Flood Hazard Estimation under Nonstationarity Using the Particle Filter
Notice bibliographique
Résumé
The presence of the nonstationarity in flow datasets has challenged the flood hazard assessment. Nonstationary tools and evaluation metrics have been proposed to deal with the nonstationarity and guide the infrastructure design and mitigation measures. To date, the examination of how the flood hazards are affected by the nonstationarity is still very limited. This paper thus examined the association between the flood hazards and the nonstationary patterns and degrees of the underlying datasets. The Particle Filter, which allows for assessing the uncertainty of the point estimates, was adopted to conduct the nonstationary flood frequency analysis (NS-FFA) for subsequently estimating the flood hazards in three real study cases. The results suggested that the optimal and top NS-FFA models selected according to the fitting efficiency in general align with the pattern of nonstationarity, although they might not always be superior in terms of uncertainty. Moreover, the results demonstrated the association and the sensitivity of the flood hazards to the perceived patterns and degrees of nonstationarity. In particular, the variations of the flood hazards intensified with the increase in the degree of nonstationarity, which should be assessed in a more elaborate manner, i.e., considering multiple statistical moments. These advocate the potential of using the nonstationarity characteristics as a proxy for evaluating the evolutions of the flood hazards.
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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) | 0,002 | 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 ».