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Multiquadric Equations and Optimal Areal Rainfall Estimation / Balascio, Carmine C. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) . - 498-505 p. Titre : Multiquadric Equations and Optimal Areal Rainfall Estimation Titre original : Equations Multi Quadriques et Evaluation Régionale Optimale de Précipitations Type de document : texte imprimé Auteurs : Balascio, Carmine C., Auteur Article en page(s) : 498-505 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Méthode  numérique  Surface  multi-quadriqueAjustage  Equations  Kriging  Précipitations  Profondeur  Région  Pondération Index. décimale : 551.4 Résumé : Numerical surface-fitting methods such as kriging, reciprocal distance, and multiquadric equations have often been employed for interpolation of discrete spatial data such as rainfall depth observations. Such methods have been used occasionally for estimation of average area rainfall depth. When these or simular surface-fitting techniques are used for areal rainfall depth estimation, a weighted average of the discrete rainfall depth observations results. The Rainfall depth estimates are unbiased if the numerical surface can fit a nonzero uniform depth exactly everywhere in the region. The Unbiased conic multiquadric suface yields optimal gauge weighting coefficients for rainfall data correlated by a linear covariance function. The Unbiased conic multiquadric method is a robust estimator of average areal rainfall that does not require extensive rainfall data with which to characterize the stochastic nature of the rainfall process. Unbiased multiquadric analysis appears to reduce the problem of negative gauge weights attributed to the phenomenon of "multicolinearity" by some investigators. A Simple method of calculating the multiquadric gauge-weighting coefficients by using 3D CAD is demonstrated. Des méthodes numériques d'surface-ajustage de précision telles que kriging, distance réciproque, et équations multi quadriques ont été souvent utilisées pour l'interpolation des données spatiales discrètes telles que des observations de profondeur de précipitations. De telles méthodes ont été employées de temps en temps pour l'évaluation de la profondeur moyenne de précipitations de secteur. Quand ces ou des techniques convenables extérieures simular sont employées pour l'évaluation régionale de profondeur de précipitations, une moyenne pesée des observations discrètes de profondeur de précipitations résulte. Les évaluations de profondeur de précipitations sont impartiales si la surface numérique peut adapter une profondeur uniforme non nulle exactement partout dans la région. Le suface multi quadrique conique impartial rapporte des coefficients de pondération optimaux de mesure pour des données de précipitations corrélées par une fonction linéaire de covariance. La méthode multi quadrique conique impartiale est un estimateur robuste des précipitations régionales moyennes qui n'exigent pas des données étendues de précipitations, de caractériser la nature stochastique du processus de précipitations. L'analyse multi quadrique impartiale semble ramener le problème des poids négatifs de mesure attribués au phénomène du "multicolinearité" par quelques investigateurs. Une méthode simple de calculer les coefficients de pondération multiquadric de mesure en employant le DAO 3D est démontrée. En ligne : carmine@udel.edu [article] Multiquadric Equations and Optimal Areal Rainfall Estimation = Equations Multi Quadriques et Evaluation Régionale Optimale de Précipitations [texte imprimé] / Balascio, Carmine C., Auteur . - 498-505 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 6 (Novembre/Decembre 2001) . - 498-505 p. Mots-clés : Méthode  numérique  Surface  multi-quadriqueAjustage  Equations  Kriging  Précipitations  Profondeur  Région  Pondération Index. décimale : 551.4 Résumé : Numerical surface-fitting methods such as kriging, reciprocal distance, and multiquadric equations have often been employed for interpolation of discrete spatial data such as rainfall depth observations. Such methods have been used occasionally for estimation of average area rainfall depth. When these or simular surface-fitting techniques are used for areal rainfall depth estimation, a weighted average of the discrete rainfall depth observations results. The Rainfall depth estimates are unbiased if the numerical surface can fit a nonzero uniform depth exactly everywhere in the region. The Unbiased conic multiquadric suface yields optimal gauge weighting coefficients for rainfall data correlated by a linear covariance function. The Unbiased conic multiquadric method is a robust estimator of average areal rainfall that does not require extensive rainfall data with which to characterize the stochastic nature of the rainfall process. Unbiased multiquadric analysis appears to reduce the problem of negative gauge weights attributed to the phenomenon of "multicolinearity" by some investigators. A Simple method of calculating the multiquadric gauge-weighting coefficients by using 3D CAD is demonstrated. Des méthodes numériques d'surface-ajustage de précision telles que kriging, distance réciproque, et équations multi quadriques ont été souvent utilisées pour l'interpolation des données spatiales discrètes telles que des observations de profondeur de précipitations. De telles méthodes ont été employées de temps en temps pour l'évaluation de la profondeur moyenne de précipitations de secteur. Quand ces ou des techniques convenables extérieures simular sont employées pour l'évaluation régionale de profondeur de précipitations, une moyenne pesée des observations discrètes de profondeur de précipitations résulte. Les évaluations de profondeur de précipitations sont impartiales si la surface numérique peut adapter une profondeur uniforme non nulle exactement partout dans la région. Le suface multi quadrique conique impartial rapporte des coefficients de pondération optimaux de mesure pour des données de précipitations corrélées par une fonction linéaire de covariance. La méthode multi quadrique conique impartiale est un estimateur robuste des précipitations régionales moyennes qui n'exigent pas des données étendues de précipitations, de caractériser la nature stochastique du processus de précipitations. L'analyse multi quadrique impartiale semble ramener le problème des poids négatifs de mesure attribués au phénomène du "multicolinearité" par quelques investigateurs. Une méthode simple de calculer les coefficients de pondération multiquadric de mesure en employant le DAO 3D est démontrée. En ligne : carmine@udel.edu