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Assessing the Hydrologic Performance of Best Management Practices / Schneider, Lauren E. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 11 N°3 (Mai/Juin 2006) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11 N°3 (Mai/Juin 2006) . - 278-281 p. Titre : Assessing the Hydrologic Performance of Best Management Practices Titre original : L'Evaluation de l'Exécution Hydrologique des Meilleures Procédures de Gestion Type de document : texte imprimé Auteurs : Schneider, Lauren E., Auteur ; McCuen, Richard H., Auteur Article en page(s) : 278-281 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Best  management  practice  Storm  water  management  Statistics  Sensitivity  analysis  Model  verification  Cisterns  La  meilleure  procédure  de  gestion  Donner  l'assaut  à  la  gestion  de  l'eau  Statistiques  Analyse  de  sensibilité  Vérification  modèle  Réservoirs Index. décimale : 551.4 Résumé : Best management practices (BMPs) are often implemented as part of drainage policies using design methods generated from uncalibrated computer models even though their in-place effectiveness has not been validated using measured hydrologic data. A procedure for determining the data required to validate the hydrologic performance of a BMP is presented. The proposed validation procedure includes eight steps: (1) develop a conceptual model of the BMP; (2) identify important hydrologic performance criteria (e.g., peak reduction, trap efficiency); (3) perform a sensitivity analysis of the model; (4) identify storm characteristics that are important to BMP performance; (5) assess the uncertainty in performance; (6) identify the type of storms needed to be monitored; (7) use statistical theory to identify the total number of storms to monitor; and (8) based on hydrologic performance uncertainty, distribute the number of storms among the important storm characteristics. Analyses showed that proper BMP validation depends on the type of BMP, the hydrologic performance criterion, the number of criteria, and storm characteristics. It is not just the total number of storms that needs to be monitored for BMP validation, but the specific characteristics of the storms. For peak discharge control with a cistern, the barrel diameter and the distance between the low-stage and high-stage orifices are the important design variables, with approximately 92 storm events monitored. Les meilleures procédures de gestion (BMPs) sont souvent mises en application en tant qu'élément des politiques de drainage en utilisant des méthodes de conception produites des modèles non-calibrés d'ordinateur quoique leur efficacité sur place n'ait pas été validée en utilisant des données hydrologiques mesurées. Une procédure pour déterminer les données exigées pour valider l'exécution hydrologique d'un BMP est présentée. Le procédé proposé de validation inclut huit étapes : (1) développent un modèle conceptuel du BMP ; (2) identifient des critères hydrologiques importants d'exécution (par exemple, réduction, efficacité maximales de piège) ; (3) exécutent une analyse de sensibilité du modèle ; (4) identifient donnent l' assaut à les caractéristiques qui sont importantes pour l'exécution de BMP ; (5) évaluent l'incertitude dans l'exécution ; (6) identifient le type de de donner l' assaut à nécessaire pour être surveillé ; (7) la théorie statistique d'utilisation pour identifier tout le nombre de de donner l' assaut à pour surveiller ; et (8) basé sur l'incertitude hydrologique d'exécution, distribuez le nombre de donne l' assaut à parmi l'important donnent l' assaut à des caractéristiques. Les analyses ont prouvé que la validation appropriée de BMP dépend du type de BMP, le critère hydrologique d'exécution, le nombre de critères, et donne l' assaut à des caractéristiques. Elle n'est pas simplement tout le nombre de donne l' assaut à que doit être surveillé pour la validation de BMP, mais les caractéristiques spécifiques du donne l' assaut à. Pour la commande maximale de décharge avec un réservoir, le diamètre de baril et la distance entre l'bas-étape et les orifices d'haut-étape sont les variables importantes de conception, avec approximativement 92 donnent l' assaut à des événements surveillés. En ligne : rhmccuen@eng.umd.edu [article] Assessing the Hydrologic Performance of Best Management Practices = L'Evaluation de l'Exécution Hydrologique des Meilleures Procédures de Gestion [texte imprimé] / Schneider, Lauren E., Auteur ; McCuen, Richard H., Auteur . - 278-281 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11 N°3 (Mai/Juin 2006) . - 278-281 p. Mots-clés : Best  management  practice  Storm  water  management  Statistics  Sensitivity  analysis  Model  verification  Cisterns  La  meilleure  procédure  de  gestion  Donner  l'assaut  à  la  gestion  de  l'eau  Statistiques  Analyse  de  sensibilité  Vérification  modèle  Réservoirs Index. décimale : 551.4 Résumé : Best management practices (BMPs) are often implemented as part of drainage policies using design methods generated from uncalibrated computer models even though their