A mathematical theory of de‐integrating long‐time integrated rainfall and its application for predicting 1‐min rain rate statistics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY To date, the methods devised for converting long‐term experimental probability distribution (pd), , of the rain rate ρ T integrated in T min ( T > > 1 min) to 1‐min pd, P R ( R ), of the instantaneous rain rate R , are based on flawed T ‐min data and, as such, are not based on fully reliable first principles. is not only an upward translated version of P R ( R ) but also rotated clockwise and distorted. The current methods do not correct these errors. We propose and discuss a mathematical theory, which corrects these errors and thus de‐integrates T ‐min experimental pds into the corresponding 1‐min pd, the input required by all rain attenuation prediction methods. The theory is based on simple first principles whose parameters are calibrated by means of a large and reliable rain‐rate data bank recorded in Spino d'Adda, a site held as an experimental laboratory and used for exploratory data analysis. We show that P R ( R ) is modelled by four distinct functions in four disjoint ranges, and that this modelling is physically meaningful. We have tested the theory up to integration times of 12 h, with a large experimental data bank of 1‐min rain‐rate time series recorded in Gera Lario, Fucino, Rome, Prague, and Montreal, besides Spino d'Adda. Defined the fraction of rainy time in an average year, P o (%), we have found that: (a) the modelling is very good up to 6 h; (b) in the range from about P o to 0.001%, the error values are constant, with average error set at about − 3% and RMS error less than 8% for T ≤ 120 min, less than about 9% for 120 < T ≤ 360 min. We have also applied the theory to rain‐rate time series provided by meteorological agencies with integration time T = 60 min (blind test) with excellent result. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle