or indirectly. This study aims to analyze rainfall distribution across the West African region using four indices: the mean rainfall distribution per month, days with rainfall exceeding a 1 mm threshold, days with rainfall exceeding a 5 mm threshold, and the maximum amount of rainfall each year. The CPC Global Unified Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation with a resolution of From 1979 to 2020 was used in this study. Trend was determined using the non-parametric Sen’s slope and Mann-Kendall tests. The number of days with rainfall greater than 1 mm and 5 mm showed positive trends between 0 and 0.4 mm/month during the considered months, although the trends were not statistically significant. Locations off the coast of Sierra Leone and Liberia, as well as on the continent of Nigeria, showed statistically significant negative trends. Considering the number of days with heavy rainfall from April to July, we observed a reduced trend in values compared to days with normal precipitation. This implies that although normal rainfall will increase, it will not be as much as heavy rainfall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».