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Estimation of Depth-Area Relationships Using Radar-Rainfall Data / Durrans, S. Rocky in Journal of hydrologic engineering, Vol. 7, N° 5 (Septembre /Octobre 2002) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 7, N° 5 (Septembre /Octobre 2002) . - 356-367 p. Titre : Estimation of Depth-Area Relationships Using Radar-Rainfall Data Titre original : Evaluation des Rapports de Région de Profondeur en Utilisant des Données de Précipitations de Radar Type de document : texte imprimé Auteurs : Durrans, S. Rocky, Auteur ; Yekta, Michael ; Julian, Lesley T., Auteur Article en page(s) : 356-367 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrologic  data  Rainfall  Data  analysis  Arkansas  Données  hydrologiques  Précipitations  Analyse  de  données Index. décimale : 551.4 Résumé : Depth area relationship, such as those published by the National Weather Service in TP 40 and the NOAA Atlas 2, enable conversion of point rainfall depths to areal average depths for the same storm duration and recurrence interval. This Problem of conversion is most germane to hydrologic analyses for moderate to large drainage basins, where point rainfall depths are not representative of the spatial distribution of a storm event. Historically, depth area relationship have been developed on the basis of data from dense networks of recording gauges. However, with the ongoing accumulation of radar rainfall records, radar rainfall data represent an alternative to gauging data. This Paper summarizes what is believed to be the first study made under the auspices of the National Weather Service (NWS) for evaluation of the potential of NECRAD radar rainfall data for development of geographically fixed depth area relationships. Objectives were to evaluate the use of radar rainfall data for development of depth area relationships and to identify potential obstacles that might hinder use of such data. Data analyzed for this study are those recorded for the Arkansas Red Basin River Forecast Center (ABRFC), and span the period of time from May 1993, to September 2000. Conclusions of this study are that data heterogeneties and shortness of data records are major factors limiting development of depth area relationship on the basis of radar rainfall data. Possible biases in radar estimates of extreme rainfall are also of concern. Depth area curves developed for the ABRFC, presented herein, are reasonably consistent with those presented in NWS publications but should only be considered as preliminary. Le rapport de région de profondeur, comme ceux édités par le national Survivent à au service dans TP 40 et l'atlas 2 de NOAA, permettent la conversion des profondeurs de précipitations de point en profondeurs moyennes régionales pour la même chose donnent l' assaut à la durée et l'intervalle de répétition. Ce problème de conversion est le plus approprié aux analyses hydrologiques pour modéré à de grands bassins de drainage, où les profondeurs de précipitations de point ne sont pas représentatives de la distribution spatiale d'un événement de donner l' assaut à. Historiquement, le rapport de secteur de profondeur ont été développés sur la base des données des réseaux denses des mesures d'enregistrement. Cependant, avec l'accumulation continue des disques de précipitations de radar, les données de précipitations de radar représentent une alternative aux données mesurantes. Cet article récapitule on pense que ce qui est la première étude effectuée sous les auspices du national Survit à au service (NWS) pour l'évaluation du potentiel des données de précipitations de radar de NECRAD pour le développement des rapports géographiquement fixes de secteur de profondeur. Les objectifs étaient évaluer l'utilisation des données de précipitations de radar pour le développement des rapports de secteur de profondeur et d'identifier les obstacles potentiels qui pourraient gêner l'utilisation de telles données. Les données analysées cette étude sont ceux enregistrées pour le centre rouge de prévision de fleuve de bassin de l'Arkansas (ABRFC), et enjambent la période à partir de mai 1993, à septembre 2000. Les conclusions de cette étude sont que les heterogeneties de données et la brièveté des enregistrements sont des facteurs principaux limitant le développement du rapport de secteur de profondeur sur la base des données de précipitations de radar. Les polarisations possibles dans des évaluations de radar des précipitations extrêmes sont concernées également. Les courbes de région de profondeur se sont développées pour l'ABRFC, présenté ci-dessus, sont raisonnablement conformées à ceux présentées en publications de NWS mais devraient seulement être considérées en tant que préliminaire. