Modeling all exceedances above a threshold using an extremal dependence structure: Inferences on several flood characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Flood quantile estimation is of great importance for several types of engineering studies and policy decisions. However, practitioners must often deal with the limited availability of data and with short‐length observation series. Thus, the information must be used optimally. During the last decades, to make better use of available data, inferential methodology has evolved from annual maxima modeling to peaks over a threshold. To mitigate the lack of data, peaks over a threshold are sometimes combined with additional information, mostly regional or historical information. However, the most important information for the practitioner remains the data available at the target site. In this study, a model that allows inference on the whole time series is introduced. In particular, the proposed model takes into account the dependence between successive extreme observations using an appropriate extremal dependence structure. Results show that this model leads to more accurate flood peak quantile estimates than conventional estimators. In addition, as the time dependence is taken into account, inferences on other flood characteristics can be performed. An illustration is given with flood duration data. Our analysis shows that the accuracy of the proposed models to estimate flood duration is related to specific catchment characteristics. Some suggestions to increase the flood duration predictions are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».