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Ajouter le résultat dans votre panierVertical Velocity Variance in the Mixed Layer from Radar Wind Profilers / Eng, Ken in Journal of hydrologic engineering, Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 301-307 p.
Titre : Vertical Velocity Variance in the Mixed Layer from Radar Wind Profilers Titre original : Désaccord Vertical de Vitesse dans la Couche Mélangée des Profileurs de Vent de Radar Type de document : texte imprimé Auteurs : Eng, Ken, Auteur ; Coulter, Richard L., Auteur ; Brutsaert, Wilfried Article en page(s) : 301-307 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Wind velocity Radar Variance analysis Measurement Wind Turbulent boundary layers Turbulence Vitesse de vent Analyse de variance Mesure Vent Couches de frontière turbulentes Index. décimale : 551.4 Résumé : Vertical velocity variance data were derived from remotely sensed mixed layer turbulence measurements at the Atmospheric Boundary Layer Exmperiements (ABLE) facility in Butler County, Kansas. These measurements and associated data were provided by a collection of instruments that included two 915 MHz wind profilers, two radio acoustic sounding systems, and two eddy correlation devices. The Data from these devices were available through the Atmospheric Boundary Layer Experiment (ABLE) data base operated by Argonne National Labotratory.
A signal processing procedure outlined by Angevine et al. was adapted and further built upon to derive vertical velocity variance, w'², from 915 MHz wind profiler measurements in the mixed layer. The Proposed procedure consisted of the application of a height dependent signal to noise ratio (SNR) filter, removal of outliers plus and minus two standard deviations about the mean on the spectral width squared, and removal of the effects of beam broadening and vertical shearing of horizontal winds. The Scatter associated with w'² was mainly affected by the choice of SNR filter cutoff values. SEveral different sets of cutoff values were considered, and the optimal one was selected which reduced the overall scatter on w'² and yet retained a sufficient number of data points to average. A similarity relationship of w'² versus height was established for the mixed layer on the basis of the available data. A strong link between the SNR and growth/decay phases of turbulence was identified. Thus, the mid to late afternoon hours, when strong surface hearing occured, were observed to produce the highest quality signals.
Des données verticales de désaccord de vitesse ont été dérivées des mesures mélangées à distance senties de turbulence de couche au service (CAPABLE) atmosphérique d'Exmperiements de couche de frontière dans le comté de maître d'hôtel, le Kansas. Ces mesures et données associées ont été fournies par une collection d'instruments qui ont inclus deux profileurs de vent de 915 mégahertz, deux systèmes retentissants acoustiques par radio, et deux dispositifs de corrélation de remous. Les données de ces dispositifs étaient disponibles par la base de données (CAPABLE) atmosphérique d'expérience de couche de frontière actionnée par Argonne National Labotratory. Un procédé de traitement des signaux décrit par Angevine et autres a été adapté et plus loin établi au moment pour dériver le désaccord vertical de vitesse, w'², des mesures de profileur de vent de 915 mégahertz dans la couche mélangée. Le procédé proposé a compris l'application d'un filtre dépendant du rapport de signal-bruit de taille (SNR), le déplacement des annexes plus et sans deux écarts type au sujet du moyen sur la largeur spectrale carrée, et le déplacement des effets du faisceau élargissant et du cisaillement vertical des vents horizontaux. L'éparpillement s'est associé au w'² a été principalement affecté par le choix des valeurs de coupure de filtre de SNR. Plusieurs différents ensembles de valeurs de coupure ont été considérés, et les optimales ont été choisies qui ont réduit l'éparpillement global sur le w'² mais ont maintenu un nombre suffisant de points de repères pour faire la moyenne. Un relatioship de similitude de w'² contre la taille a été établi pour la couche mélangée sur la base des données disponibles. Un lien fort entre le SNR et les phases d'affaiblissement de croissance de la turbulence a été identifié. Ainsi, on a observé les mis aux heures d'après-midi en retard, quand l'audition extérieure forte s'est produite, pour produire les signaux de la plus haute qualité.
[article] Vertical Velocity Variance in the Mixed Layer from Radar Wind Profilers = Désaccord Vertical de Vitesse dans la Couche Mélangée des Profileurs de Vent de Radar [texte imprimé] / Eng, Ken, Auteur ; Coulter, Richard L., Auteur ; Brutsaert, Wilfried . - 301-307 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 301-307 p.
Mots-clés : Wind velocity Radar Variance analysis Measurement Wind Turbulent boundary layers Turbulence Vitesse de vent Analyse de variance Mesure Vent Couches de frontière turbulentes Index. décimale : 551.4 Résumé : Vertical velocity variance data were derived from remotely sensed mixed layer turbulence measurements at the Atmospheric Boundary Layer Exmperiements (ABLE) facility in Butler County, Kansas. These measurements and associated data were provided by a collection of instruments that included two 915 MHz wind profilers, two radio acoustic sounding systems, and two eddy correlation devices. The Data from these devices were available through the Atmospheric Boundary Layer Experiment (ABLE) data base operated by Argonne National Labotratory.
A signal processing procedure outlined by Angevine et al. was adapted and further built upon to derive vertical velocity variance, w'², from 915 MHz wind profiler measurements in the mixed layer. The Proposed procedure consisted of the application of a height dependent signal to noise ratio (SNR) filter, removal of outliers plus and minus two standard deviations about the mean on the spectral width squared, and removal of the effects of beam broadening and vertical shearing of horizontal winds. The Scatter associated with w'² was mainly affected by the choice of SNR filter cutoff values. SEveral different sets of cutoff values were considered, and the optimal one was selected which reduced the overall scatter on w'² and yet retained a sufficient number of data points to average. A similarity relationship of w'² versus height was established for the mixed layer on the basis of the available data. A strong link between the SNR and growth/decay phases of turbulence was identified. Thus, the mid to late afternoon hours, when strong surface hearing occured, were observed to produce the highest quality signals.