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, lesleydipper@yahoo.com, michael.yekta@noaa.gov [article] Estimation of Depth-Area Relationships Using Radar-Rainfall Data = Evaluation des Rapports de Région de Profondeur en Utilisant des Données de Précipitations de Radar [texte imprimé] / Durrans, S. Rocky, Auteur ; Yekta, Michael ; Julian, Lesley T., Auteur . - 356-367 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 7, N° 5 (Septembre /Octobre 2002) . - 356-367 p. Mots-clés : Hydrologic  data  Rainfall  Data  analysis  Arkansas  Données  hydrologiques  Précipitations  Analyse  de  données Index. décimale : 551.4 Résumé : Depth area relationship, such as those published by the National Weather Service in TP 40 and the NOAA Atlas 2, enable conversion of point rainfall depths to areal average depths for the same storm duration and recurrence interval. This Problem of conversion is most germane to hydrologic analyses for moderate to large drainage basins, where point rainfall depths are not representative of the spatial distribution of a storm event. Historically, depth area relationship have been developed on the basis of data from dense networks of recording gauges. However, with the ongoing accumulation of radar rainfall records, radar rainfall data represent an alternative to gauging data. This Paper summarizes what is believed to be the first study made under the auspices of the National Weather Service (NWS) for evaluation of the potential of NECRAD radar rainfall data for development of geographically fixed depth area relationships. Objectives were to evaluate the use of radar rainfall data for development of depth area relationships and to identify potential obstacles that might hinder use of such data. Data analyzed for this study are those recorded for the Arkansas Red Basin River Forecast Center (ABRFC), and span the period of time from May 1993, to September 2000. Conclusions of this study are that data heterogeneties and shortness of data records are major factors limiting development of depth area relationship on the basis of radar rainfall data. Possible biases in radar estimates of extreme rainfall are also of concern. Depth area curves developed for the ABRFC, presented herein, are reasonably consistent with those presented in NWS publications but should only be considered as preliminary. Le rapport de région de profondeur, comme ceux édités par le national Survivent à au service dans TP 40 et l'atlas 2 de NOAA, permettent la conversion des profondeurs de précipitations de point en profondeurs moyennes régionales pour la même chose donnent l' assaut à la durée et l'intervalle de répétition. Ce problème de conversion est le plus approprié aux analyses hydrologiques pour modéré à de grands bassins de drainage, où les profondeurs de précipitations de point ne sont pas représentatives de la distribution spatiale d'un événement de donner l' assaut à. Historiquement, le rapport de secteur de profondeur ont été développés sur la base des données des réseaux denses des mesures d'enregistrement. Cependant, avec l'accumulation continue des disques de précipitations de radar, les données de précipitations de radar représentent une alternative aux données mesurantes. Cet article récapitule on pense que ce qui est la première étude effectuée sous les auspices du national Survit à au service (NWS) pour l'évaluation du potentiel des données de précipitations de radar de NECRAD pour le développement des rapports géographiquement fixes de secteur de profondeur. Les objectifs étaient évaluer l'utilisation des données de précipitations de radar pour le développement des rapports de secteur de profondeur et d'identifier les obstacles potentiels qui pourraient gêner l'utilisation de telles données. Les données analysées cette étude sont ceux enregistrées pour le centre rouge de prévision de fleuve de bassin de l'Arkansas (ABRFC), et enjambent la période à partir de mai 1993, à septembre 2000. Les conclusions de cette étude sont que les heterogeneties de données et la brièveté des enregistrements sont des facteurs principaux limitant le développement du rapport de secteur de profondeur sur la base des données de précipitations de radar. Les polarisations possibles dans des évaluations de radar des précipitations extrêmes sont concernées également. Les courbes de région de profondeur se sont développées pour l'ABRFC, présenté ci-dessus, sont raisonnablement conformées à ceux présentées en publications de NWS mais devraient seulement être considérées en tant que préliminaire. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, lesleydipper@yahoo.com, michael.yekta@noaa.gov

