کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Seasonal climate forecasts are commonly based on model runs from fully coupled forecasting systems that use Earth system models to represent interactions between the atmosphere, ocean, land and other Earth-system components. Recently, machine learning (ML) methods are increasingly being investigated for this task where large-scale climate variability is linked to local or regional temperature or precipitation in a linear or non-linear fashion. This paper investigates the use of interpretable ML methods to predict seasonal precipitation for East Africa in an operational setting. Dimension reduction is performed by decomposing the precipitation fields via empirical orthogonal functions (EOFs), such that only the respective factor loadings need to the predicted. Indices of large-scale climate variability--including the rate of change in individual indices as well as interactions between different indices--are then used as potential features to obtain tercile forecasts from an interpretable ML algorithm. Several research questions regarding the use of data and the effect of model complexity are studied. The results are compared against the ECMWF seasonal forecasting system (SEAS5) for three seasons--MAM, JJAS and OND--over the period 1993-2020. Compared to climatology for the same period, the ECMWF forecasts have negative skill in MAM and JJAS and significant positive skill in OND. The ML approach is on par with climatology in MAM and JJAS and a significantly positive skill in OND, if not quite at the level of the OND ECMWF forecast.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی های آب و هوایی فصلی معمولاً بر اساس مدل های مدل پیش بینی کاملاً همراه است که از مدل های سیستم زمین استفاده می کنند تا تعامل بین جو ، اقیانوس ، زمین و سایر اجزای سیستم زمین را نشان دهند.اخیراً ، روشهای یادگیری ماشین (ML) به طور فزاینده ای برای این کار مورد بررسی قرار می گیرند که در آن تغییرپذیری آب و هوا در مقیاس بزرگ به دمای محلی یا منطقه ای یا بارش به صورت خطی یا غیرخطی مرتبط است.در این مقاله به بررسی استفاده از روشهای قابل تفسیر ML برای پیش بینی بارش فصلی برای شرق آفریقا در یک محیط عملیاتی پرداخته شده است.کاهش بعد با تجزیه مزارع بارش از طریق عملکردهای ارتوگونی تجربی (EOF) انجام می شود ، به گونه ای که فقط بارهای عامل مربوطه به پیش بینی نیاز دارند.شاخص های تغییرپذیری آب و هوا در مقیاس بزرگ-از جمله نرخ تغییر در شاخص های فردی و همچنین تعامل بین شاخص های مختلف-در این صورت به عنوان ویژگی های بالقوه برای به دست آوردن پیش بینی های تنگ از یک الگوریتم ML قابل تفسیر استفاده می شود.چندین سؤال تحقیق در مورد استفاده از داده ها و تأثیر پیچیدگی مدل مورد بررسی قرار گرفته است.نتایج در برابر سیستم پیش بینی فصلی ECMWF (SEAS5) به مدت سه فصل-MAM ، JJAS و OND-در دوره 1993-2020 مقایسه می شود.در مقایسه با اقلیم شناسی برای مدت مشابه ، پیش بینی های ECMWF مهارت منفی در MAM و JJA و مهارت مثبت قابل توجهی در OND دارند.رویکرد ML با اقلیم شناسی در MAM و JJAS و مهارت به طور قابل توجهی مثبت در OND است ، اگر کاملاً در سطح پیش بینی OND ECMWF نباشد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
