Development of IDF Relations for Thailand in Consideration of the Scale-Invariance Properties of Extreme Rainfall Processes
Notice bibliographique
Résumé
Intensity-duration-frequency (IDF) relations of extreme rainfalls at a single location are usually required for planning and design of urban and highway drainage structures. Traditionally, these IDF relations were developed based on the frequency analysis of annual extreme rainfalls in which a common probability distribution such as the generalized extreme value (GEV) was fitted to the annual extreme rainfall data for different durations without considering the dependence between these extreme rainfalls. This traditional approach could lead to inaccurate estimation of extreme rainfalls for different return periods. In the present study, an improved procedure was proposed to describe the distribution of extreme rainfalls in consideration of the scale-invariance properties of extreme rainfall processes for different durations. More specifically, the proposed approach was based on the use of the GEV distribution and on the identification of the scaling behavior of the extreme rainfall processes for different time scales. The feasibility of this scaling GEV method was tested using annual extreme rainfall data from a network of nine raingage stations located in the north and northeast region of Thailand during 1950-2010. Results of this illustrative application have indicated the feasibility and accuracy of the proposed scale-invariance GEV model in the derivation of the IDF relations. In addition, the annual extreme rainfall data for this study region were found to display a simple scaling behavior over different time scales.
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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 | 0,001 |
| 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 ».