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NetCDF ファイルは、通常、気候データで使用されるファイルの形式です。NetCDF ファイルには、通常、各ディメンションが個別の変数である複数次元があります。座標データを含む NetCDF 変数は、座標変数、スカラー座標変数、または多次元座標変数と呼ばれます。たとえば、過去の期間内の地域の降雨データを保存する場合、データには 3 つのディメンションがあります。2 つのディメンションは空間解像度に依存し、最後のディメンションは時間の解像度に依存

近傍 K-NN は類似のアプローチです。この方法は、選択基準に従って異なるパターンを区別するための非パラメトリック統計パターン認識手順としてその起源を有する。この方法を通して、研究者は将来のデータを生成することができます。つまり、KNNは、条件関係に基づいて、観測されたレコードから値を条件付きで再サンプルする手法です。KNN は最も簡単なアプローチです。気象データを生成するための最も有望な非パラメトリック手法は、K-最も近い近傍 (K-NN

ユニデータネットワーク共通データフォーム(NetCDF)は、ユニデータ、大気研究のための大学(UCAR)コミュニティプログラム(UCP)の一部で開発され、維持されています。Unidataは主に国立科学財団が資金を提供しています。NetCDF は、アレイ指向の科学データの作成、アクセス、共有をサポートする、ソフトウェア ライブラリとマシンに依存しないデータ形式のセットです。これらのデータは非常に大きく、実際のデータのもう一つの特徴です。Net

干ばつの評価とモニタリング気象干ばつは、特定の期間および地域の気候学的平均に関する降水量の減少によって引き起こされる。干ばつの価値を測定するには、有用なツールが必要です。そのため、干ばつ特性の定量分析や、気候変動が干ばつに及ぼす影響に関する研究の研究を定量的に分析するために、干ばつ指数の価値を監視し評価する必要があります。干ばつ指数は、干ばつの早期発症と終わりを検出するためによく使用されます。気象干ばつ指数は、異なる時間スケールでの干ばつ変化