Czasopismo | GOSPODARKA WODNA | Rocznik 2024 - zeszyt 7

Zastosowanie metody bootstrap do obszarowej analizy częstości opadów maksymalnych

the application of bootstrap method for analysis of areal maximum precipitation frequency

10.15199/22.2024.7.2

nr katalogowy: 149496
10.15199/22.2024.7.2

Streszczenie

Wyznaczanie charakterystyk opadowych, szczególnie częstotliwości występowa nia opadów maksymalnych na danym obszarze, jest kluczowe dla zarządzania ryzykiem pogodowym, projektowania infrastruktury wodnokanalizacyjnej, zarzą dzania zasobami wodnymi oraz planowania adaptacyjnego w obliczu zmieniają cych się warunków klimatycznych. W pracy przedstawiono zastosowanie metody bootstrap do wyznaczania i analizy częstości występowania maksymalnych sum opadów o określonym czasie trwania na wybranym obszarze (IDFA: Intensity – Duration – Frequency – Area). Podstawą metody jest estymacja parametrów rozkładu IDFA w dowolnym punkcie siatki obliczeniowej na podstawie syn tetycznych ciągów opadowych uzyskanych w procedurze losowania bootstrapo wego. Metoda ta umożliwia wykorzystanie danych obserwacyjnych pochodzą cych z różnych punktów i okresów pomiarowych. W ramach pracy badano wpływ rozszerzenia zbioru danych obserwacyjnych użytych do estymacji rozkładów IDFA o dane pochodzące z dodatkowych stacji opadowych z innego okresu po miarowego. Implementację i walidację metody przeprowadzono dla zlewni gór nej i środkowej Odry, ze szczególnym uwzględnieniem dwóch zlewni testowych: Kwisy i Nysy Kłodzkiej. Uzyskane wyniki wskazują na możliwość znacznej poprawy analizy częstotliwości i oceny obszarowej występowania ekstremalnych zdarzeń opadowych dzięki pozyskiwaniu dodatkowych danych obserwacyjnych, w tym również z niepełnych serii pomiarowych.

