| Titre : | GEV-PWM Model for Distribution of Minimum Flows (2005) |
| Titre original : | Modèle de GEV-PWM pour la Distribution des Ecoulements Minimum |
| Auteurs : | Önöz, B., Auteur ; Bayazit, M., Auteur |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Journal of hydrologic engineering (Vol. 4, N° 3, Juillet 1999) |
| Article en page(s) : | 289-292 p. |
| Note générale : | Hydrologie, Hydraulique |
| Langues : | Anglais |
| Index. décimale : | 551.4/620 |
| Tags : | Equations Probabilité PWMs GEV-PWM Valeur Bases de données Jets Modéles Coefficient Terrain Corrélation Lognormal Paramètre Evaluations Ecoulement Stations Eau Hydrologie Hydraulique |
| Résumé : |
Equations for the probability weighted moments (PWMs) of the generalized extreme value (GEV) distribution for minima are derived. The GEV-PWM model and five other models are fitted to the low data of 16 streams. The Suitability of the models is cheked by the probability plot correlation coefficient test. Weibull distribution fits the data better than lognormal GEV-PWM has the best performance among the three-parameter models, but it frequently leads to infeasible lower bounds. The 10-year minimum flow estimates based on various models are determined. In the majority of cases (11 stations), differences between the largest and the smallest estimates are <20%. However, in a few cases, rather large differences (71%) are found. The Estimates from the GEV-PWM and W3-MSO models are usually either the largest or smallest at a station.
Des équations pour la probabilité pesée des moments (PWMs) de la distribution extrême généralisée de la valeur (GEV) pour des minimum sont dérivées. Le modèle de GEV-PWM et cinq autres modèles sont adaptés aux bases données de 16 jets. La convenance des modèles est cheked par l'essai de coefficient de corrélation de parcelle de terrain de probabilité. La distribution de Weibull adapte les données mieux GEV-PWM que lognormal a la meilleure exécution parmi les modèles de trois-paramètre, mais il mène fréquemment aux limites inférieures infaisables. Les évaluations minimum de dix ans d'écoulement basées sur de divers modèles sont déterminées. Dans la majorité de cas (11 stations), les différences entre les plus grandes et plus petites évaluations sont Equations for the probability weighted moments (PWMs) of the generalized extreme value (GEV) distribution for minima are derived. The GEV-PWM model and five other models are fitted to the low data of 16 streams. The Suitability of the models is cheked by the probability plot correlation coefficient test. Weibull distribution fits the data better than lognormal GEV-PWM has the best performance among the three-parameter models, but it frequently leads to infeasible lower bounds. The 10-year minimum flow estimates based on various models are determined. In the majority of cases (11 stations), differences between the largest and the smallest estimates are <20%. However, in a few cases, rather large differences (71%) are found. The Estimates from the GEV-PWM and W3-MSO models are usually either the largest or smallest at a station. Des équations pour la probabilité pesée des moments (PWMs) de la distribution extrême généralisée de la valeur (GEV) pour des minimum sont dérivées. Le modèle de GEV-PWM et cinq autres modèles sont adaptés aux basses données de 16 jets. La convenance des modèles est cheked par l'essai de coefficient de corrélation de parcelle de terrain de probabilité. La distribution de Weibull adapte les données mieux GEV-PWM que lognormal a la meilleure exécution parmi les modèles de trois-paramètre, mais il mène fréquemment aux limites inférieures infaisables. Les évaluations minimum de dix ans d'écoulement basées sur de divers modèles sont déterminées. Dans la majorité de cas (11 stations), les différences entre les plus grandes et plus petites évaluations sont<20% à 71%. |
