Detection of trends in annual extreme rainfall
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 Information on intensity–duration–frequency of rainfall is commonly required for a variety of hydrologic applications. In this study, trends are estimated for different durations of annual extreme rainfall using the regional average Mann–Kendall S trend test. The method of L‐moments was employed to delineate homogeneous regions. The trend test was modified to account for observed autocorrelation, and a bootstrap methodology was used to account for the observed spatial correlation. Numerical analysis was performed on 44 rainfall stations from the province of Ontario, Canada, for a 20 year time frame. This was done using data from homogeneous regions established using the L‐moments procedure for the annual maximum observations for the following durations: 5, 10, 15 and 30 min, and 1, 2, 6 and 12 h. Depending on different rainfall durations, four or five homogeneous regions were delineated. Based on a 5% significance level, approximately 23% of the regions tested had a significant trend, predominantly for short‐duration storms. Serial dependency was observed in 2·3% of data sets and spatial correlation was found in 18% of the regions. The presence of serial and spatial correlation had a significant impact on trend determination. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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