Joint Seasonal/Annual Flood Frequency Analysis / Durrans, S. Rocky in Journal of hydrologic engineering, Vol. 8, N° 4 (Juillet/Août 2003) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 4 (Juillet/Août 2003) . - 181-189 p. Titre : Joint Seasonal/Annual Flood Frequency Analysis Titre original : Analyse de Fréquence Annuelle Saisonnière Commune d'Inondation Type de document : texte imprimé Auteurs : Durrans, S. Rocky, Auteur ; Eiffe, M. A., Auteur ; Thomas Jr. , W. O. ; Goranflo, H. M. Article en page(s) : 181-189 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Probability  Statistics  Frequency  analysis  Flood  frequency  Tennessee  Probabilité  Statistiques  Analyse  de  fréquence  Fréquence  d'inondation Index. décimale : 551.4 Résumé : Flood frequency analysis, as commonly practiced, focuses on the estimation of return periods associated with annual maximum flood peaks of various magnitudes. In some applications, it is desirable to perform joint (i.e., simultaneous) flood frequency analyses on seasonal as well as annual bases. However, a problem one encounters in seasonal flood frequency analysis is that the consistency or interrelationship that must exixt between the annual maximum and individual seasonal flood frequency distributions may not be preserved. The Most important cause of inconsistencies is that one cannot arbitrarily specify the parametric forms of the annual and all of the seasonal distributions. A correct theoretical analysis of the joint frequency problem would require the use of a rather unusual and complicated distributional model. Since this is not pratical, this paper presents two approximate but useful methods for joint frequency analysis using the log Pearson Type 3 distribution. It is shown via examples that the two methods can be applied to reasonably model annual and five seasonal flood distributions in the Tennessee Valley. Inondez l'analyse de fréquence, comme généralement pratiqué, des foyers sur l'évaluation des périodes de retour liées aux crêtes maximum annuelles d'inondation de diverses grandeurs. Dans quelques applications, il est souhaitable d'exécuter des analyses de fréquence d'inondation de joint (c.-à-d., simultané) sur saisonnier aussi bien que les bases annuelles. Cependant, un problème un rencontre dans l'analyse de fréquence saisonnière d'inondation est que l'uniformité ou la corrélation qui doit exixt entre le maximum annuel et les différentes distributions de fréquence saisonnières d'inondation ne peut être préservée. La cause la plus importante des contradictions est qu'on ne peut pas arbitrairement indiquer les formes paramétriques de l'annuaire et de toutes les distributions saisonnières. Une analyse théorique correcte du problème commun de fréquence exigerait l'utilisation d'un modèle distributionnel plutôt peu commun et compliqué. Puisque ce n'est pas pratical, les présents deux de cet article approximatifs mais les méthodes utiles pour l'analyse de fréquence commune en utilisant le type 3 distribution de Pearson de notation. On lui montre par l'intermédiaire des exemples que les deux méthodes peuvent être appliquées aux distributions annuelles et cinq saisonnières raisonnablement modèles d'inondation dans la vallée du Tennessee. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, maeiffe@tva.gov, wthomas@mbakercorp.com, hmgoranflo@tva [...] [article] Joint Seasonal/Annual Flood Frequency Analysis = Analyse de Fréquence Annuelle Saisonnière Commune d'Inondation [texte imprimé] / Durrans, S. Rocky, Auteur ; Eiffe, M. A., Auteur ; Thomas Jr. , W. O. ; Goranflo, H. M. . - 181-189 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 4 (Juillet/Août 2003) . - 181-189 p. Mots-clés : Probability  Statistics  Frequency  analysis  Flood  frequency  Tennessee  Probabilité  Statistiques  Analyse  de  fréquence  Fréquence  d'inondation Index. décimale : 551.4 Résumé : Flood frequency analysis, as commonly practiced, focuses on the estimation of return periods associated with annual maximum flood peaks of various magnitudes. In some applications, it is desirable to perform