Zeitreihenanalyse des Klimawandels [German]

By Sivakumaran P K, Mani N, Rithika S

Dieses Buch befasst sich mit der Bedeutung genauer Niederschlagsvorhersagen f r die Bewirtschaftung von Wasserressourcen, die Landwirtschaft und die Katastrophenvorsorge. Es enth lt eine vergleichende Analyse von zwei Vorhersagemodellen - Support Vector Regression (SVR) und Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) - unter Verwendung historischer Niederschlagsdaten aus den Jahren 2008 bis 2021, um Trends f r den Zeitraum 2022 bis 2026 vorherzusagen. Mithilfe von statistischen und Visualisierungstechniken wie Trendanalysen, gleitenden Durchschnitten, Boxplots, Heatmaps, Z-Scores und Dichteplots werden in der Studie Muster und Anomalien in den Niederschlagsdaten identifiziert. W hrend beide Modelle eine gute Vorhersagef higkeit aufweisen, zeigt SVR eine berlegene Leistung, insbesondere bei der Erfassung komplexer, nicht-linearer Muster. Das Buch hebt die Vorteile der Integration von Methoden des maschinellen Lernens mit traditionellen statistischen Werkzeugen hervor, um die Niederschlagsvorhersage zu verbessern und datengest tzte Entscheidungen in der Landwirtschaft, der Umweltplanung und der Klimaresilienz zu unterst tzen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6209011993
• ISBN13: 9786209011993
• Release Date: August 2025
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 72 Pages
• Weight: 0.24 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"