Documents disponibles écrits par cet auteur

Assessment of a Probabilistic Scheme for Flood Prediction / Hossain, Faisal in Journal of hydrologic engineering, Vol. 10, N°2 (Mars/Avril 2005) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°2 (Mars/Avril 2005) . - 141-150 p. Titre : Assessment of a Probabilistic Scheme for Flood Prediction Titre original : Evaluation d'un Arrangement Probabiliste pour la Prévision d'Inondation Type de document : texte imprimé Auteurs : Hossain, Faisal, Auteur ; Anagnostou, Emmanouil N., Auteur Article en page(s) : 141-150 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Floods  Predictions  Uncertainty  analysis  Probabilistic  methods  Decision  making  Inondations  Prévisions  Analyse  d'incertitude  Méthodes  probabilistes  Prise  de  décision Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study presents the development of a probabilistic discharge prediction scheme based on an uncertainty frame work called generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE). By being explicit about a hydrologic model's parameter uncertainty, historical data is used adaptively on a storm to storm basis to derive ensembles of representative parameter sets, along with the corresponding likelihood weights of discharge prediction quantiles. The Quantile with highest likelihood weight represents the most probable discharge hydrograph, with upper/lower uncertainty limits represented by the various upper/lower likelihood weight quantiles. On the basis of new data, the Bayesian theorem is used to update for the posterior representative parameter sets and likelihood weights of prediction quantiles. The Probabilistic scheme is evaluated using 15 flood inducing storms over a medium sized watershed in northern Italy. The Scheme's discharge predictions on the basis of its highest likelihood quantile are evaluated comparatively to the conventional single optimum parameter set prediction. It is observed that the two method have comparable accuracy in terms of the overall hydrograph prediction, but the probabilistic scheme is subject to 50% less variability in time to peak error. The Probabilistic scheme has an added value important to decision making and risk assessment, which is its ability to provide consistent assessment of uncertainty in such major flood parameters as peak runoff and time to peak. The Procedure is simple in design, model independent, and can be easily implemented in real time for computationally efficient rainfall runoff models. Cette étude présente le développement d'un arrangement probabiliste de prévision de décharge basé sur une évaluation généralisée d'incertitude de probabilité appelée par travail d'armature d'incertitude (COLLE). En étant explicites au sujet de l'incertitude du paramètre d'un modèle hydrologique, des données historiques sont employées de manière adaptative sur un donner l' assaut à la base pour dériver des ensembles d'ensembles de paramètre représentatifs, avec les poids correspondants de probabilité de quantiles de prévision de décharge. Le quantile avec le poids de probabilité le plus élevé représente l'hydrogramme de décharge le plus probable, avec des limites supérieures et inférieures d'incertitude représentées par les divers quantiles supérieurs et inférieurs de poids de probabilité. Sur la base de nouvelles données, le théorème bayésien est employé pour mettre à jour pour les ensembles de paramètre et les poids représentatifs postérieurs de probabilité de quantiles de prévision. L'arrangement probabiliste est évalué en utilisant induire de 15 inondations donne l' assaut au-dessus d'une ligne de partage moyenne en Italie nordique. Les prévisions de la décharge de l'arrangement sur la base de son quantile de probabilité plus élevé sont évaluées comparativement à la prévision optima simple conventionnelle d'ensemble de paramètre. On l'observe que la méthode deux ont l'exactitude comparable en termes de prévision globale d'hydrogramme, mais l'arrangement probabiliste est sujet à un 50% moins de variabilité à temps de faire une pointe l'erreur. L'arrangement probabiliste a une valeur supplémentaire importante pour la prise de décision et la évaluation des risques, qui est sa capacité de fournir à évaluation conformée de l'incertitude dans des paramètres principaux d'inondation tels que l'écoulement maximal et l'heure de faire une pointe. Le procédé est simple dans la conception, indépendant de modèle, et peut être