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A new approch to evaluating the effect of watershed storage on flood skew.

机译:一种评估流域存储对洪水偏斜影响的新方法。

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摘要

Estimates of flood skew are inaccurate and the inaccuracy influences flood discharge estimates using the log Pearson Type III distribution. The skew map is commonly used despite the fact that it's inaccurate, lacks a conceptual basis, and does not reflect watershed processes. Attempts at regionalizing station skew using regression analysis have only provided marginal improvements in accuracy, possibly because the predictor variables are not good indicators of the physical characteristics that influence the variation in skewness. Therefore, a new approach is needed to improve skew estimates. This research explored the potential of using a distributed model that includes predictor variables that better represent watershed storage. The results showed that watershed storage is the main factor that affects flood skew, and that increases in watershed storage causes flood skews to be algebraically more negative.
机译:洪水偏斜的估计是不准确的,并且使用对数Pearson Type III分布的不准确性会影响洪水流量的估计。尽管偏斜图不准确,缺乏概念基础并且不能反映分水岭过程,但仍经常使用偏斜图。使用回归分析对站点偏斜进行分区的尝试仅在准确性方面提供了少量改进,这可能是因为预测变量不是影响偏斜度变化的物理特征的良好指标。因此,需要一种新的方法来改善偏斜估计。这项研究探索了使用包含预测变量的分布式模型的潜力,该变量可以更好地代表流域的存储。结果表明,分水岭的蓄水量是影响洪水偏斜的主要因素,而分水岭的蓄水量增加会使洪水斜度在代数上更趋负。

著录项

  • 作者

    Habete, Daniel.;

  • 作者单位

    University of Maryland, College Park.;

  • 授予单位 University of Maryland, College Park.;
  • 学科 Civil engineering.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2010
  • 页码 153 p.
  • 总页数 153
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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