Des données verticales de désaccord de vitesse ont été dérivées des mesures mélangées à distance senties de turbulence de couche au service (CAPABLE) atmosphérique d'Exmperiements de couche de frontière dans le comté de maître d'hôtel, le Kansas. Ces mesures et données associées ont été fournies par une collection d'instruments qui ont inclus deux profileurs de vent de 915 mégahertz, deux systèmes retentissants acoustiques par radio, et deux dispositifs de corrélation de remous. Les données de ces dispositifs étaient disponibles par la base de données (CAPABLE) atmosphérique d'expérience de couche de frontière actionnée par Argonne National Labotratory. Un procédé de traitement des signaux décrit par Angevine et autres a été adapté et plus loin établi au moment pour dériver le désaccord vertical de vitesse, w'², des mesures de profileur de vent de 915 mégahertz dans la couche mélangée. Le procédé proposé a compris l'application d'un filtre dépendant du rapport de signal-bruit de taille (SNR), le déplacement des annexes plus et sans deux écarts type au sujet du moyen sur la largeur spectrale carrée, et le déplacement des effets du faisceau élargissant et du cisaillement vertical des vents horizontaux. L'éparpillement s'est associé au w'² a été principalement affecté par le choix des valeurs de coupure de filtre de SNR. Plusieurs différents ensembles de valeurs de coupure ont été considérés, et les optimales ont été choisies qui ont réduit l'éparpillement global sur le w'² mais ont maintenu un nombre suffisant de points de repères pour faire la moyenne. Un relatioship de similitude de w'² contre la taille a été établi pour la couche mélangée sur la base des données disponibles. Un lien fort entre le SNR et les phases d'affaiblissement de croissance de la turbulence a été identifié. Ainsi, on a observé les mis aux heures d'après-midi en retard, quand l'audition extérieure forte s'est produite, pour produire les signaux de la plus haute qualité.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 308-318 p.
Titre : Radar-Based Flood Warning System Applied to Tropical Storm Allison Titre original : Le Système d'Avertissement Radar-Basé d'Inondation Appliqué à Tropical Donnent l'Assaut à Allison Type de document : texte imprimé Auteurs : Bedient, Philip B., Auteur ; Holder, Anthony, Auteur ; Benavides, Jude A. ; Vieux, Baxter E. Article en page(s) : 308-318 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Radar Flood forecasting Texas Emergency services Prévisions d'inondation Services de secours Index. décimale : 551.4 Résumé : Flood warning systems in urban areas have greatly improved in recent years with the advent of geographical information systems (GIS), radar based rainfall estimation using next generation radar (NEXRAD), and delivery systems on the internet. The issue of flood warning and alert was brought to the forefront of public attention in Houston, Texas after the devastation resulting from the Tropical Storm Allison flood of June, 2001. This flood was reported by the National Oceanic and Atmospheric Administration as the most damaging urban flood in U.S.history, and certainly the most devastating event to impact Houston and Harris County with over $5 billion in total damages, and about 50,000 damaged structures. Over $1.5 billion in damages to the Texas Medical Center (TMC) alone werereported, with additional major impacts to the local community. While more traditional gage based alert systems often provide flood notification to many people, the combination of GIS, NEXRAD, and the internet allows for the more efficient accumulation of rainfalldata in real time. This data can then be used in hydrologic models to estimate peak flows in a basin. This Paper will illustrate the design, operation, and performance of an advanced flood warning system, developed for the TMC, which utilizes NEXRAD radar for hydrologic prediction in the Brays Bayou watershed of Houston, Texas. It will specifically document and review its use during the T.S.Allison storm event and other historical events.
Les systèmes d'avertissement d'inondation dans des secteurs urbains se sont considérablement améliorés en années récentes avec l'arrivée des systèmes d'information géographiques (GIs), de l'évaluation de précipitations basée par radar à l'aide du radar de prochaine génération (NEXRAD), et des systèmes de la livraison sur l'Internet. La question de l'avertissement et de l'alerte d'inondation a été apportée au premier rang d'une attention publique à Houston, le Texas après que la dévastation résultant du tropical Donnent l' assaut à la pléthore d'Allison de juin, 2001. Cette inondation a été rapportée par administration océanique et atmosphérique comme inondation urbaine la plus préjudiciable dans U.S.history, et certainement l'événement le plus dévastateur national pour effectuer Houston et comté de Harris avec plus de $5 milliards dans des dommages totaux, et environ 50.000 ont endommagé des structures. Plus de $1.5 milliards dans les dommages au centre médical du Texas (TMC) seul werereported, avec des impacts principaux additionnels à la communauté locale. Tandis que les systèmes d'alerte basés par mesure plus traditionnelle fournissent souvent l'avis d'inondation à beaucoup de gens, la combinaison des GIs, du NEXRAD, et de l'Internet tient compte de l'accumulation plus efficace du rainfalldata en temps réel. Ces données peuvent alors être employées dans les modèles hydrologiques pour estimer des débits de pointe dans un bassin. Cet article illustrera la conception, l'opération, et l'exécution d'un système d'avertissement d'inondation avançée, développée pour le TMC, qui utilise le radar de NEXRAD pour la prévision hydrologique dans la ligne de partage de bayou de braillements de Houston, le Texas. Il documentera spécifiquement et passer en revue son utilisation pendant le T.S.Allison donnez l' assaut à l'événement et d'autres événements historiques.En ligne : bedient@rice.edu, anothony@rice.edu, bvieux@ou.edu [article] Radar-Based Flood Warning System Applied to Tropical Storm Allison = Le Système d'Avertissement Radar-Basé d'Inondation Appliqué à Tropical Donnent l'Assaut à Allison [texte imprimé] / Bedient, Philip B., Auteur ; Holder, Anthony, Auteur ; Benavides, Jude A. ; Vieux, Baxter E. . - 308-318 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 308-318 p.