joint (i.e., simultaneous) flood frequency analyses on seasonal as well as annual bases. However, a problem one encounters in seasonal flood frequency analysis is that the consistency or interrelationship that must exixt between the annual maximum and individual seasonal flood frequency distributions may not be preserved. The Most important cause of inconsistencies is that one cannot arbitrarily specify the parametric forms of the annual and all of the seasonal distributions. A correct theoretical analysis of the joint frequency problem would require the use of a rather unusual and complicated distributional model. Since this is not pratical, this paper presents two approximate but useful methods for joint frequency analysis using the log Pearson Type 3 distribution. It is shown via examples that the two methods can be applied to reasonably model annual and five seasonal flood distributions in the Tennessee Valley. Inondez l'analyse de fréquence, comme généralement pratiqué, des foyers sur l'évaluation des périodes de retour liées aux crêtes maximum annuelles d'inondation de diverses grandeurs. Dans quelques applications, il est souhaitable d'exécuter des analyses de fréquence d'inondation de joint (c.-à-d., simultané) sur saisonnier aussi bien que les bases annuelles. Cependant, un problème un rencontre dans l'analyse de fréquence saisonnière d'inondation est que l'uniformité ou la corrélation qui doit exixt entre le maximum annuel et les différentes distributions de fréquence saisonnières d'inondation ne peut être préservée. La cause la plus importante des contradictions est qu'on ne peut pas arbitrairement indiquer les formes paramétriques de l'annuaire et de toutes les distributions saisonnières. Une analyse théorique correcte du problème commun de fréquence exigerait l'utilisation d'un modèle distributionnel plutôt peu commun et compliqué. Puisque ce n'est pas pratical, les présents deux de cet article approximatifs mais les méthodes utiles pour l'analyse de fréquence commune en utilisant le type 3 distribution de Pearson de notation. On lui montre par l'intermédiaire des exemples que les deux méthodes peuvent être appliquées aux distributions annuelles et cinq saisonnières raisonnablement modèles d'inondation dans la vallée du Tennessee. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, maeiffe@tva.gov, wthomas@mbakercorp.com, hmgoranflo@tva [...]

Maximum Likelihood Estimators for Coarsely Resolved Precipitation Data / Durrans, S. Rocky in Journal of hydrologic engineering, Vol. 9, N° 1 (Janvier/Fevrier 2004) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 9, N° 1 (Janvier/Fevrier 2004) . - 13-27 p. Titre : Maximum Likelihood Estimators for Coarsely Resolved Precipitation Data Titre original : Estimateurs de Maximum de Vraisemblance pour des Données Grossièrement Résolues de Précipitation Type de document : texte imprimé Auteurs : Durrans, S. Rocky, Auteur ; Pitt, Robert E., Auteur Article en page(s) : 13-27 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrologic  data  Estimation  Precipitation  Data  analysis  Données  hydrologiques  Analyse  de  données Index. décimale : 551.4 Résumé : Most of the literature dealing with hydrologic frequency analysis treats data as being exact and error free. This Paper demonstrates that the use of common estimators for distribution parameters and quantiles can lead to serious biases and inadequate assesments of uncertainties when data are coarsely resolved, which is often the case for short duration precipitation data. Alternative estimators are presented for cases of both data truncation and data rounding and are shown to be superior to common estimators for fitting of exponential and Gumbel probability distributions. A technique is also recommended for determination of the fraction of a data set that would be expected to consist of zeros, enabling an objective approach to augmentation of nonzero data. La majeure partie de la littérature traitant l'analyse de fréquence hydrologique traite des données en tant qu'étant exacte et l'erreur libre. Cet article démontre que l'utilisation des estimateurs communs pour des paramètres et des quantiles de distribution peut mener aux polarisations sérieuses et aux assesments insatisfaisants des incertitudes quand des données sont grossièrement résolues, qui sont souvent le point de droit pour des données de précipitation de courte durée. Des estimateurs alternatifs sont présentés pour des cas de la troncation de données et des données arrondissant et s'avèrent supérieurs aux estimateurs communs pour l'ajustage de précision des distributions exponentielles et de Gumbel de probabilité. Une technique est également recommandée pour la détermination de la fraction d'un Modem qui serait attendu pour se composer des zéros, permettant une approche objective à l'augmentation des données de non zéro. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, rpitt@coe.eng.ua.edu [article] Maximum Likelihood Estimators for Coarsely Resolved Precipitation Data = Estimateurs de Maximum de Vraisemblance pour des Données Grossièrement Résolues de Précipitation [texte imprimé] / Durrans, S. Rocky, Auteur ; Pitt, Robert E., Auteur . - 13-27 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 9, N° 1 (Janvier/Fevrier 2004) . - 13-27 p. Mots-clés : Hydrologic  data  Estimation  Precipitation  Data  analysis  Données  hydrologiques  Analyse  de  données Index. décimale : 551.4 Résumé : Most of the literature dealing with hydrologic frequency analysis treats data as being exact and error free. This Paper demonstrates that the use of common estimators for distribution parameters and quantiles can lead to serious biases and inadequate assesments of uncertainties when data are coarsely resolved, which is often the case for short duration precipitation data. Alternative estimators are presented for cases of both data truncation and data rounding and are shown to be superior to common estimators for fitting of exponential and Gumbel probability distributions. A technique is also recommended for determination of the fraction of a data set that would be expected to consist of zeros, enabling an objective approach to augmentation of nonzero data. La majeure partie de la littérature traitant l'analyse de fréquence hydrologique traite des données en tant qu'étant exacte et l'erreur libre. Cet article démontre que l'utilisation des estimateurs communs pour des paramètres et des quantiles de distribution peut mener aux polarisations sérieuses et aux assesments insatisfaisants des incertitudes quand des données sont grossièrement résolues, qui sont souvent le point de droit pour des données de précipitation de courte durée. Des estimateurs alternatifs sont présentés pour des cas de la troncation de données et des données arrondissant et s'avèrent supérieurs aux estimateurs communs pour l'ajustage de précision des distributions exponentielles et de Gumbel de probabilité. Une technique est également recommandée pour la détermination de la fraction d'un Modem qui serait attendu pour se composer des zéros, permettant une approche objective à l'augmentation des données de non zéro. En ligne : rdurrans@coe.eng.ua.edu, rpitt@coe.eng.ua.edu

Training Artificial Neural Networks to Perform Rainfall Disaggregation / Burian, Steven J. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 6, N° 1 (Janvier 2001) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 1 (Janvier 2001) . - 43-51 p. Titre : Training Artificial Neural Networks to Perform Rainfall Disaggregation Titre original : Réseaux Neurologiques Artificiels s'Exerçants pour Exécuter la Désagrégation de Précipitations Type de document : texte imprimé Auteurs : Burian, Steven J., Auteur ; Durrans, S. Rocky, Auteur ; Nix, Stephan J. ; Pitt, Robert E. Article en page(s) : 43-51 p. Note générale : Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Désagrégation  Précipitations  Incréments  Application  hydrologique  Hydrologie  HYdraulique  Technologie  Environnement  Rentabilité  Outils  Précision  Disques  Réseaux  neurologiques  artificiels  Méthodes  de  fomation  Evaluation  Stations Index. décimale : 551.4/620 Résumé : Hydrologists and engineers need methods to disaggregate hourly rainfall data into subhourly increments for many hydrologic and hydraulic engineering applications. In the present engineering environment where time efficiency and cost effectiveness are paramount characteristics of engineering tools, disaggregation techniques must be pratical and accurate. One particularly attractive technique for disaggregating long-term hourly rainfall records into subhourly increments involves the use of artificial neural networks (ANNs). A Past investigation of ANN rainfall disaggregation models indicated that although ANNs can be applied effectively there are several considerations concerning the characteristics of the ANN model and the training methods employed. The Research presented in this paper evaluated the influence on performance