Développement de modèles de queues et d'invariance d'échelle pour l'estimation régionale des débits d'étiage
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a methodology for the regional analysis of drought flows. This approach lies on the combination of two procedures. (i) The simple scale invariance method for regional series of drought flows, based on the analysis of the relation moments-surfaces or the relation quantiles-surfaces, explains the spatial variability of drought processes by their indexation on a series of scale parameters, essentially the size of the drainage basin. This procedure principally aims at delimitating homogeneous regions, and this characterizes the first condition of a regional estimation. (ii) Frequency analysis of minimum flows, with the approach using tail conditional models, consists in adjusting a probability distribution to values that are smaller than or equal to some given threshold. As a fact, this procedure gives some more weight to the lower part of the distribution by defining a priori a level of censure, mainly a threshold u i called ceiling value. This procedure establishes the second condition of a regional estimation, that is, the determination of a regional estimation model. This methodology has been applied to analyze drought flow characteristics of 187 hydrometric stations scattered in the province of Quebec. Results have shown that the first to the sixth order non-central moments follow a simple scale invariance with respect to the area of the watershed. As a result, analysis of the residuals of these six moments has allowed classifying hydrologically similar watersheds. On the basis of the results from the analysis on the residuals of the sixth moment, the province has been divided into two homogeneous regions. The behaviour of the minimum flows from these different regions has shown that they, too, followed a simple scale invariance.Key words: regionalization, flow, drought, scale invariance, tail model, non-central moment.[Journal translation]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».