Comment on egusphere-2024-2594
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Civil engineers design infrastructures exposed to hydrometeorological hazards, such as hydroelectric dams, using the estimation of probable maximum precipitation (PMP). The World Meteorological Organization (WMO) defines PMP as the maximum amount of water that can physically accumulate over a given time period and region, depending on the season and without considering long-term climate trends. Current methods for calculating PMP have many flaws: some variables used are not directly observable and require a series of approximations to be used; uncertainty is not always taken into account and can sometimes be complex to determine; climate change, which exacerbates extreme precipitation events, is difficult to incorporate into the calculations and subjective choices increases estimation variability. The goal of this work is to propose a statistical and objective method for estimating PMP that meets the WMO definition and allows for uncertainty estimation and climate change incorporation. This novel approach leverages the Pearson Type I distribution, a generalization of the Beta distribution over an arbitrary interval. The proposed method is applied to estimate the PMP at two meteorological stations in Québec, Canada.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,222 | 0,156 |
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 ».