Mots-clés : Radar Flood forecasting Texas Emergency services Prévisions d'inondation Services de secours Index. décimale : 551.4 Résumé : Flood warning systems in urban areas have greatly improved in recent years with the advent of geographical information systems (GIS), radar based rainfall estimation using next generation radar (NEXRAD), and delivery systems on the internet. The issue of flood warning and alert was brought to the forefront of public attention in Houston, Texas after the devastation resulting from the Tropical Storm Allison flood of June, 2001. This flood was reported by the National Oceanic and Atmospheric Administration as the most damaging urban flood in U.S.history, and certainly the most devastating event to impact Houston and Harris County with over $5 billion in total damages, and about 50,000 damaged structures. Over $1.5 billion in damages to the Texas Medical Center (TMC) alone werereported, with additional major impacts to the local community. While more traditional gage based alert systems often provide flood notification to many people, the combination of GIS, NEXRAD, and the internet allows for the more efficient accumulation of rainfalldata in real time. This data can then be used in hydrologic models to estimate peak flows in a basin. This Paper will illustrate the design, operation, and performance of an advanced flood warning system, developed for the TMC, which utilizes NEXRAD radar for hydrologic prediction in the Brays Bayou watershed of Houston, Texas. It will specifically document and review its use during the T.S.Allison storm event and other historical events.
Les systèmes d'avertissement d'inondation dans des secteurs urbains se sont considérablement améliorés en années récentes avec l'arrivée des systèmes d'information géographiques (GIs), de l'évaluation de précipitations basée par radar à l'aide du radar de prochaine génération (NEXRAD), et des systèmes de la livraison sur l'Internet. La question de l'avertissement et de l'alerte d'inondation a été apportée au premier rang d'une attention publique à Houston, le Texas après que la dévastation résultant du tropical Donnent l' assaut à la pléthore d'Allison de juin, 2001. Cette inondation a été rapportée par administration océanique et atmosphérique comme inondation urbaine la plus préjudiciable dans U.S.history, et certainement l'événement le plus dévastateur national pour effectuer Houston et comté de Harris avec plus de $5 milliards dans des dommages totaux, et environ 50.000 ont endommagé des structures. Plus de $1.5 milliards dans les dommages au centre médical du Texas (TMC) seul werereported, avec des impacts principaux additionnels à la communauté locale. Tandis que les systèmes d'alerte basés par mesure plus traditionnelle fournissent souvent l'avis d'inondation à beaucoup de gens, la combinaison des GIs, du NEXRAD, et de l'Internet tient compte de l'accumulation plus efficace du rainfalldata en temps réel. Ces données peuvent alors être employées dans les modèles hydrologiques pour estimer des débits de pointe dans un bassin. Cet article illustrera la conception, l'opération, et l'exécution d'un système d'avertissement d'inondation avançée, développée pour le TMC, qui utilise le radar de NEXRAD pour la prévision hydrologique dans la ligne de partage de bayou de braillements de Houston, le Texas. Il documentera spécifiquement et passer en revue son utilisation pendant le T.S.Allison donnez l' assaut à l'événement et d'autres événements historiques.En ligne : bedient@rice.edu, anothony@rice.edu, bvieux@ou.edu
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 319-328 p.
Titre : Nonlinear Model for Drought Forecasting Based on a Conjunction of Wavelet Transforms and Neural Networks Titre original : Modèle non-Linéaire pour des Prévisions de Sécheresse Basées sur une Conjonction des Transformations par Ondelettes et des Réseaux Neurologiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Kim Tae-Woong, Auteur ; Valdés, Juan B., Auteur Article en page(s) : 319-328 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Droughts Forecasting Neural networks Models Mexico Sécheresses Prévisions Réseaux neurologiques Modèles Index. décimale : 551.4 Résumé : Droughts are destructive climatic extreme events that may cause significant damage both in natural environments and in human lives. Drought forecasting plays an important role in the control and management of water resources systems. In this study, a conjunction model is presented to forecast droughts. The Proposed conjunction model is based on dyadic wavelet transforms and neural networks. Neural networks have shown great ability in modeling and forecasting nonlinear and nonstationary time series in a water resources engineering, and wavelet transforms provide useful decompositions of an original time series. The Wavelet transformed data aid in improving the model performance by capturing helpful information on various resolution levels. Neural networks are used to forecast decomposed subsignals in various resolution level and reconstruct forecasted subsignals. The Model was applied to forecast droughts in the Conchos River Basin in Mexico, which is the most important tributary of the Lower Rio Grande/Bravo. The Performance of the conjunction model was measured using various forecast skill criteria. The Results indicate that the conjunction model significantly improves the ability of neural networks to forecast the indexed regional drought.
Les sécheresses sont des événements extrêmes climatiques destructifs qui peuvent endommager significatif dans les environnements normaux et dans les vies humaines. Les prévisions de sécheresse jouent un rôle important dans la commande et la gestion des systèmes de ressources d'eau. Dans cette étude, un modèle de conjonction est présenté aux sécheresses prévues. Le modèle proposé de conjonction est basé sur des transformations par ondelettes dyadiques et des réseaux neurologiques. Les réseaux neurologiques ont montré de grandes capacités en modelant et en prévoyant la série chronologique non-linéaire et non stationnaire dans des ressources d'eau machinant, et les transformations par ondelettes fournissent des décompositions utiles d'une série chronologique originale. L'Ondelette a transformé l'aide de données en améliorant l'exécution modèle en saisissant l'information utile à de divers niveaux de résolution. Des réseaux neurologiques sont employés pour prévoir des subsignals décomposés dans le divers niveau de résolution et pour reconstruire des subsignals prévus. Le modèle a été appliqué aux sécheresses prévues dans le bassin de fleuve de Conchos au Mexique, qui est le tributaire le plus important de Rio inférieur Grande/Bravo. L'exécution du modèle de conjonction a été mesurée en utilisant de divers critères de compétence de prévision. Les résultats indiquent que le modèle de conjonction améliore de manière significative la capacité des réseaux neurologiques de prévoir la sécheresse régionale classée.
