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Enregistrement W2626462893

Multifractal analysis of the outputs of a fully distributed model for two case studies in urban hydrology

2013· preprint· en· W2626462893 sur OpenAlexaff
Auguste Gires, Agathe Giangola-Murzyn, Ioulia Tchiguirinskaia, Daniel Schertzer, S. Lovejoy

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPluvialDownscalingFlooding (psychology)Surface runoffHydrology (agriculture)Environmental scienceContext (archaeology)RadarShuttle Radar Topography MissionDrainage basinMeteorologyClimatologyGeographyRemote sensingGeologyDigital elevation modelPrecipitationCartographyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrological fields are known to exhibit extreme variability over wide range of spatio-temporal scales. In this paper, these features are investigated in the specific context of urban hydrology with the help of two case studies. The first one consists in a 144 ha flat urban area located in the Seine-Saint-Denis County (North-East of Paris, France), known for suffering occasional pluvial flooding. The second one is a 250 ha urban area with a significant portion of forest located on a steep hillside of the Bièvre River (Yvelines County, South-West of Paris, France). The catchments behaviour is modelled with the help of Multi-Hydro, a fully distributed physically based model (2D/1D) currently under development at Ecole des Ponts ParisTech. It consists of an interacting core between open source software packages, each of them representing a portion of the water cycle in urban environment. The rainfall data comes from the C-band radar of Trappes operated by Météo-France and located at respectively 45 Km and 13 Km of the studied catchments. The resolution is 1 km in space and 5 min in time. Three rainfall events that occurred in 2010 and 2011 that generated significant surface runoff and some local flooding are analysed. First the uncertainty associated with small scale unmeasured rainfall variability (i.e. below the C-band radar resolution) is investigated. This is done through the analysis of the disparities among an ensemble of hydrological simulations performed with the help of downscaled rainfall fields. The downscaling implemented here simply consists in stochastically continuing the underlying Universal Multifractal cascade process observed on the available range of scales. This uncertainty is significant for both simulated conduit discharge and water depth, and therefore cannot be neglected, indicating the need to develop the use of X-band radars (which provide an hectometric resolution) in urban environment. Second it appears that the outputs (maps of water depth and velocity, and discharge in conduits) of the hydrological model exhibit a scaling behaviour both in space and time. The Universal Multifractals are used to characterize this variability with the help of only 3 parameters which are furthermore compared with the one observed for rainfall. This hints at innovative techniques to quantify the extremes at very high resolution (typically 1 m) without having to run the model at these resolutions which would require to much time especially for real time applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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