Seasonal prediction of tropical cyclone activity over the North Indian Ocean using the neural network model
Nath, Sankar
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM, publicado en Atmósfera, y cosechado de Revistas UNAM
dor_id: 11143
506.#.#.a: Público
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561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
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351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
351.#.#.b: Atmósfera
351.#.#.a: Artículos
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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
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850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
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100.1.#.a: Nath, Sankar
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245.1.0.a: Seasonal prediction of tropical cyclone activity over the North Indian Ocean using the neural network model
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264.#.1.c: 2015-10-06
653.#.#.a: Tropical cyclone; seasonal prediction; neural network; artificial neural network; multiple linear regression; jackknife; north Indian Ocean
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx
884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/ATM.2015.28.04.06
001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/47054
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: A neural network (NN) model is developed to predict the seasonal number of tropical cyclones (TCs) formed over the north Indian Ocean during the post-monsoon season (October, November, December). The frequency of TCs and the large scale climate variables derived from the NCEP/NCAR reanalysis dataset of resolution 2.5º • 2.5o have been analyzed for the period 1971-2013. Data for the years 1971-2002 have been used for the development of the model, which is tested with independent sample data for the years 2003-2013. Applying correlation analysis, five large-scale climate variables, namely geopotential height at 500 hPa, relative humidity at 500 hPa, sea level pressure, and zonal wind at 700 hPa and 200 hPa for the antecedent month September are selected as predictors. Based on some performance parameter statistics, the performance of the NN model is evaluated and the results are compared with the multiple linear regression (MLR) model. From the results it is inferred that the predicted tropical cyclone count by both models is very close to the actual counts for both periods. However, the NN model is found to be superior to the MLR model. This tropical cyclone prediction technique may be useful for operational prediction purposes.
773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 28 No. 4 (2015); 271-281
773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
046.#.#.j: 2021-10-20 00:00:00.000000
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236
310.#.#.a: Trimestral
300.#.#.a: Páginas: 271-281
264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
doi: https://doi.org/10.20937/ATM.2015.28.04.06
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Nath, Sankar
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM, publicado en Atmósfera, y cosechado de Revistas UNAM
Nath, Sankar (2015). Seasonal prediction of tropical cyclone activity over the North Indian Ocean using the neural network model. Atmósfera; Vol. 28 No. 4, 2015; 271-281. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/11143