En ligne : taek@email.arizona.edu, jvaldes@u.arizona.edu [article] Nonlinear Model for Drought Forecasting Based on a Conjunction of Wavelet Transforms and Neural Networks = Modèle non-Linéaire pour des Prévisions de Sécheresse Basées sur une Conjonction des Transformations par Ondelettes et des Réseaux Neurologiques [texte imprimé] / Kim Tae-Woong, Auteur ; Valdés, Juan B., Auteur . - 319-328 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 319-328 p.
Mots-clés : Droughts Forecasting Neural networks Models Mexico Sécheresses Prévisions Réseaux neurologiques Modèles Index. décimale : 551.4 Résumé : Droughts are destructive climatic extreme events that may cause significant damage both in natural environments and in human lives. Drought forecasting plays an important role in the control and management of water resources systems. In this study, a conjunction model is presented to forecast droughts. The Proposed conjunction model is based on dyadic wavelet transforms and neural networks. Neural networks have shown great ability in modeling and forecasting nonlinear and nonstationary time series in a water resources engineering, and wavelet transforms provide useful decompositions of an original time series. The Wavelet transformed data aid in improving the model performance by capturing helpful information on various resolution levels. Neural networks are used to forecast decomposed subsignals in various resolution level and reconstruct forecasted subsignals. The Model was applied to forecast droughts in the Conchos River Basin in Mexico, which is the most important tributary of the Lower Rio Grande/Bravo. The Performance of the conjunction model was measured using various forecast skill criteria. The Results indicate that the conjunction model significantly improves the ability of neural networks to forecast the indexed regional drought.
Les sécheresses sont des événements extrêmes climatiques destructifs qui peuvent endommager significatif dans les environnements normaux et dans les vies humaines. Les prévisions de sécheresse jouent un rôle important dans la commande et la gestion des systèmes de ressources d'eau. Dans cette étude, un modèle de conjonction est présenté aux sécheresses prévues. Le modèle proposé de conjonction est basé sur des transformations par ondelettes dyadiques et des réseaux neurologiques. Les réseaux neurologiques ont montré de grandes capacités en modelant et en prévoyant la série chronologique non-linéaire et non stationnaire dans des ressources d'eau machinant, et les transformations par ondelettes fournissent des décompositions utiles d'une série chronologique originale. L'Ondelette a transformé l'aide de données en améliorant l'exécution modèle en saisissant l'information utile à de divers niveaux de résolution. Des réseaux neurologiques sont employés pour prévoir des subsignals décomposés dans le divers niveau de résolution et pour reconstruire des subsignals prévus. Le modèle a été appliqué aux sécheresses prévues dans le bassin de fleuve de Conchos au Mexique, qui est le tributaire le plus important de Rio inférieur Grande/Bravo. L'exécution du modèle de conjonction a été mesurée en utilisant de divers critères de compétence de prévision. Les résultats indiquent que le modèle de conjonction améliore de manière significative la capacité des réseaux neurologiques de prévoir la sécheresse régionale classée.
En ligne : taek@email.arizona.edu, jvaldes@u.arizona.edu
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 329-338 P.
Titre : Autorun Persistence of Hydrologic Design Titre original : Persistance d'Autorun de Conception Hydrologique Type de document : texte imprimé Auteurs : Sen, Zekai, Auteur ; Özger, Mehmet ; Altunkaynak, Abdusselam, Auteur Article en page(s) : 329-338 P. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrology Frequency Risk Probability Water storage Design Hydrologie Fréquence Risque Probabilité Stockage de l'eau Conception Index. décimale : 551.4 Résumé : Persistence is the most important property in any hydrologic design concerning the storage capacity of reservoirs, average return periods, failure risks, and drought properties. Its consideration in analytical derivations of design criteria presents difficulties, especially in autocorrelated hydrologic processes, and for this reason, most often the analytical expressions are obtained on the basis of non-persistent (independent) cases. Although the conventional autocorrelation coefficients and function are used in many hydrological design problems, the very definition of the autocorrelation function requires that the underlying hydrologic process generating mechanism abide with normal (Gaussian) probability distribution function in addition to order restrictive assumptions. Since almost all of the analytical stochastic approaches are based on the normality assumption, it is necessary to transform non-Gaussian distributions to the normal distribution to use analytical expressions. During the transformation process, the very genuine persistence property of the basic hydrologic variables is not preserved, even when the statistical parameters such as the average, standard deviation, skewness coefficient, kurtosis, etc., are maintained in the transformed data. This Short coming in the autocorrelation function is by-passed by the introduction and use of an autorun function, which is probability distribution free and a robust parameter. Its Basis is the conditional probability statement which does not require any assumptions in pratical applications. Various pratical and simple hydrological design quantities are developed on the basis of the autorun coefficient without considering the conventional autocorrelation structure. The Application of methodology is presented for John's river in Florida.
La persistance est la propriété la plus importante dans n'importe quelle conception hydrologique au sujet de la capacité de stockage des réservoirs, des périodes de retour moyen, des risques d'échec, et des propriétés de sécheresse. Sa considération dans des dérivations analytiques des critères de conception présente des difficultés, particulièrement dans autocorrelated des processus hydrologiques, et pour cette raison, le plus souvent les expressions analytiques sont obtenues sur la base des cas (indépendants) non-persistants. Bien que les coefficients et la fonction conventionnels d'autocorrélation soient employés dans beaucoup de problèmes hydrologiques de conception, la définition même de la fonction d'autocorrélation exige que le mécanisme se produisant de processus hydrologique fondamental demeurent avec la fonction de distribution (gaussienne) normale de probabilité en plus des prétentions restrictives d'ordre. Puisque presque toutes les approches stochastiques analytiques sont fondées sur l'hypothèse de normalité, il est nécessaire de transformer des distributions non gaussiennes à la distribution normale pour employer des expressions analytiques. Pendant le processus de transformation, la propriété très véritable de persistance des variables hydrologiques de base n'est pas préservée, même lorsque les paramètres statistiques tels que la moyenne, écart type, coefficient d'obliquité, kurtosis, etc., sont maintenues dans les données transformées. Ce venir court dans la fonction d'autocorrélation est dévié par l'introduction et l'utilisation d'une fonction d'autorun, qui est distribution de probabilité libre et un paramètre robuste. Sa base est le rapport conditionnel de probabilité qui n'exige aucune prétention dans des applications pratical. De diverses quantités hydrologiques pratical et simples de conception sont développées sur la base du coefficient d'autorun sans considérer la structure conventionnelle d'autocorrélation. L'application de la méthodologie est présentée pour le fleuve de John en Floride.
