Long‐term prediction of precipitation and hydrologic extremes with nonstationary oscillation processes
Notice bibliographique
Résumé
Nonstationary oscillations in climatic variables and indices have been the focus of many studies. Since climate indices or their associated hydrometeorological variables might contain nonstationary oscillation processes, it would be useful to be able to divide the intrinsic nonstationary oscillation into a finite number of components. Those components can then be used to predict the future system evolution. In the current study nonstationary oscillations of certain time series are extracted using a decomposition analysis called the empirical mode decomposition (EMD). In EMD the most important components are modeled with a nonstationary oscillation resampling (NSOR) technique. To predict a long‐term oscillation pattern, a time series with a long record is required. The normalized regional precipitation of eastern Canada is one such series. In a second example, the future evolution of extreme streamflows at two stations from the province of Quebec, Canada, is studied by using the long‐term patterns of climatic indices. Results indicate that the future long‐term patterns are well‐modeled with the NSOR and EMD. However, the indirect approach to finding the interconnection sometimes gives rise to a high prediction uncertainty.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».