ترجمه فارسی مقاله کمیت عدم اطمینان در پیش بینی های آب و هوا با گروه های همبستگی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Quantifying uncertainty in climate projections with conformal ensembles
عنوان مقاله به فارسی کمیت عدم اطمینان در پیش بینی های آب و هوا با گروه های همبستگی
نویسندگان Trevor Harris, Ryan Sriver
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 25
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Applications,Machine Learning,برنامه ها , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 15 August, 2024; v1 submitted 13 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 25 pages, 8 figures, 2 tables
توضیحات به فارسی ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 13 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 25 صفحه ، 8 شکل ، 2 جدول
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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

Large climate model ensembles are the primary tool for robustly projecting future climate states and quantifying projection uncertainty. Despite significant advancements in climate modeling over the past few decades, overall projection certainty has not commensurately decreased with steadily improving model skill. We introduce conformal ensembling, a new approach to uncertainty quantification in climate projections based on conformal inference to reduce projection uncertainty. Unlike traditional methods, conformal ensembling seamlessly integrates climate model ensembles and observational data across a range of scales to generate statistically rigorous, easy-to-interpret uncertainty estimates. It can be applied to any climatic variable using any ensemble analysis method and outperforms existing inter-model variability methods in uncertainty quantification across all time horizons and most spatial locations under SSP2-4.5. Conformal ensembling is also computationally efficient, requires minimal assumptions, and is highly robust to the conformity measure. Experiments show that it is effective when conditioning future projections on historical reanalysis data compared with standard ensemble averaging approaches, yielding more physically consistent projections.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مجموعه های بزرگ مدل آب و هوا ابزار اصلی برای پیش بینی محکم حالت های آب و هوایی در آینده و کمیت عدم اطمینان از پیش بینی هستند.علیرغم پیشرفت های چشمگیر در مدل سازی آب و هوا طی چند دهه گذشته ، اطمینان کلی طرح ریزی با مهارت مدل به طور پیوسته کاهش نیافته است.ما گروه های همبستگی را معرفی می کنیم ، یک رویکرد جدید برای تعیین کمیت عدم اطمینان در پیش بینی های آب و هوا بر اساس استنباط کنفورماسی برای کاهش عدم اطمینان پیش بینی.بر خلاف روشهای سنتی ، گروه های کنفورماسیونی یکپارچه مجموعه های مدل آب و هوا و داده های مشاهده ای را در طیف وسیعی از مقیاس ها برای تولید برآورد آماری دقیق و آسان برای تفسیر غیرقابل تفسیر ادغام می کنند.این می تواند برای هر متغیر آب و هوایی با استفاده از هر روش تجزیه و تحلیل گروهی اعمال شود و از روشهای تنوع بین مدل موجود در کمیت عدم اطمینان در تمام افق های زمانی و بیشتر مکان های مکانی تحت SSP2-4.5 استفاده کند.گروه های همبستگی نیز از نظر محاسباتی کارآمد هستند ، به حداقل فرضیات نیاز دارند و نسبت به اندازه گیری انطباق بسیار قوی است.آزمایشات نشان می دهد که هنگام تهویه پیش بینی های آینده در مورد داده های تجزیه و تحلیل تاریخی در مقایسه با رویکردهای متوسط ​​گروه استاندارد ، مؤثر است ، و پیش بینی های جسمی سازگارتر را به همراه دارد.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.