Switching the pooling similarity distances: Mahalanobis for Euclidean
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, catchment similarity measures based on flood seasonality have become popular alternatives for identifying hydrologically homogeneous pooling groups used in regional flood frequency analysis. Generally, flood seasonality pooling measures are less prone to errors and are more robust than measures based on flood magnitude data. However, they are also subject to estimation uncertainty resulting from sampling variability. Because of sampling variability, catchment similarity in flood seasonality can significantly deviate from the true similarity. Therefore sampling variability should be directly incorporated in the pooling algorithm to decrease the level of pooling uncertainty. This paper develops a new pooling approach that takes into consideration the sampling variability of flood seasonality measures used as pooling variables. A nonparametric resampling technique is used to estimate the sampling variability for the target site, as well as for every site that is a potential member of the pooling group for the target site. The variability is quantified by Mahalanobis distance ellipses. The similarity between the target site and the potential site is then assessed by finding the minimum confidence interval at which their Mahalanobis ellipses intersect. The confidence intervals can be related to regional homogeneity, which allows the target degree of regional homogeneity to be set in advance. The approach is applied to a large set of catchments from Great Britain, and its performance is compared with the performance of a previously used pooling technique based on the Euclidean distance. The results demonstrate that the proposed approach outperforms the previously used approach in terms of the overall homogeneity of delineated pooling groups in the study area.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».