Wavelet Analysis of Tide-affected Low Streamflows Series
Notice bibliographique
Résumé
In certain rivers that drain very flat terrains in coastal areas, the streamflow series observed at a flow-gauging station may come under the direct influence of the backwater effects of tides.The phenomena may be negligible under conditions of high flows but can be critical under some extreme low-flow conditions.The errors in low flow estimation are large if a proper de-noising is not implemented to remove the effects of the tidal effects.Scrutinizing the hydrologic time series using a standard time-frequency domain based Fourier transform methodology cannot resolve conclusively the sources of the noise.However, a new perspective can be obtained by using a wavelet transformation to analyze the time series in the time-scale domain.By using this approach, a case study involving a streamflow series observed at Kapit, Sarawak, Malaysia yielded conclusive evidence of the influence of tides at the flow-gauging site during the low flow period.Upon confirmation that the noise is indeed of tidal origin, the observed water level series was subjected to an appropriate wavelet-based de-noising procedure to derive a smoothed series.Then, together with an established rating curve, a de-noised discharge series could also be approximated.Low-flow quantiles were subsequently derived by fitting a suitable frequency distribution to the annual minimum series abstracted from the de-noised discharge series.The methodology presented illustrates the potential of using wavelet analysis methods in solving other similar problems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».