Nonstationary Bi-Variate Frequency Analysis of Extreme Sea Level and Rainfall Under Climate Change Impacts: South Carolina Coastal Area
Notice bibliographique
Résumé
Statistical analysis of hydrologic variables is of great importance for water resources systems. Design and operation of these systems is often based on the assumption of data stationarity. However, long-term average of variables such as rainfall as well as sea level is observed to shift over time, mostly attributed to the climate change. These changes, in turn, affect flood volume, peak value and frequency. In this study, a framework was proposed for bi- variate frequency analysis of extreme sea level and rainfall. The analysis was performed on rainfall for the coastal area of Charleston and Savannah, and sea level for the coastal area of Charleston and Fort Pulaski, South Carolina, USA. Extreme values were selected based on the peak over threshold method. To determine the most appropriate distribution, AIC and BIC goodness of fit tests were used. Frequency analysis was then carried out using nonstationary Generalized Extreme Value probability distribution function. Results showed an increase in the sea level long term average, significant trends and outliers (specifically in recent decades), while although the analysis of rainfall data confirms the presence of outliers in the time series, it does not indicate significant trends or heterogeneity. Therefore, in performing bi-variate frequency analysis of extreme rainfall and sea level, non-stationary approaches should be used to provide a more reliable prediction of the joint probability of these variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».