Analiza szeregów czasowych zmian klimatycznych

Ta książka bada znaczenie dokładnego prognozowania opadów deszczu dla zarządzania zasobami wodnymi rolnictwa i gotowości na wypadek katastrof. Przedstawiono w niej analizę porównawczą dwóch modeli prognostycznych - regresji wektorów nośnych (SVR) i sezonowej autoregresyjnej zintegrowanej średniej ruchomej (SARIMA) - wykorzystujących historyczne dane o opadach z lat 2008-2021 do przewidywania trendów na lata 2022-2026. Dzięki technikom statystycznym i wizualizacyjnym takim jak analiza trendów średnie ruchome wykresy pudełkowe mapy cieplne wyniki Z i wykresy gęstości badanie identyfikuje wzorce i anomalie w danych dotyczących opadów. Podczas gdy oba modele wykazują dobrą zdolność predykcyjną SVR wykazuje lepszą wydajność szczególnie w wychwytywaniu złożonych nieliniowych wzorców. Książka podkreśla zalety integracji metod uczenia maszynowego z tradycyjnymi narzędziami statystycznymi w celu poprawy prognozowania opadów i wspierania decyzji opartych na danych w rolnictwie planowaniu środowiskowym i odporności na zmiany klimatu.