En ligne : altunkay@itu.edu.tr [article] Autorun Persistence of Hydrologic Design = Persistance d'Autorun de Conception Hydrologique [texte imprimé] / Sen, Zekai, Auteur ; Özger, Mehmet ; Altunkaynak, Abdusselam, Auteur . - 329-338 P.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 329-338 P.
Mots-clés : Hydrology Frequency Risk Probability Water storage Design Hydrologie Fréquence Risque Probabilité Stockage de l'eau Conception Index. décimale : 551.4 Résumé : Persistence is the most important property in any hydrologic design concerning the storage capacity of reservoirs, average return periods, failure risks, and drought properties. Its consideration in analytical derivations of design criteria presents difficulties, especially in autocorrelated hydrologic processes, and for this reason, most often the analytical expressions are obtained on the basis of non-persistent (independent) cases. Although the conventional autocorrelation coefficients and function are used in many hydrological design problems, the very definition of the autocorrelation function requires that the underlying hydrologic process generating mechanism abide with normal (Gaussian) probability distribution function in addition to order restrictive assumptions. Since almost all of the analytical stochastic approaches are based on the normality assumption, it is necessary to transform non-Gaussian distributions to the normal distribution to use analytical expressions. During the transformation process, the very genuine persistence property of the basic hydrologic variables is not preserved, even when the statistical parameters such as the average, standard deviation, skewness coefficient, kurtosis, etc., are maintained in the transformed data. This Short coming in the autocorrelation function is by-passed by the introduction and use of an autorun function, which is probability distribution free and a robust parameter. Its Basis is the conditional probability statement which does not require any assumptions in pratical applications. Various pratical and simple hydrological design quantities are developed on the basis of the autorun coefficient without considering the conventional autocorrelation structure. The Application of methodology is presented for John's river in Florida.
La persistance est la propriété la plus importante dans n'importe quelle conception hydrologique au sujet de la capacité de stockage des réservoirs, des périodes de retour moyen, des risques d'échec, et des propriétés de sécheresse. Sa considération dans des dérivations analytiques des critères de conception présente des difficultés, particulièrement dans autocorrelated des processus hydrologiques, et pour cette raison, le plus souvent les expressions analytiques sont obtenues sur la base des cas (indépendants) non-persistants. Bien que les coefficients et la fonction conventionnels d'autocorrélation soient employés dans beaucoup de problèmes hydrologiques de conception, la définition même de la fonction d'autocorrélation exige que le mécanisme se produisant de processus hydrologique fondamental demeurent avec la fonction de distribution (gaussienne) normale de probabilité en plus des prétentions restrictives d'ordre. Puisque presque toutes les approches stochastiques analytiques sont fondées sur l'hypothèse de normalité, il est nécessaire de transformer des distributions non gaussiennes à la distribution normale pour employer des expressions analytiques. Pendant le processus de transformation, la propriété très véritable de persistance des variables hydrologiques de base n'est pas préservée, même lorsque les paramètres statistiques tels que la moyenne, écart type, coefficient d'obliquité, kurtosis, etc., sont maintenues dans les données transformées. Ce venir court dans la fonction d'autocorrélation est dévié par l'introduction et l'utilisation d'une fonction d'autorun, qui est distribution de probabilité libre et un paramètre robuste. Sa base est le rapport conditionnel de probabilité qui n'exige aucune prétention dans des applications pratical. De diverses quantités hydrologiques pratical et simples de conception sont développées sur la base du coefficient d'autorun sans considérer la structure conventionnelle d'autocorrélation. L'application de la méthodologie est présentée pour le fleuve de John en Floride.
En ligne : altunkay@itu.edu.tr
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 339-347 p.
Titre : State-Space Discretization of the Kalinin-Milyukov-Nash-Cascade in a Sample-Data System Framework for Streamflow Forecasting Titre original : Discrétisation de l'Etat-Espace de la Kalinin-Milyukov-Nash-Cascade dans un Cadre de Système d'Echantillon-Données pour des Prévisions d'Ecoulement de Jet Type de document : texte imprimé Auteurs : Szilagyi, Jozef, Auteur Article en page(s) : 339-347 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Stream flow Forecasting Hydrologic models Measurement Hydrologic data Ecoulement de jet Prévisions Modèles hydrologiques Mesure Données hydrologiques Index. décimale : 551.4 Résumé : A discretization of the continuous Kalinin-Milyukov-Nash-cascade is performed with the help of state space analysis for hydrological forecasting of stream flow. A sample data system approach is used during the discretization and results in discretely coincident values with the continus model. The Sample data system uses input values measured instantly in time and assumes linear changes in the value of the input variable between discrete data measurements. Such description gives a generalized formulation of the pulse data system approach often used in system engineering and discrete time analysis of hydrological systems. An examle is given to demonstrate that the approach results in improved forecasts of stream discharge values when compared with the more traditional pulse data system approach.
Une discrétisation de la Kalinin-Milyukov-Nash-cascade continue est effectuée avec l'aide de l'analyse de l'espace d'état pour des prévisions hydrologiques d'écoulement de jet. Une approche systématisée de données d'échantillon est employée pendant la discrétisation et les résultats en valeurs discretement coïncidentes avec le continus modèlent. Le système de données d'échantillon emploie des valeurs d'entrée mesurées immédiatement à temps et assume les changements linéaires de la valeur de la variable d'entrée entre les mesures discrètes de données. Une telle description donne une formulation généralisée de l'approche systématisée de données d'impulsion souvent utilisée dans le technicien de système et l'analyse discrète de temps des systèmes hydrologiques. Un examle est donné pour démontrer que les résultats d'approche dans des prévisions améliorées de jet déchargent des valeurs en comparaison avec l'approche systématisée plus traditionnelle de données d'impulsion.
