Generation Rainfall Intensity Equations for Intensity Duration Frequency (IDF) Curves (Case Study: Salah Al-Din, Iraq)
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of rainfall can be considered an important influence in designing and operating hydraulic structures.The intensity-duration-frequency (IDF) curves are very important for planning, managing, operating, and designing all water resource projects.The current study aimed to derive the curves of IDF and equations for the stations (Tikrit, Samraa, Baiji, and Tuz) in Salah Al-Din/Iraq.Using the maximum daily rainfall during the period between 1990 and 2022, developed the empirical equations for estimating rainfall intensity with the various rainfall durations and different return periods (IDF equations), by using three methods of frequency distribution techniques (Gumbel, Log Pearson III, and Log-Normal).By finding all the missing rainfall data using the homogeneity curve expectation maximization (EM) algorithm adopted in SPSS, and checking the consistency of the data using the double mass curve technique.The results showed that the rainfall intensity reduced as the duration increased, while rainfall of any duration showed a higher intensity if the return period of the rainfall was large.A comparison among the three distributions was made using the methods of testing goodness (Chi-Square, Anderson-Darling, and Kolomokorov-Simornov) using Easy Fit software 5.6.The test results proved that the Log Pearson III distribution was the best method for the study area having correlation coefficients 0.92, 1, 0.96, and 0.92 for Tikrit, Samraa, Baiji, and Tuz stations, respectively.Also, Bernard's equation with an error ratio of (α< 0.05), can be adopted as a general empirical equation for all hydraulic projects in the study area.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».