Rainfall Accuracy Considerations Using Radar and Rain Gauge Networks for Rainfall-Runoff Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Components of urban drainage during wet weather affecting water quality in receiving waters are stormwater and overflows from sanitary or combined sewers.A common element affecting each of these components is the spatial distribution of rainfall over contributing areas.Knowing quantities of stormwater arriving at inlets, infiltrating into sanitary sewers, and the inflow into combined sewers is critical to successful hydraulic model calibration and sewer system design.Accuracy and representativeness of the spatial and temporal distribution of rainfall over contributing areas is an important determinant of model accuracy.It is not always feasible to install sufficient rain gauges to measure spatially representative rainfall over a metropolitan sewer district at the scale of sewersheds.Nor is it feasible to install streamflow monitoring stations or sample priority pollutants in every impacted watershed.Thus the combination of radar and rain gauges to characterize the distribution of rainfall offers technical advantages for monitoring both rainfall and runoff in urban areas.Evaluation of a 55-event series, the median accuracy, as measured by gauge-radar comparison, has a median average difference of ±8%.Gauge network density requirements should take into account the variability of precipitation, distribution over sewershed areas, and local or climatological trends caused by terrain or large water bodies.Runoff measured by streamflow is used to validate the radar to gauge correction and to test the influence of random and systematic error in the radar input.Because simulated runoff is dependent on the rainfall input
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».