En ligne : jszilagyil@.unl.edu [article] State-Space Discretization of the Kalinin-Milyukov-Nash-Cascade in a Sample-Data System Framework for Streamflow Forecasting = Discrétisation de l'Etat-Espace de la Kalinin-Milyukov-Nash-Cascade dans un Cadre de Système d'Echantillon-Données pour des Prévisions d'Ecoulement de Jet [texte imprimé] / Szilagyi, Jozef, Auteur . - 339-347 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 339-347 p.
Mots-clés : Stream flow Forecasting Hydrologic models Measurement Hydrologic data Ecoulement de jet Prévisions Modèles hydrologiques Mesure Données hydrologiques Index. décimale : 551.4 Résumé : A discretization of the continuous Kalinin-Milyukov-Nash-cascade is performed with the help of state space analysis for hydrological forecasting of stream flow. A sample data system approach is used during the discretization and results in discretely coincident values with the continus model. The Sample data system uses input values measured instantly in time and assumes linear changes in the value of the input variable between discrete data measurements. Such description gives a generalized formulation of the pulse data system approach often used in system engineering and discrete time analysis of hydrological systems. An examle is given to demonstrate that the approach results in improved forecasts of stream discharge values when compared with the more traditional pulse data system approach.
Une discrétisation de la Kalinin-Milyukov-Nash-cascade continue est effectuée avec l'aide de l'analyse de l'espace d'état pour des prévisions hydrologiques d'écoulement de jet. Une approche systématisée de données d'échantillon est employée pendant la discrétisation et les résultats en valeurs discretement coïncidentes avec le continus modèlent. Le système de données d'échantillon emploie des valeurs d'entrée mesurées immédiatement à temps et assume les changements linéaires de la valeur de la variable d'entrée entre les mesures discrètes de données. Une telle description donne une formulation généralisée de l'approche systématisée de données d'impulsion souvent utilisée dans le technicien de système et l'analyse discrète de temps des systèmes hydrologiques. Un examle est donné pour démontrer que les résultats d'approche dans des prévisions améliorées de jet déchargent des valeurs en comparaison avec l'approche systématisée plus traditionnelle de données d'impulsion.
En ligne : jszilagyil@.unl.edu
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 348-360 p.
Titre : Artificial Neural Network Approach for Predicting Transient Water Levels in a Multilayered Groundwater System under Variable State, Pumping, and Climate Conditions Titre original : Approche Artificielle de Réseau Neurologique pour la Prévision des Niveaux d'Eau Passagers dans un Système Multicouche d'Eaux Souterraines sous l'Etat Variable, le Pompage, et les Conditions Climatiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Coppola Jr., Emery A., Auteur ; Szidarovszky, Ferenc, Auteur ; Poulton, Mary ; Charles, Emmanuel Article en page(s) : 348-360 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Ground water Neural networks Ground water management Water levels Florida Predictions Eaux souterraines Réseaux neurologiques Gestion d'eaux souterraines Niveaux d'eau Index. décimale : 551.4 Résumé : The Feasibility of training an artificial neural network (ANN) for accurately predicting transient water levels in a complex multilayered ground water system under variable state, and pumping, and climate conditions is demonstrated. Using real world data, an ANN was developed for a public supply wellfield and ground water monitoring network located near Tampa Bay, Florida. The ANN was trained to predict transient water levels at 12 monitoring well locations screened in different aquifers in response to changing pumping and climate conditions. The Trained ANN was then validated with ten sequential seven day periods, and the results were compared against both measured and numerically simulated ground water levels. The Absolute mean error between the ANN predicted and the measured water levels is 0.16 m, compared to the 0.85 m absolute mean error achieved with the calibrated numerical model at the same locations over the same time period. The ANN also more closely reproduced the dynamic water level responses to pumping and climate conditions. The Pratical implication is that if ANN technology can achieve superior ground water level predictions, it can be used to improve management strategies for a wide range of ground water problems, from water quantity to water quality issues. It can also serve as a powerfull sensitivity analysis tool for quantifying interrelationships between different variables, fostering a better understanding of the hydrogeologic system, and improving futur modeling endeavors. And while physical based numerical modeling retains some advantages over the ANN technology, both approaches may be used in a complementary fashion to achieve sound decision making for complicated ground water management problems.
La praticabilité de former un réseau neurologique artificiel (ANN) pour exactement la prévision des niveaux d'eau passagers dans un système multicouche complexe d'eaux souterraines sous l'état variable, et le pompage, et les conditions climatiques est démontrée. En utilisant de vraies données du monde, une ANN a été développée pour un champ public de puits d'approvisionnement et les eaux souterraines surveillant le réseau ont placé près de Tampa Bay, la Floride. L'ANN a été formée pour prévoir les niveaux d'eau passagers à 12 endroits bons de surveillance examinés dans différentes couches aquifères en réponse au pompage et aux conditions climatiques changeants. L'ANN qualifiée a été alors validée avec dix sept périodes séquentielles de jour, et les résultats ont été comparés contre les niveaux mesurés et numériquement simulés d'eaux souterraines. L'erreur moyenne absolue entre l'ANN a prévu et les niveaux d'eau mesurés est de 0.16 m, comparé à l'erreur de moyen d'absolu de 0.85 m réalisée au modèle numérique calibré au même excédent d'endroits la même période de temps. L'ANN également plus étroitement a reproduit les réponses dynamiques de niveau d'eau au pompage et aux conditions climatiques. L'implication de Pratical est que si la technologie d'ANN peut réaliser des prévisions supérieures de niveau d'eaux souterraines, elle peut être employée pour améliorer des stratégies de gestion pour un éventail de problèmes d'eaux souterraines, de quantité de l'eau à la qualité de l'eau publie. Elle peut également servir d'outil d'analyse de sensibilité de powerfull à mesurer des corrélations entre différentes variables, à stimuler un meilleur arrangement du système hydrogéologique, et à améliorer le futur modelant des efforts. Et tandis que modeler numérique basé par examen médical maintient quelques avantages par rapport à la technologie d'ANN, les deux approches peuvent être employées d'une mode complémentaire pour réaliser la prise de décision saine pour des problèmes compliqués de gestion d'eaux souterraines.En ligne : noah.llc@mail.com [article] Artificial Neural Network Approach for Predicting Transient Water Levels in a Multilayered Groundwater System under Variable State, Pumping, and Climate Conditions = Approche Artificielle de Réseau Neurologique pour la Prévision des Niveaux d'Eau Passagers dans un Système Multicouche d'Eaux Souterraines sous l'Etat Variable, le Pompage, et les Conditions Climatiques [texte imprimé] / Coppola Jr., Emery A., Auteur ; Szidarovszky, Ferenc, Auteur ; Poulton, Mary ; Charles, Emmanuel . - 348-360 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 348-360 p.