in-place effectiveness has not been validated using measured hydrologic data. A procedure for determining the data required to validate the hydrologic performance of a BMP is presented. The proposed validation procedure includes eight steps: (1) develop a conceptual model of the BMP; (2) identify important hydrologic performance criteria (e.g., peak reduction, trap efficiency); (3) perform a sensitivity analysis of the model; (4) identify storm characteristics that are important to BMP performance; (5) assess the uncertainty in performance; (6) identify the type of storms needed to be monitored; (7) use statistical theory to identify the total number of storms to monitor; and (8) based on hydrologic performance uncertainty, distribute the number of storms among the important storm characteristics. Analyses showed that proper BMP validation depends on the type of BMP, the hydrologic performance criterion, the number of criteria, and storm characteristics. It is not just the total number of storms that needs to be monitored for BMP validation, but the specific characteristics of the storms. For peak discharge control with a cistern, the barrel diameter and the distance between the low-stage and high-stage orifices are the important design variables, with approximately 92 storm events monitored. Les meilleures procédures de gestion (BMPs) sont souvent mises en application en tant qu'élément des politiques de drainage en utilisant des méthodes de conception produites des modèles non-calibrés d'ordinateur quoique leur efficacité sur place n'ait pas été validée en utilisant des données hydrologiques mesurées. Une procédure pour déterminer les données exigées pour valider l'exécution hydrologique d'un BMP est présentée. Le procédé proposé de validation inclut huit étapes : (1) développent un modèle conceptuel du BMP ; (2) identifient des critères hydrologiques importants d'exécution (par exemple, réduction, efficacité maximales de piège) ; (3) exécutent une analyse de sensibilité du modèle ; (4) identifient donnent l' assaut à les caractéristiques qui sont importantes pour l'exécution de BMP ; (5) évaluent l'incertitude dans l'exécution ; (6) identifient le type de de donner l' assaut à nécessaire pour être surveillé ; (7) la théorie statistique d'utilisation pour identifier tout le nombre de de donner l' assaut à pour surveiller ; et (8) basé sur l'incertitude hydrologique d'exécution, distribuez le nombre de donne l' assaut à parmi l'important donnent l' assaut à des caractéristiques. Les analyses ont prouvé que la validation appropriée de BMP dépend du type de BMP, le critère hydrologique d'exécution, le nombre de critères, et donne l' assaut à des caractéristiques. Elle n'est pas simplement tout le nombre de donne l' assaut à que doit être surveillé pour la validation de BMP, mais les caractéristiques spécifiques du donne l' assaut à. Pour la commande maximale de décharge avec un réservoir, le diamètre de baril et la distance entre l'bas-étape et les orifices d'haut-étape sont les variables importantes de conception, avec approximativement 92 donnent l' assaut à des événements surveillés. En ligne : rhmccuen@eng.umd.edu

Evaluation of the Nash-Sutcliffe Efficiency Index / McCuen, Richard H. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 11 N°6 (Novembre/Decembre 2006)

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11 N°6 (Novembre/Decembre 2006) . - 597-602 p. Titre : Evaluation of the Nash-Sutcliffe Efficiency Index Titre original : Evaluation de l'Index d'Efficacité de Nash Sutcliffe Type de document : texte imprimé Auteurs : McCuen, Richard H., Auteur ; Knight, Zachary, Auteur ; Cutter, Gillian Article en page(s) : 597-602 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrologic  models  Statistics  Hydrographs  Research  Time  series  Evaluation  Modéles  hydrologiques  Statistiques  Hydrogrammes  Recherche  Série  chronologique Index. décimale : 551 Géologie générale. Géodynamique. Géomorphologie. Résumé : The Nash—Sutcliffe efficiency index (Ef) is a widely used and potentially reliable statistic for assessing the goodness of fit of hydrologic models; however, a method for estimating the statistical significance of sample values has not been documented. Also, factors that contribute to poor sample values are not well understood. This research focuses on the interpretation of sample values of Ef. Specifically, the objectives were to present an approximation of the sampling distribution of the index; provide a method for conducting hypothesis tests and computing confidence intervals for sample values; and identify the effects of factors that influence sample values of Ef including the sample size, outliers, bias in magnitude, time-offset bias of hydrograph models, and the sampling interval of hydrologic data. Actual hydrologic data and hypothetical analyses were used to show these effects. The analyses show that outliers can significantly influence sample values of Ef. Time-offset bias and bias in magnitude can have an adverse effect on Ef. The time step at which the data are recorded appears to be an insignificant factor