This competition will explore how t

This competition will explore how to address this problem in a probabilistic manner. Knowing the full probabilistic spread of rainfall amounts can be very useful to drive hydrological and agronomic models -- much more than a single estimate of rainfall.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแข่งขันนี้จะสำรวจวิธีการแก้ไขปัญหานี้ในลักษณะ probabilistic รู้การแพร่กระจายเต็ม probabilistic จำนวนปริมาณน้ำฝนได้มากประโยชน์ไดรฟ์ด้านชลศาสตร์ และลักษณะทางพืชไร่รุ่น - มากขึ้นกว่าการประเมินปริมาณน้ำฝน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแข่งขันนี้จะสำรวจวิธีการที่จะแก้ไขปัญหานี้ในลักษณะที่น่าจะเป็น รู้ว่าการแพร่กระจายความน่าจะเต็มไปด้วยจำนวนปริมาณน้ำฝนจะมีประโยชน์มากในการขับรถรุ่นอุทกวิทยาและการเกษตร - มากขึ้นกว่าที่ประมาณการเดียวของปริมาณน้ำฝน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแข่งขันนี้จะศึกษาวิธีการแก้ไขปัญหานี้ในลักษณะการ . ทราบความน่าจะเป็นของปริมาณฝนกระจายเต็มสามารถเป็นประโยชน์อย่างมากที่จะขับรถและแบบจำลองทางอุทกวิทยา -- มากกว่าประมาณการเดียวของปริมาณฝน