of several ANN model characteristics and training issues including data standartization, geographic location of training data, quantity of training data, number of hidden neurons in the ANN. Results from this study suggest that data from rainfall-gauging stations within several hundred kilometers of the station to be disaggreted are adequate for training the ANN rainfall disaggregation model. Further, we found the number of training iterations, the limits of data standartization, the number training data sets, and the number of hidden neurons in the ANN to exhibit varying degrees of influence over the ANN model performance. Les hydrologistes et les ingénieurs ont besoin de méthodes pour désagréger des données horaires de précipitations dans des incréments horaires secondaires pour beaucoup d'applications hydrologiques et hydrauliques de technologie. Dans l'environnement actuel de technologie où la rentabilité d'efficacité et de temps sont des caractéristiques primordiales des outils de technologie, les techniques de désagrégation doivent être pratiques et précises. Une en particulier technique attrayante pour désagréger les disques horaires à long terme de précipitations dans des incréments horaires secondaires comporte l'utilisation des réseaux neurologiques artificiels (ANNs). après la recherche sur des modèles de désagrégation de précipitations d'ANN a indiqué que bien qu'ANNs puisse être appliqué efficacement il y a plusieurs considérations au sujet des caractéristiques du modèle d'ANN et des méthodes de formation utilisés. La recherche a présenté en cet article a évalué l'influence sur l'exécution de plusieurs caractéristiques d'ANN et issues modèles de formation comprenant le standartisation de données, endroit géographique des données de formation, quantité de données de formation, nombre de neurones cachés dans l'ANN. Les résultats de cette étude suggèrent que les données des stations précipitation-mesurantes dans plusieurs centaines de kilomètres de la station à être disagrégé soient proportionnées pour former le modèle de désagrégation de précipitations d'ANN. De plus, nous avons trouvé le nombre d'itérations de formation, les limites du standartisation de données, les Modem de formation de nombre, et le nombre de neurones cachés dans l'ANN pour exhiber des degrés variables d'influence au-dessus de l'exécution modèle d'ANN. En ligne : sburian@engr.uark.edu [article] Training Artificial Neural Networks to Perform Rainfall Disaggregation = Réseaux Neurologiques Artificiels s'Exerçants pour Exécuter la Désagrégation de Précipitations [texte imprimé] / Burian, Steven J., Auteur ; Durrans, S. Rocky, Auteur ; Nix, Stephan J. ; Pitt, Robert E. . - 43-51 p. Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 1 (Janvier 2001) . - 43-51 p. Mots-clés : Désagrégation  Précipitations  Incréments  Application  hydrologique  Hydrologie  HYdraulique  Technologie  Environnement  Rentabilité  Outils  Précision  Disques  Réseaux  neurologiques  artificiels  Méthodes  de  fomation  Evaluation  Stations Index. décimale : 551.4/620 Résumé : Hydrologists and engineers need methods to disaggregate hourly rainfall data into subhourly increments for many hydrologic and hydraulic engineering applications. In the present engineering environment where time efficiency and cost effectiveness are paramount characteristics of engineering tools, disaggregation techniques must be pratical and accurate. One particularly attractive technique for disaggregating long-term hourly rainfall records into subhourly increments involves the use of artificial neural networks (ANNs). A Past investigation of ANN rainfall disaggregation models indicated that although ANNs can be applied effectively there are several considerations concerning the characteristics of the ANN model and the training methods employed. The Research presented in this paper evaluated the influence on performance of several ANN model characteristics and training issues including data standartization, geographic location of training data, quantity of training data, number of hidden neurons in the ANN. Results from this study suggest that data from rainfall-gauging stations within several hundred kilometers of the station to be disaggreted are adequate for training the ANN rainfall disaggregation model. Further, we found the number of training iterations, the limits of data standartization, the number training data sets, and the number of hidden neurons in the ANN to exhibit varying degrees of