Analytical procedures for weekly hydrological droughts: a case of Canadian rivers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two entities of importance in hydrological droughts, viz. the longest duration, LT , and the largest magnitude, MT (in standardized terms) over a desired time period (which could also correspond to a specific return period) T, have been analysed for weekly flow sequences of Canadian rivers. Analysis has been carried out in terms of week-by-week standardized values of flow sequences, designated as SHI (standardized hydrological index). The SHI sequence is truncated at the median level for identification and evaluation of expected values of the above random variables, E(LT ) and E(MT ). SHI sequences tended to be strongly autocorrelated and are modelled as autoregressive order-1, order-2 or autoregressive moving average order-1,1. The drought model built on the theorem of extremes of random numbers of random variables was found to be less satisfactory for the prediction of E(LT ) and E(MT ) on a weekly basis. However, the model has worked well on a monthly (weakly Markovian) and an annual (random) basis. An alternative procedure based on a second-order Markov chain model provided satisfactory prediction of E(LT ). Parameters such as the mean, standard deviation (or coefficient of variation), and lag-1 serial correlation of the original weekly flow sequences (obeying a gamma probability distribution function) were used to estimate the simple and first-order drought probabilities through closed-form equations. Second-order probabilities have been estimated based on the original flow sequences as well as SHI sequences, utilizing a counting method. The E(MT ) can be predicted as a product of drought intensity (which obeys the truncated normal distribution) and E(LT ) (which is based on a mixture of first- and second-order Markov chains). Citation Sharma, T. C. & Panu, U. S. (2010) Analytical procedures for weekly hydrological droughts: a case of Canadian rivers. Hydrol. Sci. J. 55(1), 79–92.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,008 | 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 découle