Notice bibliographique
Résumé
A new multivariate model for flood forecasting of lake levels has been developed and applied to Lake Wakatipu and Lake Wanaka in the South Island of New Zealand. The model is based on the concept of the projection theorem to derive the optimum projection of the increase in lake levels on the driving factors for this increase. The driving factors that have been considered in this research are observed rainfall at sites in the catchment area or close to it, stream flows from rivers draining this rainfall in the region and outflows from the lakes. About 22 years of observed rainfall, river flows, lake outflows and lake levels have been investigated to select 23 significant events for model calibration and 2 events for model validation. A lag of 10 hours (Lake Wakatipu) and a lag of 7 hours (Lake Wanaka) between cumulative lake rise and cumulative rainfalls have been verified to improve the modelling process and have been utilized in the multivariate model. The analysis of the fitted parameters for the multivariate model has resulted in the removal of some sites from the model due to their insignificant contribution or their being on odd with the realistic physical hydrological process. The projection theorem for orthonormal sets in the Hilbert space has been applied to the statistical characteristics of the data to estimate the optimum parameters of the multivariate model. Two multivariate models have been developed in this research. The first multivariate model is for the long-term forecast of the rise of lake levels based on the forecasted rainfalls at selected rainfall sites in the catchment. The second multivariate model was derived based on the physical process of the hydrologic budget of a catchment and can be used for forecasted lake rise during the flood event based on rainfalls and stream flows gauged in the catchment areas of the lakes, in addition to the lake outflows.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».