Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India

100%

Gautam R. , Sinha A. K.

Journal of Water and Land Development

2016

nr 30

Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India

100%

Gautam R. , Sinha A. K.

Journal of Water and Land Development

2016

tom no. 30

51--56

Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore, in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.

Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.

Morphological differentiation of caprine Sarcocystis species: evidence of occurrence of Sarcocystis hircicanis in India

80%

Srivastava P. S. , Kumar A. , Sinha S. R. P. , Sinha A. K.

Acta Protozoologica

1991

tom 30

nr 1

Evaluation and Analysis of Environmental Noise Pollution in Seven Major Cities of India

61%

Garg N. , Sinha A. K. , Dahiya M. , Gandhi V. , Bhardwaj R. M. , Akolkar A. B.

Archives of Acoustics

2017

tom Vol. 42, No. 2

175--188

The paper describes the noise monitoring data acquired from the pilot project on the establishment of National Ambient Noise Monitoring Network (NANMN) across seven major cities in India for continuous noise monitoring throughout the year. The annual average Lday (06–22 h) and Lnight (22–06 h) values observed in year 2011–2014 for the 35 locations under study in which 14 locations are in commercial zone, 5 in Industrial, 7 in residential and 9 in silence zones are described. The long-term noise monitoring shows that ambient noise levels have marginally increased for 29 sites (82.9%) since past four years. The present study is focused on evaluation and analysis of environmental noise pollution at 35 noise monitoring sites in seven major cities of India and shall be instrumental in planning for the noise abatement measures for controlling the noise pollution in these sites.