A probabilistic description of rain storms incorporating peak intensities
Notice bibliographique
Résumé
Design storms with standardized hyetograph shapes and selected combinations of storm depths and durations are widely used in engineering hydrology. The key distinguishing feature between equal-duration design storms is their distinct intensity distributions. Differences in design storm hyetographs do not affect storm frequency, since only the frequency of the combination of storm depth and duration are determined through the use of Depth–Duration–Frequency curves. Probability distributions of peak intensity within rainfall events are not determined in current practice. Some current research applies copulas to joint distributions of rainstorm variables, but most of these are limited to bivariate distributions, and those that are developed for trivariate distributions do not address key variables important to everyday practice, or are limited by complexity of analysis. An alternative approach to characterizing peak storm intensity, intensity peak factor, together with its probability distribution is developed in this paper. An Archimedean copula is applied to describe the joint probability distribution of storm duration with intensity peak factor. That joint distribution is combined with the probability distribution of storm depth, to produce a joint probability distribution for storm depth, duration, and peak intensity. The result is a simple approach to fully characterizing the storm variables of direct interest to practitioners, thereby providing a complete probabilistic description of the return period or frequency of a selected design storm.
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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 ».