Maximum Likelihood Estimators for Coarsely Resolved Precipitation Data / Durrans, S. Rocky in Journal of hydrologic engineering, Vol. 9, N° 1 (Janvier/Fevrier 2004)  

Maximum Likelihood Estimators for Coarsely Resolved Precipitation Data = Estimateurs de Maximum de Vraisemblance pour des Données Grossièrement Résolues de Précipitation [texte imprimé] / Durrans, S. Rocky, Auteur ; Pitt, Robert E., Auteur . - 2006 . - 13-27 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 9, N° 1 (Janvier/Fevrier 2004) . - 13-27 p.

Mots-clés :	Hydrologic data Estimation Precipitation Data analysis Données hydrologiques Analyse de données
Index. décimale :	551.4 surface du globe.Géographie physique.Géomorphologie
Résumé :	Most of the literature dealing with hydrologic frequency analysis treats data as being exact and error free. This Paper demonstrates that the use of common estimators for distribution parameters and quantiles can lead to serious biases and inadequate assesments of uncertainties when data are coarsely resolved, which is often the case for short duration precipitation data. Alternative estimators are presented for cases of both data truncation and data rounding and are shown to be superior to common estimators for fitting of exponential and Gumbel probability distributions. A technique is also recommended for determination of the fraction of a data set that would be expected to consist of zeros, enabling an objective approach to augmentation of nonzero data. La majeure partie de la littérature traitant l'analyse de fréquence hydrologique traite des données en tant qu'étant exacte et l'erreur libre. Cet article démontre que l'utilisation des estimateurs communs pour des paramètres et des quantiles de distribution peut mener aux polarisations sérieuses et aux assesments insatisfaisants des incertitudes quand des données sont grossièrement résolues, qui sont souvent le point de droit pour des données de précipitation de courte durée. Des estimateurs alternatifs sont présentés pour des cas de la troncation de données et des données arrondissant et s'avèrent supérieurs aux estimateurs communs pour l'ajustage de précision des distributions exponentielles et de Gumbel de probabilité. Une technique est également recommandée pour la détermination de la fraction d'un Modem qui serait attendu pour se composer des zéros, permettant une approche objective à l'augmentation des données de non zéro.
En ligne :	rdurrans@coe.eng.ua.edu, rpitt@coe.eng.ua.edu