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Enregistrement W2011629577 · doi:10.1080/02626660009492327

Joint probability distribution of annual maximum storm peaks and amounts as represented by daily rainfalls

2000· article· en· W2011629577 sur OpenAlexaff
Sheng Yue

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversité du QuébecInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint probability distributionStormBivariate analysisMarginal distributionCumulative distribution functionMathematicsDistribution (mathematics)Multivariate normal distributionJoint (building)StatisticsConditional probability distributionTransformation (genetics)Environmental scienceProbability density functionMultivariate statisticsMeteorologyMathematical analysisGeographyRandom variable

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A procedure is presented for using the bivariate normal distribution to describe the joint distribution of storm peaks (maximum rainfall intensities) and amounts which are mutually correlated. The Box-Cox transformation method is used to normalize original marginal distributions of storm peaks and amounts regardless of the original forms of these distributions. The transformation parameter is estimated using the maximum likelihood method. The joint cumulative distribution function, the conditional cumulative distribution function, and the associated return periods can be readily obtained based on the bivariate normal distribution. The method is tested and validated using two rainfall data sets from two meteorological stations that are located in different climatic regions of Japan. The theoretical distributions show a good fit to observed ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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