A Hydroinformatic Approach to Assess Interpolation Techniques in High Spatial and Temporal Resolution
Notice bibliographique
Résumé
One of the problems which often arises in hydrologic and hydraulic design is the estimation of data at a given site, where data are missing or the site is ungauged. Estimates can be made by spatial interpolation of data available at other sites. Geographic information systems offer a number of embedded ready-to-use spatial interpolation techniques. It is the intent of this paper to document the development of a GIS-based tool to compare the applicability of various interpolation techniques for estimating rainfall for a selected area in Ontario, Canada. The interpolation techniques in the ArcView GIS® are: IDW, Spline (Tension and Regularized), 2nd Order Polynomial, and Kriging (Ordinary and Universal). One-minute rainfall data for sixteen events were extracted from ten rainy days during the summer of 1989. The test case is an 8 km by 8 km area located in the Hamilton-Wentworth region. It is covered by a nine-gauge network. The comparison shows that the IDW and Kriging_Gaussian are the best and worst techniques, respectively. Results also point out that some gauges are more important than others. The results, however, can also be considered a useful warning of the instability of interpolation techniques with limited/sparse data, particularly in the context of commercial software.
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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 | 0,021 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».