Analyse fréquentielle régionale non stationnaire des crues à des sites non jaugés.
Notice bibliographique
Résumé
L'analyse fréquentielle régionale des crues est couramment utilisée pour estimer le risque de crue \nà un site où peu ou pas d'information est disponible sur les débits de pointe. Cette approche \nnécessite 1'hypothèse de stationarité des crues. Dans ce mémoire, une nouvelle méthode est \nprésentée afin de procéder à une analyse fréquentielle régionale des crues à des sites non jaugés \nlorsque l'hypothèse de stationarité n'est pas vérifiée. Des modèles locaux non stationnaires sont \nutilisés pour estimer le risque de crue aux sites jaugés. Cette information est ensuite utilisée de \npair avec les caractéristiques physiographiques et météorologiques des bassins versants de façon \nà définir un voisinage hydrologique pour le site non jaugé par l'analyse canonique des \ncorrélations (ACC). Un modèle de régression multiple est développé à l'intérieur de ce \nvoisinage. La méthode proposée a été testée à partir d'un groupe de stations de jaugeage des \ndébits situées dans le sud-est du Canada et le nord-est des Etats-Unis et qui présentent un signal \nde non stationarité. Les résultats indiquent que le développement d'un modèle de régression \nmultiple au moyen de 2 variables explicatives (incluant l'aire du bassin versant) mène à de \nbonnes estimations des quantiles de crue régionaux et non stationnaires de temps de retour 5 et \n100 ans pour la fin de la période d'observation historique (racine de l'erreur quadratique relative \nmoyenne de 38.2 % et 60.8 % respectivement). L'utilisation de l'ACC pour la définition du \nvoisinage hydrologique n'a pas donné de meilleurs résultats. Le nombre total de sites (29) est \nfaible et, conséquemment, la taille des voisinages hydrologiques est trop petite pour développer \nde bons modèles de régression à l'intérieur de ceux-ci. La comparaison des quantiles de crue \nrégionaux et non stationnaires avec les résultats stationnaires montre que le fait d'ignorer une \ntendance des crues printanières d'un site non jaugé peut mener à une sous-estimation ou \nsurestimation considérable des quantiles de crue pour ce site. \n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».