TY - JOUR A2 - Gerosa，贾科莫AU - 尼亚兹，RIZWAN AU - Almanjahie，易卜拉欣M. AU - 阿里，佐勒菲卡尔AU - 费萨尔，AU穆罕默德 - 侯赛因，Ijaz PY - 2020 DA - 2020年2月17日TI - 一种新框架对于选择使用蒙特卡罗特征选择（MCFS）算法的SP信息化气象观测站 - 5014280 VL - 2020 AB - 气象站的空间分布在水文研究显著的作用。气象数据起到干旱监测显著的作用;在这方面，气象台站的准确，可提供越来越完善和加强干旱预测的技巧是至关重要的。从这个角度来看，气象台站的特定区域的选择有准确的估计和区域一级的连续监测干旱危害的实质意义。但是，安装和数据挖掘在大量气象台站的要求高的成本和资源。因此，有必要在一个特定区域现有气象站用于进一步分析气候和数据库重新分析中秩和发现的依赖关系。在本文中，蒙特卡洛特征选择和相互依赖发现（MCFS-ID）算法为基础的框架提出来识别在特定区域的重要气象站。而后，位于不同旁遮普（巴基斯坦）的气候区域12个气象观测站的提议的框架。我们雇用的1，3，6，9，12，24，和48个月的时间尺度数据的干旱指数SPTI发现在不同地点气象观测站之间的相互依赖。 We found that Sialkot has significance regional importance for studying SPTI-3, SPTI-6, and SPTI-48 indices. This regional importance is based on scores of relative importance (RI); for example, the RI values for SPTI-3, SPTI-6, and SPTI-48 indices are 0.1570, 0.1080, and 0.0270, respectively. Furthermore, the Jhelum station has more relative importance (RI = 0.1410 and 0.1030) for SPTI-1 and SPTI-9 indices, while varying concentration behaviour is observed in the remaining time scales. SN - 1687-9309 UR - https://doi.org/10.1155/2020/5014280 DO - 10.1155/2020/5014280 JF - Advances in Meteorology PB - Hindawi KW - ER -