Development and analysis of a simple model to represent the zero rainfall in a universal multifractal framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High-resolution rainfall fields contain numerous zeros (i.e. pixels or time steps with no rain) which are either real or artificial – that is to say associated with the limit of detection of the rainfall measurement device. In this paper we revisit the enduring discussion on the source of this intermittency, e.g. whether it requires specific modelling. We first review the framework of universal multifractals (UM), which are commonly used to analyse and simulate geophysical fields exhibiting extreme variability over a wide range of scales with the help of a reduced number of parameters. However, this framework does not enable properly taking into account these numerous zeros. For example, it has been shown that performing a standard UM analysis directly on the field can lead to low observed quality of scaling and severe bias in the estimates of UM parameters. In this paper we propose a new simple model to deal with this issue. It is a UM discrete cascade process, where at each step if the simulated intensity is below a given level (defined in a scale invariant manner), it only has a predetermined probability to survive and is otherwise set to zero. A threshold can then be implemented at the maximum resolution to mimic the limit of detection of the rainfall measurement device. While also imperfect, this simple model enables explanation of most of the observed behaviour, e.g. the presence of scaling breaks, or the difference between statistics computed for single events or longer periods.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».