Copula‐based drought severity‐duration‐frequency analysis in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drought is a complex and multi‐attribute natural hazard that has worldwide effects. Defined by a commonly used standardized precipitation index (SPI), each drought event is characterized by three correlated attributes: severity, duration and frequency. A probabilistic approach is developed to establish a drought severity‐duration‐frequency (SDF) relationship. Copulas are employed to construct the joint distribution function of drought severity and duration. Drought frequency, in terms of recurrence interval of drought events, is then related to the copula‐based distribution function via a conditional distribution function. The derived analytic drought SDF thus becomes a function of univariate distribution functions of drought severity and duration, a copula function which links the fitted univariate models, and the arrival rate of drought events. In this study, rainfall data for the period of 1954–2003 from two gauge stations in Iran, Abadan in the southwestern semi‐arid region and Anzali in the north humid region, are employed as an example to illustrate the proposed approach. From the derived drought SDF, drought severity in Anzali station is greater than those in Abadan station for given drought duration and recurrence interval. The results imply that the drought severity in humid region might be more severe if high rainfall fluctuations exist in that region. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».