Copula-based interpretation of continuous rainfall–runoff simulations of a watershed in northern Iran
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, the joint response of key hydrologic variables, including total precipitation depths and the corresponding simulated peak discharges, are investigated for different antecedent soil moisture conditions using the copula method. The procedure started with the calibration and validation of the soil moisture accounting (SMA) loss rate algorithm incorporated in the Hydrologic Engineering Center – hydrologic modeling system (HEC–HMS) model for the study watershed. A 1000 year long time series of hourly rainfall was then generated by the Neyman–Scott rectangular pulses (NSRP) rainfall generator, which was then transformed into the runoff rate by the HEC–HMS model. This long-term continuous hydrological simulation resulted in characterizing the response of the watershed for various input conditions such as initial soil moisture content (AMC), total rainfall depth, and rainfall duration. For each initial soil moisture class, the copula method was employed to determine the joint probability distribution of rainfall depth and peak discharge. For instance, for dry AMC condition and 1 h rainfall duration, the Joe family fitted best to the data, compared with six other one-parameter families of copulas. Results showed that the bivariate analysis of rainfall–runoff using the copula method can well characterize the watershed hydrological behavior. The derived offline curves could provide a probabilistic real-time peak discharge forecast.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».