Mots-clés : Ground water Neural networks Ground water management Water levels Florida Predictions Eaux souterraines Réseaux neurologiques Gestion d'eaux souterraines Niveaux d'eau Index. décimale : 551.4 Résumé : The Feasibility of training an artificial neural network (ANN) for accurately predicting transient water levels in a complex multilayered ground water system under variable state, and pumping, and climate conditions is demonstrated. Using real world data, an ANN was developed for a public supply wellfield and ground water monitoring network located near Tampa Bay, Florida. The ANN was trained to predict transient water levels at 12 monitoring well locations screened in different aquifers in response to changing pumping and climate conditions. The Trained ANN was then validated with ten sequential seven day periods, and the results were compared against both measured and numerically simulated ground water levels. The Absolute mean error between the ANN predicted and the measured water levels is 0.16 m, compared to the 0.85 m absolute mean error achieved with the calibrated numerical model at the same locations over the same time period. The ANN also more closely reproduced the dynamic water level responses to pumping and climate conditions. The Pratical implication is that if ANN technology can achieve superior ground water level predictions, it can be used to improve management strategies for a wide range of ground water problems, from water quantity to water quality issues. It can also serve as a powerfull sensitivity analysis tool for quantifying interrelationships between different variables, fostering a better understanding of the hydrogeologic system, and improving futur modeling endeavors. And while physical based numerical modeling retains some advantages over the ANN technology, both approaches may be used in a complementary fashion to achieve sound decision making for complicated ground water management problems.
La praticabilité de former un réseau neurologique artificiel (ANN) pour exactement la prévision des niveaux d'eau passagers dans un système multicouche complexe d'eaux souterraines sous l'état variable, et le pompage, et les conditions climatiques est démontrée. En utilisant de vraies données du monde, une ANN a été développée pour un champ public de puits d'approvisionnement et les eaux souterraines surveillant le réseau ont placé près de Tampa Bay, la Floride. L'ANN a été formée pour prévoir les niveaux d'eau passagers à 12 endroits bons de surveillance examinés dans différentes couches aquifères en réponse au pompage et aux conditions climatiques changeants. L'ANN qualifiée a été alors validée avec dix sept périodes séquentielles de jour, et les résultats ont été comparés contre les niveaux mesurés et numériquement simulés d'eaux souterraines. L'erreur moyenne absolue entre l'ANN a prévu et les niveaux d'eau mesurés est de 0.16 m, comparé à l'erreur de moyen d'absolu de 0.85 m réalisée au modèle numérique calibré au même excédent d'endroits la même période de temps. L'ANN également plus étroitement a reproduit les réponses dynamiques de niveau d'eau au pompage et aux conditions climatiques. L'implication de Pratical est que si la technologie d'ANN peut réaliser des prévisions supérieures de niveau d'eaux souterraines, elle peut être employée pour améliorer des stratégies de gestion pour un éventail de problèmes d'eaux souterraines, de quantité de l'eau à la qualité de l'eau publie. Elle peut également servir d'outil d'analyse de sensibilité de powerfull à mesurer des corrélations entre différentes variables, à stimuler un meilleur arrangement du système hydrogéologique, et à améliorer le futur modelant des efforts. Et tandis que modeler numérique basé par examen médical maintient quelques avantages par rapport à la technologie d'ANN, les deux approches peuvent être employées d'une mode complémentaire pour réaliser la prise de décision saine pour des problèmes compliqués de gestion d'eaux souterraines.En ligne : noah.llc@mail.com
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 361-364 p.
Titre : Aquifer Response Linearly Varying Stream Stage Titre original : Réponse de Couche Aquifère Changeant Linéairement l'Etape de Jet Type de document : texte imprimé Auteurs : Srivastava, Rajesh, Auteur Article en page(s) : 361-364 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Aquifers Diffusivity Parameters Water level fluctuations Couches aquifères Diffusivité Paramètres Fluctuations de niveau d'eau Index. décimale : 551.4 Résumé : The Determination of aquifer diffusivity from water level observations in various wells close to a stream, in response to a linear increase in the stream stage, is discussed. It is noted that an earlier analytical solution proposed for this problem is incorrect. A Recently proposed explicit explicit expression for diffusivity, based on this erroneous solution, is analyzed and more accurate expressions are derived. The Correct analytical solution is listed and new approximate expressions are suggested for explicit evaluation of diffusivity from water level measurements.
La détermination de la diffusivité de couche aquifère des observations de niveau d'eau dans divers puits près d'un jet, en réponse à une augmentation linéaire de l'étape de jet, est discutée. On le note qu'une solution analytique plus tôt proposée pour ce problème est incorrecte. Une expression explicite explicite récemment proposée pour la diffusivité, basée sur cette solution incorrecte, est analysée et des expressions plus précises sont dérivées. La solution analytique correcte est énumérée et de nouvelles expressions approximatives sont suggérées pour l'évaluation explicite de la diffusivité des mesures de niveau d'eau.[article] Aquifer Response Linearly Varying Stream Stage = Réponse de Couche Aquifère Changeant Linéairement l'Etape de Jet [texte imprimé] / Srivastava, Rajesh, Auteur . - 361-364 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 361-364 p.
