XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEnyong
探索生物活性化合物作为痴呆的干预措施的潜力：当前的见解和未来方向
Nicholas-Okpara Viola A.N.1,2，Adegboyega Maryam Olanshile 1,3*，Julius Enyong Oben 4，Leonard L. Williams 2，Utazi Ifesinachi Anastasia 5
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,