Daily river water temperature forecast model with a k‐nearest neighbour approach     

André St‐Hilaire  Taha B. M. J. Ouarda  Zoubeida Bargaoui  Anik Daigle  Laurent Bilodeau 《水文研究》2012,26(9):1302-1310

Water temperature is a key abiotic variable that modulates both water chemistry and aquatic life in rivers and streams. For this reason, numerous water temperature models have been developed in recent years. In this paper, a k‐nearest neighbour model (KNN) is proposed and validated to simulate and eventually produce a one‐day forecast of mean water temperature on the Moisie River, a watercourse with an important salmon population in eastern Canada. Numerous KNN model configurations were compared by selecting different attributes and testing different weight combinations for neighbours. It was found that the best model uses attributes that include water temperature from the two previous days and an indicator of seasonality (day of the year) to select nearest neighbours. Three neighbours were used to calculate the estimated temperature, and the weighting combination that yielded the best results was an equal weight on all three nearest neighbours. This nonparametric model provided lower Root Mean Square Errors (RMSE = 1·57 °C), Higher Nash coefficient (NTD = 0·93) and lower Relative Bias (RB = ? 1·5%) than a nonlinear regression model (RMSE = 2·45 °C, NTD = 0·83, RB = ? 3%). The k‐nearest neighbour model appears to be a promising tool to simulate of forecast water temperature where long time series are available. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

Investigation of the fractal dimension of rainfall occurrence in a semi-arid Mediterranean climate     

H. Ghanmi  Z. Bargaoui 《水文科学杂志》2013,58(3):483-497

Abstract

The scale invariance of rainfall series in the Tunis area, Tunisia (semi-arid Mediterranean climate) is studied in a mono-fractal framework by applying the box counting method to four series of observations, each about 2.5 years in length, based on a time resolution of 5 min. In addition, a single series of daily rainfall records for the period 1873–2009 was analysed. Three self-similar structures were identified: micro-scale (5 min to 2 d) with fractal dimension 0.44, meso-scale (2 d to one week) and synoptic-scale (one week to eight months) with fractal dimension 0.9. Interpretation of these findings suggests that only the micro-scale and transition to saturation are consistent, while the high fractal dimension relating to the synoptic scale might be affected by the tendency to saturation. A sensitivity analysis of the estimated fractal dimension was performed using daily rainfall data by varying the series length, as well as the intensity threshold for the detection of rain.

Editor Z.W. Kundzewicz; Associate editor S. Grimaldi

Citation Ghanmi, H., Bargaoui, Z., and Mallet, C., 2013. Investigation of the fractal dimension of rainfall occurrence in a semi-arid Mediterranean climate. Hydrological Sciences Journal, 58 (3), 483–497.  相似文献   

Etude de la sensibilité d’estimation de la période de retour d’une crue connue seulement par la cote atteinte     

Hassen Aridhi  Zoubeida Bargaoui  Assia Chebchoub 《水文科学杂志》2013,58(5):978-992

Résumé

Cet article propose une méthodologie d’étude de sensibilité pour cerner l’incertitude d’estimation de la période de retour d’une crue maximale annuelle exceptionnelle connue seulement par la cote des plus hautes eaux. Deux autres contraintes ont présidé au choix méthodologique. Tout d’abord, nous ne disposions pas des débits maximaux de crue à la station (hors ceux de la crue annuelle) et nous disposions d’une courte série des débits maximaux annuels. L’étude a ainsi été focalisée sur les débits moyens journaliers dont la série est complète avec une seule lacune qui est celle de la crue qui nous intéresse. La taille de la série des débits moyens journaliers la plus complète étant assez modérée, un modèle statistique à dépassement de seuil POT (Peaks Over Threshold) a été adopté. A partir de la laisse de crue, le débit maximal de la crue non jaugée a été estimé par cinq approches différentes (méthodes d’extrapolation par régression statistique à partir des paramètres hydrauliques de la station, deux modèles de Manning-Strickler en lit homogène, et deux modèles de Manning-Strickler en lit composé) en adoptant des valeurs de rugosité du lit couvrant l’incertitude reflétée d’après les jaugeages existants. Nous avons proposé d’étudier la distribution statistique du rapport α du débit maximum instantané de la crue annuelle à son débit moyen journalier. Par ce biais, l’observation de la laisse de crue a été mise à profit pour compléter la série des débits moyens journaliers moyennant une hypothèse sur la valeur de α. L’article traite l’incertitude sur α pour diverses hypothèses sur la rugosité du lit. Une distribution lognormale a été ajustée pour α et des simulations de Monte Carlo ont été entreprises. Une valeur du débit moyen journalier a alors été attachée à chaque simulation de Monte Carlo de α. Cinquante (50) simulations ont été effectuées dans chaque cas. Le modèle à dépassement de seuil a été appliqué à chaque série de débits moyens journaliers ainsi complétée par simulation. Les quantiles des débits moyens journaliers pour différentes périodes de retour ont été estimés pour chaque série complétée. La dispersion de ces derniers a été représentée par une boite à moustaches et a été quantifiée par l’intervalle interquartile. L’application a porté sur une station hydrométrique contrôlant un bassin de 9000 km² en région semi-aride nord africaine. Les séries d’observation ont été étudiées pour la période 1984–2006 pour laquelle 114 jaugeages étaient disponibles. La médiane du quantile quinquagennal du débit moyen journalier varie de 1410 à 1840 m³/s en fonction du seuil de dépassement retenu et de la valeur du coefficient de rugosité du lit. Les différentes méthodes, en considérant les différents seuils de troncature, conduisent à un intervalle interquartile de la période de retour du débit moyen journalier de cette crue variant entre 30 et 70 ans.