facilement mis en application en temps réel pour les modèles informatique efficaces d'écoulement de précipitations. En ligne : manos@engr.uconn.edu [article] Assessment of a Probabilistic Scheme for Flood Prediction = Evaluation d'un Arrangement Probabiliste pour la Prévision d'Inondation [texte imprimé] / Hossain, Faisal, Auteur ; Anagnostou, Emmanouil N., Auteur . - 141-150 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°2 (Mars/Avril 2005) . - 141-150 p. Mots-clés : Floods  Predictions  Uncertainty  analysis  Probabilistic  methods  Decision  making  Inondations  Prévisions  Analyse  d'incertitude  Méthodes  probabilistes  Prise  de  décision Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study presents the development of a probabilistic discharge prediction scheme based on an uncertainty frame work called generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE). By being explicit about a hydrologic model's parameter uncertainty, historical data is used adaptively on a storm to storm basis to derive ensembles of representative parameter sets, along with the corresponding likelihood weights of discharge prediction quantiles. The Quantile with highest likelihood weight represents the most probable discharge hydrograph, with upper/lower uncertainty limits represented by the various upper/lower likelihood weight quantiles. On the basis of new data, the Bayesian theorem is used to update for the posterior representative parameter sets and likelihood weights of prediction quantiles. The Probabilistic scheme is evaluated using 15 flood inducing storms over a medium sized watershed in northern Italy. The Scheme's discharge predictions on the basis of its highest likelihood quantile are evaluated comparatively to the conventional single optimum parameter set prediction. It is observed that the two method have comparable accuracy in terms of the overall hydrograph prediction, but the probabilistic scheme is subject to 50% less variability in time to peak error. The Probabilistic scheme has an added value important to decision making and risk assessment, which is its ability to provide consistent assessment of uncertainty in such major flood parameters as peak runoff and time to peak. The Procedure is simple in design, model independent, and can be easily implemented in real time for computationally efficient rainfall runoff models. Cette étude présente le développement d'un arrangement probabiliste de prévision de décharge basé sur une évaluation généralisée d'incertitude de probabilité appelée par travail d'armature d'incertitude (COLLE). En étant explicites au sujet de l'incertitude du paramètre d'un modèle hydrologique, des données historiques sont employées de manière adaptative sur un donner l' assaut à la base pour dériver des ensembles d'ensembles de paramètre représentatifs, avec les poids correspondants de probabilité de quantiles de prévision de décharge. Le quantile avec le poids de probabilité le plus élevé représente l'hydrogramme de décharge le plus probable, avec des limites supérieures et inférieures d'incertitude représentées par les divers quantiles supérieurs et inférieurs de poids de probabilité. Sur la base de nouvelles données, le théorème bayésien est employé pour mettre à jour pour les ensembles de paramètre et les poids représentatifs postérieurs de probabilité de quantiles de prévision. L'arrangement probabiliste est évalué en utilisant induire de 15 inondations donne l' assaut au-dessus d'une ligne de partage moyenne en Italie nordique. Les prévisions de la décharge de l'arrangement sur la base de son quantile de probabilité plus élevé sont évaluées comparativement à la prévision optima simple conventionnelle d'ensemble de paramètre. On l'observe que la méthode deux ont l'exactitude comparable en termes de prévision globale d'hydrogramme, mais l'arrangement probabiliste est sujet à un 50% moins de variabilité à temps de faire une pointe l'erreur. L'arrangement probabiliste a une valeur supplémentaire importante pour la prise de décision et la évaluation des risques, qui est sa capacité de fournir à évaluation conformée de l'incertitude dans des paramètres principaux d'inondation tels que l'écoulement maximal et l'heure de faire une pointe. Le procédé est simple dans la conception, indépendant de modèle, et peut être facilement mis en application en temps réel pour les modèles informatique efficaces d'écoulement de précipitations. En ligne : manos@engr.uconn.edu