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Stochastic Point Rainfall Modeling for Correlated Rain Cell Intensity and Duration in Journal of hydrologic engineering, Vol. 11, N°1 (Janvier/Fevrier 2006)
Stochastic Point Rainfall Modeling for Correlated Rain Cell Intensity and Duration = Précipitations Stochastiques de Point Modelant pour l'Intensité et la Durée Corrélées de Cellules de Pluie [texte imprimé] / Kavvas, M. Levent, Auteur ; Kim, Sangdan, Auteur . - 2006 . - 29-36 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11, N°1 (Janvier/Fevrier 2006) . - 29-36 p.
Mots-clés : Correlation Rainfall duration density Stochastic models Durée de précipitations Densité Modèles stochastiques Index. décimale : 551.4 surface du globe.Géographie physique.Géomorphologie Résumé : A new stochastic point rainfall model which considers the correlation structure between rain cell intensity and duration is developed. In order to consider the positive and negative correlations simultaneously. The Gumbel's Type-II bivariate distribution is applied. For cluster characteristics of rainfall events, the Neyman-Scott cluster point process is applied. The Application is performed using the rainfall station of Jeonju situated on the southwest part of the Korean peninsula. Results from generating long time rainfall events show that the proposed model reproduces well the statistical characteristics of the historical rainfall time series and the model-generated data are robust with different parameter sets when the correlation parameter is appropriately taken.
Un nouveau modèle stochastique de précipitations de point qui considère la structure de corrélation entre l'intensité de cellules de pluie et la durée est développé. Afin de considérer les corrélations positives et négatives simultanément. Le Type-II distribution bivariate du Gumbel est appliqué. Pour des caractéristiques de faisceau des événements de précipitations, le processus de point de faisceau de Neyman-Scott est appliqué. L'application est exécutée en utilisant la station de précipitations de Jeonju située sur la pièce de sud-ouest de la péninsule coréenne. Les résultats de produire de longs événements de précipitations de temps prouvent que le modèle proposé reproduit bien les caractéristiques statistiques de la série chronologique historique de précipitations et les données modèle-produites sont robustes avec différents ensembles de paramètre quand le paramètre de corrélation est convenablement pris.
En ligne : skim@pknu.ac.kr, mlkavvas@ucdavis.edu
