Bivariate Drought Frequency Analysis in The Medjerda River Basin, Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
The climatology provides, for a given location or region, the time series of drought strength, the number, the mean duration, and the maximum duration of droughts of a given intensity.Similarly to most hydrological phenomena, droughts are characterized by a number of features such as their severity, duration and magnitude.Multivariate drought characterization has not been carried out in the various regions of the African continent despite the disastrous environmental, economic and social impacts of droughts.In the present paper, drought characteristics are modeled jointly in a multivariate frequency analysis (FA) framework for a data set from the Medjerda River, the principal watercourse in Tunisia.To identify drought events, the adopted threshold levels are estimated using the Flow Duration Curve (FDC) method.A sensitivity analysis to the threshold level is conducted.Results indicate that the drought features are significantly dependent and should be considered simultaneously for effective and rational modeling.Frank copula is shown to be the most appropriate copula model to represent drought features for the considered data set.The joint probabilities and bivariate return periods, based on the developed two dimensional copula models, are estimated in order to evaluate the contribution and advantages of bivariate modeling of droughts.These results are of practical relevance to hydrologists and water resources managers in Tunisia for applications in drought risk analysis and drought management, and in general for the optimal planning and management of water resources systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».