Estimating flood quantiles at ungauged sites using nonparametric regression methods with spatial components
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prediction of flood quantiles at ungauged sites has been investigated using several nonparametric regression methods including: local regression based on regions of influence, neural networks and generalized additive models (GAM). These methods were used to describe the relationship between run-off variables and catchment descriptors to predict flood quantiles. Previous work reported the presence of spatial correlation in the residuals for these models. To this end, this study proposes and investigates ways of incorporating spatial components. An L-moments regression technique (LRT) is developed to predict L-moments of target sites and flood quantiles are derived by aggregating quantiles from multiple candidate distributions. The predictive power of the proposed methods is evaluated on a large database of Canadian rivers using cross-validation. The results are examined inside different provinces and hydrological regions to assess the behaviour of the methods. The results show that GAM and local regression using respectively thin plate spline and kriging provide the best predictive powers among the considered methods. Additionally, the LRT method is found to improve prediction power over the well-known index-flood model and has similar results to quantile regression techniques (QRT) when using the same nonparametric regression approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle