Regional Estimation of Floods for Ungauged Sites Using Partial Duration Series and Scaling Approach
Notice bibliographique
Résumé
One of the main obstacles in making reliable predictions of extreme events is the apparent shortness of the time series available in hydrology. There is a common advantage of both regional flood-frequency analysis and partial duration series (PDS) in which both of them allow a reduction of uncertainty by introducing more data to the site of interest. Therefore, a new regional index flood method for ungauged sites based on the PDS model is presented. The PDS model considered in this case assumes a Poisson-distributed number of threshold exceedances and generalized Pareto-distributed peak magnitudes. A new objective approach for the selection of the threshold in the context of regionalization is introduced. This approach estimates a range of reasonable thresholds (or an average annual number of events) for every site. Consequently, the regional average annual number of events can be determined as a common value for all sites in the homogeneous region. The delineation of hydrologically homogeneous regions is determined using the scaling approach. The feasibility of the proposed method was assessed using the available daily flow series from 57 watersheds in Quebec (Canada). Furthermore, the new method is compared with two existing methods for regionalization: the region of influence and canonical correlation analysis methods. Results of the numerical application indicate that the quantile estimates obtained from the new method provide the best values of the performance criteria (e.g., root-mean-square error). Hence, the new method not only eliminates subjective decisions but also greatly improves the predicted floods for ungauged sites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».