influence over the ANN model performance. Les hydrologistes et les ingénieurs ont besoin de méthodes pour désagréger des données horaires de précipitations dans des incréments horaires secondaires pour beaucoup d'applications hydrologiques et hydrauliques de technologie. Dans l'environnement actuel de technologie où la rentabilité d'efficacité et de temps sont des caractéristiques primordiales des outils de technologie, les techniques de désagrégation doivent être pratiques et précises. Une en particulier technique attrayante pour désagréger les disques horaires à long terme de précipitations dans des incréments horaires secondaires comporte l'utilisation des réseaux neurologiques artificiels (ANNs). après la recherche sur des modèles de désagrégation de précipitations d'ANN a indiqué que bien qu'ANNs puisse être appliqué efficacement il y a plusieurs considérations au sujet des caractéristiques du modèle d'ANN et des méthodes de formation utilisés. La recherche a présenté en cet article a évalué l'influence sur l'exécution de plusieurs caractéristiques d'ANN et issues modèles de formation comprenant le standartisation de données, endroit géographique des données de formation, quantité de données de formation, nombre de neurones cachés dans l'ANN. Les résultats de cette étude suggèrent que les données des stations précipitation-mesurantes dans plusieurs centaines de kilomètres de la station à être disagrégé soient proportionnées pour former le modèle de désagrégation de précipitations d'ANN. De plus, nous avons trouvé le nombre d'itérations de formation, les limites du standartisation de données, les Modem de formation de nombre, et le nombre de neurones cachés dans l'ANN pour exhiber des degrés variables d'influence au-dessus de l'exécution modèle d'ANN. En ligne : sburian@engr.uark.edu

Treatment of Zeroes in Tail Modeling of Low Flows / Durrans, S. Rocky in Journal of hydrologic engineering, Vol. 4, N°1 (Janvier 1999)

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N°1 (Janvier 1999) . - 19-27 p. Titre : Treatment of Zeroes in Tail Modeling of Low Flows Titre original : Traitement des Zéros dans Modeler de Queue de Bas Ecoulements Type de document : texte imprimé Auteurs : Durrans, S. Rocky, Auteur ; Bobée, Bernard ; Rasmussen, Peter F. ; Ouarda, Taha B. M. J., Auteur Article en page(s) : 19-27 p. Note générale : Génie Mécanique, Hydrology Langues : Anglais (eng) Mots-clés : treatment  of  zeroes  Low-flow  Stream  Likelihood  base  Hydrology  Water  Weibull  tail  model  traitement  des  zéros  Débit  faible  Jet  Hydrologie  Eau  Modèle  de  queue  de  Weibull  Zero Index. décimale : 621.34/551.4 Résumé : The Presence of zeroes in a record of flows usually has been interpreted as being indicative of a stream that goes dry during some periods. However, in some instances, zeroes may appear in a gauging record simply because the actual discharge was below a measurement threshold. For example, in some regions it is sometimes true that the lower limit of a stream gauge is above the true stream bottom, and any (censored) discharges not registered by the gauges are recorded as zeroes. This Paper presents a comparison of alternative methods for treatment of zeroes in low-flow estimation procedures when tail models are employed for modeling purposes. Simulation experiments indicate that a Weibull tail model, as fitted using a likelihood-based method for inclusion of censored data, is the best estimator of the 10-year low-flow quantile when zeroes in a data set have arisen as a consequence of censoring. When zeroes in a data set exist because the stream is an ephemeral one, a lognormal mixed tail model fitted using maximum likelihood is the best performer. When one is not sure whether zeroes in a data set are real, it is recommended that the 10-year low-flow quantile be estimated by treating the zeroes as censored values and performing the estimation using the Weibull tail model fitted using maximum likelihood. La présence des zéros dans un disque des écoulements habituellement a été interprétée en tant qu'étant indicative d'un jet qui disparaît sec pendant quelques périodes. Cependant, parfois, les zéros peuvent apparaître dans un disque mesurant simplement parce que la décharge réelle était au-dessous d'un seuil de mesure. Par exemple, dans quelques régions il est parfois vrai que la limite inférieure d'une mesure de jet soit au-dessus du véritable fond de jet, et toutes les décharges (censurées) non enregistrées par les