unless the sample size is small. The Nash—Sutcliffe index can be a reliable goodness-of-fit statistic if it is properly interpreted. L'index d'efficacité de Nash—Sutcliffe (Ef) est une statistique extensivement utilisée et potentiellement fiable pour évaluer la qualité de l'ajustement des modèles hydrologiques ; cependant, une méthode pour estimer la signification statistique des valeurs d'échantillon n'a pas été documentée. En outre, les facteurs qui contribuent aux valeurs faibles d'échantillon ne sont pas bons compris. Cette recherche se concentre sur l'interprétation des valeurs d'échantillon de Ef. Spécifiquement, les objectifs étaient de présent une approximation de la distribution de prélèvement de l'index ; fournissez une méthode pour des intervalles conduire d'hypothèse d'essais et de calcul confiance pour des valeurs d'échantillon ; et identifiez les effets des facteurs qui influencent des valeurs d'échantillon de Ef comprenant la dimension de l'échantillon, les annexes, polarisation dans la grandeur, temps-excentré de biais des modèles d'hydrogramme, et de l'intervalle de prélèvement des données hydrologiques. Des données hydrologiques réelles et les analyses hypothétiques ont été employées pour montrer ces effets. Les analyses prouvent que les annexes peuvent de manière significative influencer des valeurs d'échantillon de Ef. Temps-excentré de biais et de biais dans la grandeur peut avoir un effet nuisible sur Ef. L'étape de temps à laquelle les données sont enregistrées semble être un facteur insignifiant à moins que la dimension de l'échantillon soit petite. L'index de Nash—Sutcliffe peut être un fiable qualité-de-a adapté la statistique s'il est correctement interprété. [article] Evaluation of the Nash-Sutcliffe Efficiency Index = Evaluation de l'Index d'Efficacité de Nash Sutcliffe [texte imprimé] / McCuen, Richard H., Auteur ; Knight, Zachary, Auteur ; Cutter, Gillian . - 597-602 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11 N°6 (Novembre/Decembre 2006) . - 597-602 p. Mots-clés : Hydrologic  models  Statistics  Hydrographs  Research  Time  series  Evaluation  Modéles  hydrologiques  Statistiques  Hydrogrammes  Recherche  Série  chronologique Index. décimale : 551 Géologie générale. Géodynamique. Géomorphologie. Résumé : The Nash—Sutcliffe efficiency index (Ef) is a widely used and potentially reliable statistic for assessing the goodness of fit of hydrologic models; however, a method for estimating the statistical significance of sample values has not been documented. Also, factors that contribute to poor sample values are not well understood. This research focuses on the interpretation of sample values of Ef. Specifically, the objectives were to present an approximation of the sampling distribution of the index; provide a method for conducting hypothesis tests and computing confidence intervals for sample values; and identify the effects of factors that influence sample values of Ef including the sample size, outliers, bias in magnitude, time-offset bias of hydrograph models, and the sampling interval of hydrologic data. Actual hydrologic data and hypothetical analyses were used to show these effects. The analyses show that outliers can significantly influence sample values of Ef. Time-offset bias and bias in magnitude can have an adverse effect on Ef. The time step at which the data are recorded appears to be an insignificant factor unless the sample size is small. The Nash—Sutcliffe index can be a reliable goodness-of-fit statistic if it is properly interpreted. L'index d'efficacité de Nash—Sutcliffe (Ef) est une statistique extensivement utilisée et potentiellement fiable pour évaluer la qualité de l'ajustement des modèles hydrologiques ; cependant, une méthode pour estimer la signification statistique des valeurs d'échantillon n'a pas été documentée. En outre, les facteurs qui contribuent aux valeurs faibles d'échantillon ne sont pas bons compris. Cette recherche se concentre sur l'interprétation des valeurs d'échantillon de Ef. Spécifiquement, les objectifs étaient de présent une approximation de la distribution de prélèvement de l'index ; fournissez une méthode pour des intervalles conduire d'hypothèse d'essais et de calcul confiance pour des valeurs d'échantillon ; et identifiez les effets des facteurs qui influencent des valeurs d'échantillon de Ef comprenant la dimension de l'échantillon, les annexes, polarisation dans la grandeur, temps-excentré de biais des modèles d'hydrogramme, et de l'intervalle de prélèvement des données hydrologiques. Des données hydrologiques réelles et les analyses hypothétiques ont été employées pour montrer ces effets. Les analyses prouvent que les annexes peuvent de manière significative influencer des valeurs d'échantillon de Ef. Temps-excentré de biais et de biais dans la grandeur peut avoir un effet nuisible sur Ef. L'étape de temps à laquelle les données sont enregistrées semble être un facteur insignifiant à moins que la dimension de l'échantillon soit petite. L'index de Nash—Sutcliffe peut être un fiable qualité-de-a adapté la statistique s'il est correctement interprété.