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Enregistrement W1624356652 · doi:10.1029/2003wr002456

Multivariate hydrological frequency analysis using copulas

2004· article· en· W1624356652 sur OpenAlexaffabout
Anne‐Catherine Favre, Salah‐Eddine El Adlouni, Luc Perreault, Nathalie Thiémonge, Bernard Bobée

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensHydro-QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopula (linguistics)Multivariate statisticsWatershedRange (aeronautics)Hydrology (agriculture)Marginal distributionFrequency analysisEconometricsMultivariate analysisTail dependenceMathematicsStatisticsEnvironmental scienceComputer scienceGeologyRandom variableGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the modeling of multivariate extreme values using copulas. Our approach allows us to model the dependence structure independently of the marginal distributions, which is not possible with standard classical methods. The methodology has been applied on two different problems in hydrology. The first application is concerned with the combined risk in the framework of frequency analysis. Four copulas have been tested on peak flows from the watershed of Peribonka in Québec, Canada. The second application relates to the joint modeling of peak flows and volumes. Three copulas have been applied to the watershed of the Rimouski River in Québec, Canada. This approach using copulas is promising since it allows us to take into account a wide range of correlation which can happen in hydrology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations703
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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