Regionalization of heavy rainfall to improve climatic design values for infrastructure: case study in Southern Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Southern Ontario, Canada, has been impacted in recent years by many heavy rainfall and flooding events that have exceeded existing historical estimates of infrastructure design rainfall intensity–duration–frequency (IDF) values. These recent events and the limited number of short-duration recording raingauges have prompted the need to research the climatology of heavy rainfall events within the study area, review the existing design IDF methodologies, and evaluate alternative approaches to traditional point-based heavy rainfall IDF curves, such as regional IDF design values. The use of additional data and the regional frequency analysis methodology were explored for the study area, with the objective of validating identified clusters or homogeneous regions of extreme rainfall amounts through Ward's method. As the results illustrate, nine homogeneous regions were identified in Southern Ontario using the annual maximum series (AMS) for daily and 24-h rainfall data from climate and rate-of-rainfall or tipping bucket raingauge (TBRG) stations, respectively. In most cases, the generalized extreme value and logistic distributions were identified as the statistical distributions that provide the best fit for the 24-h and sub-daily rainfall data in the study area. A connection was observed between extreme rainfall variability, temporal scale of heavy rainfall events and location of each homogeneous region. Moreover, the analysis indicated that scaling factors cannot be used reliably to estimate sub-daily and sub-hourly values from 24- and 1-h data in Southern Ontario. Citation Paixao, E., Auld, H., Mirza, M.M.Q., Klaassen, J. & Shephard, M.W. (2011) Regionalization of heavy rainfall to improve climatic design values for infrastructure: case study in Southern Ontario, Canada. Hydrol. Sci. J. 56(7), 1067–1089.
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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 | 0,000 |
| 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 découle