mesures sont enregistrées comme zéros. Cet article présente une comparaison des méthodes alternatives pour le traitement des zéros des procédures d'évaluation de débit faible quand des modèles de queue sont utilisés pour modeler des buts. Les expériences de simulation indiquent qu'un modèle de queue de Weibull, en tant qu'adapté en utilisant une méthode probabilité-basée pour l'inclusion des données censurées, est le meilleur estimateur du quantile de dix ans de débit faible quand les zéros dans un Modem ont surgi par suite de la censure. Quand les zéros dans un Modem existent parce que le jet est éphémère, un modèle mélangé lognormal de queue adapté en utilisant le maximum de vraisemblance est le meilleur interprète. Quand on n'est pas sûr si les zéros dans un Modem sont vrais, on lui recommande que le quantile de dix ans de débit faible soit estimé en traitant les zéros en tant que valeurs censurées et en effectuant l'évaluation en utilisant le modèle de queue de Weibull adapté en utilisant le likehood maximum. [article] Treatment of Zeroes in Tail Modeling of Low Flows = Traitement des Zéros dans Modeler de Queue de Bas Ecoulements [texte imprimé] / Durrans, S. Rocky, Auteur ; Bobée, Bernard ; Rasmussen, Peter F. ; Ouarda, Taha B. M. J., Auteur . - 19-27 p. Génie Mécanique, Hydrology Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N°1 (Janvier 1999) . - 19-27 p. Mots-clés : treatment  of  zeroes  Low-flow  Stream  Likelihood  base  Hydrology  Water  Weibull  tail  model  traitement  des  zéros  Débit  faible  Jet  Hydrologie  Eau  Modèle  de  queue  de  Weibull  Zero Index. décimale : 621.34/551.4 Résumé : The Presence of zeroes in a record of flows usually has been interpreted as being indicative of a stream that goes dry during some periods. However, in some instances, zeroes may appear in a gauging record simply because the actual discharge was below a measurement threshold. For example, in some regions it is sometimes true that the lower limit of a stream gauge is above the true stream bottom, and any (censored) discharges not registered by the gauges are recorded as zeroes. This Paper presents a comparison of alternative methods for treatment of zeroes in low-flow estimation procedures when tail models are employed for modeling purposes. Simulation experiments indicate that a Weibull tail model, as fitted using a likelihood-based method for inclusion of censored data, is the best estimator of the 10-year low-flow quantile when zeroes in a data set have arisen as a consequence of censoring. When zeroes in a data set exist because the stream is an ephemeral one, a lognormal mixed tail model fitted using maximum likelihood is the best performer. When one is not sure whether zeroes in a data set are real, it is recommended that the 10-year low-flow quantile be estimated by treating the zeroes as censored values and performing the estimation using the Weibull tail model fitted using maximum likelihood. La présence des zéros dans un disque des écoulements habituellement a été interprétée en tant qu'étant indicative d'un jet qui disparaît sec pendant quelques périodes. Cependant, parfois, les zéros peuvent apparaître dans un disque mesurant simplement parce que la décharge réelle était au-dessous d'un seuil de mesure. Par exemple, dans quelques régions il est parfois vrai que la limite inférieure d'une mesure de jet soit au-dessus du véritable fond de jet, et toutes les décharges (censurées) non enregistrées par les mesures sont enregistrées comme zéros. Cet article présente une comparaison des méthodes alternatives pour le traitement des zéros des procédures d'évaluation de débit faible quand des modèles de queue sont utilisés pour modeler des buts. Les expériences de simulation indiquent qu'un modèle de queue de Weibull, en tant qu'adapté en utilisant une méthode probabilité-basée pour l'inclusion des données censurées, est le meilleur estimateur du quantile de dix ans de débit faible quand les zéros dans un Modem ont surgi par suite de la censure. Quand les zéros dans un Modem existent parce que le jet est éphémère, un modèle mélangé lognormal de queue adapté en utilisant le maximum de vraisemblance est le meilleur interprète. Quand on n'est pas sûr si les zéros dans un Modem sont vrais, on lui recommande que le quantile de dix ans de débit faible soit estimé en traitant les zéros en tant que valeurs censurées et en effectuant l'évaluation en utilisant le modèle de queue de Weibull adapté en utilisant le likehood maximum.