Scaling model of a rainfall intensity‐duration‐frequency relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intensity‐duration‐frequency (IDF) relationships are currently constructed based on an at‐site frequency analysis of rainfall data separately for different durations. These relationships are not accurate and reliable since they depend on many assumptions such as distribution selection for each duration; they require a large number of parameters, and are not time‐independent. In this study, scaling properties of extreme rainfall are examined to establish scaling behaviour of statistical non‐central moments over different durations. A scale invariance concept is explored for disaggregation (or downscaling) of rainfall intensity from low to high resolution and is applied to the derivation of scaling IDF curves. These curves are developed for gauged sites based on scaling of the generalized extreme value (GEV) and Gumbel probability distributions. Numerical analysis was performed on annual maximum rainfall series for the province of Ontario, for storm durations of 5, 10, 15, and 30 min (the typical time of concentration for small urban catchments) and 1, 2, 6, 12, and 24 h (the typical time of concentration for larger rural watersheds). Results show that rainfall does follow a simple scaling process. Estimates found from the scaling procedure are comparable to estimates obtained from traditional techniques; however, the scaled approach was more efficient and gives more accurate estimates compared with the observed rainfall total at all stations. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».