Abstract

Determination of precipitation characteristics, in particular the frequency of maximum precipitation in a given area, is of key importance in weather risk management, water and sewage infrastructure design, water resources management and adaptive planning in view of the changing climate conditions. the article presents the application of the bootstrap method in determination and analysis of the rainfall intensity, duration and frequency in a given area ( IDFA: Intensity – Duration – Frequency – Area). this method uses estimation of the IDFA distribution parameters in any point of the computational grid based on synthetic precipitation strings obtained with the bootstrapping draw procedure. this method allows for the use of observational data originating from different measurement points and periods. the article analyses the im pact of enlarging the observational data set used for estimation of the IDFA distributions with data deriving from supplementary rainfall stations in a different measurement period. the implementation and validation of the method was carried out for the upper and middle Oder River basin, with particular consideration of two test basins: Kwisa and Nysa Kłodzka Rivers. the obtained results indicate the possibility of significant improvement of the frequency analysis and extreme rainfall events areal assessment owing to acquisition of additional observational data, including from incomplete measurement series.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Acero F. J., Parey S., Garcia J. A., Dacunha-Castelle D. 2018. „Return Level Estima tion of Extreme Rainfall over the Iberian Peninsula: Comparison of Methods”. Water 10: 179. DOI: 103390/w10020179.
[2] Akaike H. 1974. „A new look at the statistical model identification”. IEEE Trans. Autom. Control AC 19(6): 716–722. DOI: 10.1109/TAC.1974.1100705.
[3] Anderson R. L. 1941. „Distribution of the serial correlation coefficient”. Ann. Math. Statist. 8(1): 1–13.
[4] Asakereh H. 2012. „Frequency Distribution change of Extreme precipitation in Zanjan City”. Geography and Environmental Panning Journal 23(145): 13–17.
[5] Bailey D. H., Borwein J. M., Calkin N. J., Girgensohn R., Luke D. R., Moll V. H. 2007. Experimental Mathematics in Action. Wellesley, MA: A K Peters.
[6] Bajkiewicz-Grabowska E., Mikulski Z. 2013. Hydrologia ogólna. Wyd. II. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
[7] Ben-Hur A., Horn D., Siegelman H. T., Vapnik V. 2001. „Support Vector Clustering”. Journal of Machine Learning Research 2: 125–137.
[8] Bogdanowicz E., Stachý J. 1998. „Maksymalne opady deszczu w Polsce – charak terystyki projektowe”. Materiały Badawcze, Seria: Hydrologia i Oceanologia 23. Warszawa: IMGW-PIB.
[9] Burszta-Adamiak E., Licznar P., Zaleski J. 2019. „Criteria for identifying maximum rainfall determined by the peaks-over-threshold (POT) method under the Polish Atlas of Rainfall Intensities (PANDa) project”. Meteorology Hydrology and Water Management 7: 1.
[10] Byczkowski A. 1999. Hydrologia. T. 1 i 2. Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
[11] Chang Ch., Rahmad R., Wu Sh., Hsu Ch. 2022. „Spatial Frequency Analysis by Adopting Regional Analysis with radar Rainfall in Taiwan”. Water 14: 2710. DOI: 10.3390/w14172710.
[12] Chu H., Pan T., Liou J. 2011. „Extreme Precipitation Estimation with Typhoon Morakot Using Frequency and Spatial Analysis”. Terr. Atmos. Ocean. Sci. 22(6): 549–558. DOI: 10.3319/TAO.2011.05.10.02(TM).
[13] Dahmen E. R., Hall M. J. 1990. Screening of hydrological data: Tests for stationarity and relative consistency. Publication 49. Wageningen, Niderlandy: International Institute for Land Reclamation and Improvement.
[14] Deidda R., Hellies M., Langousis A. 2021. „A critical analysis of the shortcoming in spatial frequency analysis of rainfall extremes based on homogeneous regions and a comparison with a hierarchical boundaryless approached”. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 35: 2605–2628. DOI: 10.10007/ s00477-021-021-02008-x.
[15] Dubicki A. 1993. „Tendencje zmian intensywności opadów w dorzeczu Odry”. Zesz. Nauk. AR we Wrocławiu 233.
[16] Eldardiry H., Habib E. 2020. „Examining the Robustness of a Spatial Bootstrap Regional Approach for Radar-Based Hourly Precipitation Frequency Analysis”. Remote Sensing 12: 3767. DOI: 10.3390/rs12223767.
[17] Gołaszewski D., Kleniewska M. 2012. „Comparison of precipitation totals mea sured by the automatic telepluviometer and the Hellmann rain gauge at the Warsaw Ursynów station in 2000-2010”. Annals of Warsaw University of Life Sciences – SGGW Land Reclamation 44: 1. DOI: 10.2478/v10060-011-0061-1.
[18] Greenwood J. A., Landwehr J. M., Matalas N. C., Wallis J. R. 1979. „Probability weighted moments: Definition and relation to parameters of several distribu tions expressable in inverse form”. Water Res. Research 155: 1049–1054.
[19] Guidelines for Determining Flood Flow Frequency. Bulletin 17B. 1982. Reston, VA: Interagency Advisory Committee on Water Data. U.S. Department of the Interior, Geological Survey, Office of Water Data.
