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La quantification des biais dans les prévisions de température de surface du modèle Climate Forecast System version 2 (CFSv2) est caractérisée sur l'Inde en général et sur la région nord-ouest de l'Inde en particulier, pendant les mois d'hiver (c'est-à-dire décembre-janvier-février [DJF]). Des analyses statistiques telles que les séries temporelles, les biais de température, le pourcentage d'écart, l'erreur quadratique moyenne, etc. sont effectuées pour connaître les caractéristiques des biais de CFSv2 et de CFSR.

Produktbeschreibung
La quantification des biais dans les prévisions de température de surface du modèle Climate Forecast System version 2 (CFSv2) est caractérisée sur l'Inde en général et sur la région nord-ouest de l'Inde en particulier, pendant les mois d'hiver (c'est-à-dire décembre-janvier-février [DJF]). Des analyses statistiques telles que les séries temporelles, les biais de température, le pourcentage d'écart, l'erreur quadratique moyenne, etc. sont effectuées pour connaître les caractéristiques des biais de CFSv2 et de CFSR.
Autorenporträt
P.M.S. Hallika, pós-graduada pelo I.I.T. Bhubaneswar e licenciada em Engenharia Mecânica pelo Instituto de Engenharia e Tecnologia Gokaraju Rangaraju, trabalha atualmente como professora assistente no Instituto de Tecnologia e Ciência G. Narayanamma (para mulheres)