Comparative analysis of predictive methods for drought durations: a case of monthly and annual streamflow droughts in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Methods based on the recursive probability, the extreme number theorem, and Markov chain (MC) concepts were applied to predict drought lengths (duration) on the standardized (termed as standardized hydrological index, SHI) sequences of monthly and annual river flows from Atlantic Canada. Results of the study indicated that the MC-based method is the most efficient, reliable and versatile method for predicting drought durations followed by the extreme-number-based method. The recursive-probability-based method was found to be computationally intensive and less efficient, although it provided a powerful means for calibrating the empirical plotting position formula needed in the MC-based method. The Weibull plotting position formula turned out to be a suitable measure of the exceedance probability in MC methodology for predicting drought lengths in Atlantic Canada. Based on results, it can be inferred that the MC-based method can be extended to MC2 and higher-order chains for predicting drought lengths on SHI sequences. The predictive capability of the extreme-number-theorem-based method is limited only to independent or weakly first-order persistent SHI sequences.EDITOR D. KoutsoyiannisASSOCIATE EDITOR Q. Zhang
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».