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O trecho a seguir representa o uso da linguagem Python para pós-processamento de informações climáticas, considerando as variáveis fcst e obs variáveis numéricas vetoriais, que representam, respectivamente, a previsão realizada por um dado modelo climático e a observação para uma variável meteorológica.
1 import numpy as np
2
3 def alfa(fcst, obs):
4 mod_ep = np.abs((fcst - obs)/obs)
5 return np.nansum(mod_ep) / float(len(obs))
6
7 def beta(fcst, obs):
8 return np.nanmean(fcst - obs)
9
10 def gama(fcst, obs):
11 return np.sqrt\
(np.nansum((fcstobs)**2)/len(obs))
12
13 def sigma(fcst, obs):
14 return 1 - np.nansum( (fcst-obs)**2)\
/np.nansum((obs-np.nanmean(obs))**2)
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3 def alfa(fcst, obs):
4 mod_ep = np.abs((fcst - obs)/obs)
5 return np.nansum(mod_ep) / float(len(obs))
6
7 def beta(fcst, obs):
8 return np.nanmean(fcst - obs)
9
10 def gama(fcst, obs):
11 return np.sqrt\
(np.nansum((fcstobs)**2)/len(obs))
12
13 def sigma(fcst, obs):
14 return 1 - np.nansum( (fcst-obs)**2)\
/np.nansum((obs-np.nanmean(obs))**2)
Sobre o trecho marcado, é correto afirmar que
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