Mots-clés : Aquifers Diffusivity Parameters Water level fluctuations Couches aquifères Diffusivité Paramètres Fluctuations de niveau d'eau Index. décimale : 551.4 Résumé : The Determination of aquifer diffusivity from water level observations in various wells close to a stream, in response to a linear increase in the stream stage, is discussed. It is noted that an earlier analytical solution proposed for this problem is incorrect. A Recently proposed explicit explicit expression for diffusivity, based on this erroneous solution, is analyzed and more accurate expressions are derived. The Correct analytical solution is listed and new approximate expressions are suggested for explicit evaluation of diffusivity from water level measurements.
La détermination de la diffusivité de couche aquifère des observations de niveau d'eau dans divers puits près d'un jet, en réponse à une augmentation linéaire de l'étape de jet, est discutée. On le note qu'une solution analytique plus tôt proposée pour ce problème est incorrecte. Une expression explicite explicite récemment proposée pour la diffusivité, basée sur cette solution incorrecte, est analysée et des expressions plus précises sont dérivées. La solution analytique correcte est énumérée et de nouvelles expressions approximatives sont suggérées pour l'évaluation explicite de la diffusivité des mesures de niveau d'eau.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 365-369 p.
Titre : Estimating Instantaneous Peak Flow from Mean Daily Flow Data Titre original : Estimer le Débit de Pointe Instantané des Données Quotidiennes d'Ecoulement de Moyen Type de document : texte imprimé Auteurs : Fill, Heinz Dieter, Auteur ; Steiner, Alexander Arns, Auteur Article en page(s) : 365-369 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Flood hydrology Stream flow Peak flood Hydraulic structures Peak flow Estimation Hydrologie d'inondation Ecoulement de jet Inondation maximale Structures hydrauliques Débit de pointe Index. décimale : 551.4 Résumé : Estimation of the design flood flow for hydraulic structures is often performed adjusting probabilistic models to daily mean flow series. This may cause an underdesign of the structure capacity with possible risks of failure, because instantaneous peak flows may be considerably larger than daily averages. Estimation of the instantaneous peak flows is often needed for simulation of the reservoir operation based on the hydraulic characteristics of the structures and the operation rules. Because there is often a lack of instantaneous flow data at a given site of interest, the peak flow has to be estimated. This Paper develops a new method to estimate the instantaneous peak flow from mean daily flow data. This Methodology was successfully applied to a series of flow information from gauging stations in Brazil, with important improvements compared to the traditional methods available in the literature.
L'évaluation de l'écoulement d'inondation de conception pour les structures hydrauliques est souvent effectuée ajustant les modèles probabilistes sur des séries d'écoulement de moyen de journal. Ceci peut causer un calcul insuffisant de la capacité de structure avec des risques d'échec possibles, parce que les débits de pointe instantanés peuvent être considérablement plus grands que quotidiennement des moyennes. L'évaluation des débits de pointe instantanés est souvent nécessaire pour la simulation de l'opération de réservoir basée sur les caractéristiques hydrauliques des structures et des règles d'opération. Puisqu'il y a souvent un manque de données instantanées d'écoulement à un emplacement donné d'intérêt, le débit de pointe doit être estimé. Cet article développe une nouvelle méthode pour estimer le débit de pointe instantané des données quotidiennes d'écoulement de moyen. Cette méthodologie a été avec succès appliquée à une série de l'information d'écoulement à partir des stations mesurantes au Brésil, avec des améliorations importantes comparées aux méthodes traditionnelles disponibles dans la littérature.En ligne : heinzfill@yahoo.com, alexandre.steiner@bol.com.br [article] Estimating Instantaneous Peak Flow from Mean Daily Flow Data = Estimer le Débit de Pointe Instantané des Données Quotidiennes d'Ecoulement de Moyen [texte imprimé] / Fill, Heinz Dieter, Auteur ; Steiner, Alexander Arns, Auteur . - 365-369 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 6 (Novembre/Decembre 2003) . - 365-369 p.
Mots-clés : Flood hydrology Stream flow Peak flood Hydraulic structures Peak flow Estimation Hydrologie d'inondation Ecoulement de jet Inondation maximale Structures hydrauliques Débit de pointe Index. décimale : 551.4 Résumé : Estimation of the design flood flow for hydraulic structures is often performed adjusting probabilistic models to daily mean flow series. This may cause an underdesign of the structure capacity with possible risks of failure, because instantaneous peak flows may be considerably larger than daily averages. Estimation of the instantaneous peak flows is often needed for simulation of the reservoir operation based on the hydraulic characteristics of the structures and the operation rules. Because there is often a lack of instantaneous flow data at a given site of interest, the peak flow has to be estimated. This Paper develops a new method to estimate the instantaneous peak flow from mean daily flow data. This Methodology was successfully applied to a series of flow information from gauging stations in Brazil, with important improvements compared to the traditional methods available in the literature.
L'évaluation de l'écoulement d'inondation de conception pour les structures hydrauliques est souvent effectuée ajustant les modèles probabilistes sur des séries d'écoulement de moyen de journal. Ceci peut causer un calcul insuffisant de la capacité de structure avec des risques d'échec possibles, parce que les débits de pointe instantanés peuvent être considérablement plus grands que quotidiennement des moyennes. L'évaluation des débits de pointe instantanés est souvent nécessaire pour la simulation de l'opération de réservoir basée sur les caractéristiques hydrauliques des structures et des règles d'opération. Puisqu'il y a souvent un manque de données instantanées d'écoulement à un emplacement donné d'intérêt, le débit de pointe doit être estimé. Cet article développe une nouvelle méthode pour estimer le débit de pointe instantané des données quotidiennes d'écoulement de moyen. Cette méthodologie a été avec succès appliquée à une série de l'information d'écoulement à partir des stations mesurantes au Brésil, avec des améliorations importantes comparées aux méthodes traditionnelles disponibles dans la littérature.En ligne : heinzfill@yahoo.com, alexandre.steiner@bol.com.br
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