Exploratory functional flood frequency analysis and outlier detection
Notice bibliographique
Résumé
The prevention of flood risks and the effective planning and management of water resources require river flows to be continuously measured and analyzed at a number of stations. For a given station, a hydrograph can be obtained as a graphical representation of the temporal variation of flow over a period of time. The information provided by the hydrograph is essential to determine the severity of extreme events and their frequencies. A flood hydrograph is commonly characterized by its peak, volume, and duration. Traditional hydrological frequency analysis (FA) approaches focused separately on each of these features in a univariate context. Recent multivariate approaches considered these features jointly in order to take into account their dependence structure. However, all these approaches are based on the analysis of a number of characteristics and do not make use of the full information content of the hydrograph. The objective of the present work is to propose a new framework for FA using the hydrographs as curves: functional data. In this context, the whole hydrograph is considered as one infinite‐dimensional observation. This context allows us to provide more effective and efficient estimates of the risk associated with extreme events. The proposed approach contributes to addressing the problem of lack of data commonly encountered in hydrology by fully employing all the information contained in the hydrographs. A number of functional data analysis tools are introduced and adapted to flood FA with a focus on exploratory analysis as a first stage toward a complete functional flood FA. These methods, including data visualization, location and scale measures, principal component analysis, and outlier detection, are illustrated in a real‐world flood analysis case study from the province of Quebec, Canada.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».