[20] Gupta R. D., Kundu D. 2001. „Exponentiated exponential family; an alternative to gamma and Weibull”. Biometrical Journal 43: 117−130.
[21] Hassan M. U., Noreen Z., Ahmed R. 2001. „Regional frequency analysis of annual daily rainfall maxima in Skåne, Sweden”. International Journal of Climatology 41: 4307–4320. DOI: 10.1002/joc.7074.
[22] Hawkins D. 1980. Identification of Outliers. London-New York: Chapman and Hall.
[23] Hogg R. V., Craig A. T. 1978. Introduction to Mathematical Statistics, 192–199. 4th Edition. New York: Macmillan.
[24] Hosking J. R. M. 1986. The theory of probability weighted moments. Research Rep. RC 12210. Yorktown Heights, NY: IBM Research Division.
[25] Hosking J. R. M., Wallis J. R. 1987. „Parameter and Quantile Estimation for the Gen eralized Pareto Distribution”. Technometrics 29(3): 339–349. DOI: 10.2307/1269343. JSTOR1269343.
[26] Jenkinson A. F. 1955. „The frequency distribution of the annual maximum (or min imum) values of meteorological elements”. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 81(348): 158–171. DOI: 10.1002/qj.49708134804.
[27] Jokiel P., Marszelewski W., Pociask-Karteczka J. 2017. Hydrologia Polski. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
[28] Lazoglou G., Anagnostopoulou Ch. 2017. „An Overview of Statistical Methods for Studying the Extreme Rainfalls in Mediterranean”. Proceedings 1: 681. DOI: 10.3390/ecas2017-04132.
[29] Lee S. H., Maeng S. J. 2003. „Frequency analysis of extreme rainfall using L-moment”. Irrigation and Drainage 52(3): 219–230. DOI: 10.1002/ird.90.
[30] Licznar P., Zaleski J. 2020. „Metodyka opracowania Polskiego Atlasu Natężeń Deszczów (PANDA)”. Materiały Badawcze. Seria Publikacji Naukowo-Badawczych. Warszawa: IMGW-PIB.
[31] Maidement D. R. 1993. Handbook of hydrology. Londyn: McGraw-Hill Education. https://dl.watereng.ir/HANDBOOK_OF_HYDROLOGY.PDF
[dostęp: czerwiec 2024].
[32] Markiewicz I. 2021. „Depth-Duration-Frequency Relationship Model of Extreme Precipitation in the Upper Vistula Basin”. Water 13: 3439. DOI: 10.3390/w1323439.
[33] Moujahid M., Stour L. A., Agoumi A., Saidi A. 2018. „Regional approach for the analysis of annual maximum daily precipitation in northern Morocco”. Weather and Climate Extremes 21: 43–51. DOI: 10.106/j.wace.2018.05.005.
[34] Pilon P. J., Condie R., Harvey K. D. 1985. Consolidated Frequency Analysis Pack age CFA User Manual for Version 1 – DEC PRO SERIES. Ottawa: Water Resources Branch, Inland Waters Directorate Enviroment.
[35] Rao A. R., Hamed K. H. 2000. Flood Frequency Analysis. Boca Raton: CRC Press.
[36] Schwarz G. E. 1978. „Estimating the dimension of a model”. Annals of Statistics 6(2): 461–464. DOI: 10.1214/aos/1176344136.
[37] Sneyers R. 1990. „On the statistical analysis of series of observations”. Technical Note 143. WMO 415. Genewa: World Meteorological Organization.
[38] Uboldi F., Sulis A. N., Lussana C., Cislaghi M., Russo M. 2014. „A spatial bootstrap technique for parameter estimation of rainfall annual maxima distribution”. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18: 981–995. DOI: 10.5194/hess-18-981-2014.
[39] Wallis I. R., Schaefer M. G., Barker B. L., Taylor G. H. 2007. „Regional precipi tation frequency analysis and spatial mapping for 24-hour and 2-hour dura tions for Washington State”. Hydrol. Earth Syst. Sci. 11(1): 415–442. DOI: 10.5194/ hess-11-415-2007.
[40] Wang Zh., Yan I., Zhang X. 2014. „Incorporating spatial dependence in re gional frequency analysis”. Water Resources research 50: 9571–9585. DOI: 10.1002/2013WR014849.
[41] Wdowikowski M. 2020. Opracowanie probabilistycznych modeli opadów maksy malnych dla dorzecza Górnej i Środkowej Odry
[rozprawa doktorska]. Wrocław: Politechnika Wrocławska. https://dbc.wroc.pl/publication/149697
[dostęp: czer wiec 2024].
[42] Willemse W. J., Kaas R. 2007. „Rational reconstruction of frailty-based mortality models by a generalisation of Gompertz’ law of mortality”. Insurance: Mathe matics and Economics 40(3): 468. DOI: 10.1016/ j.insmatheco.2006.07.003.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


GOSPODARKA WODNA- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-7 , nr katalogowy 149496 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


GOSPODARKA WODNA- e-zeszyt (pdf) 2024-7 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	38.00 zł

Prenumerata

GOSPODARKA WODNA - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

384.00 zł

GOSPODARKA WODNA - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
GOSPODARKA WODNA - papierowa prenumerata roczna	432.00 zł brutto 400.00 zł netto 32.00 zł VAT (stawka VAT 8%)
GOSPODARKA WODNA - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

474.00 zł

GOSPODARKA WODNA - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
GOSPODARKA WODNA - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	582.00 zł brutto 538.89 zł netto 43.11 zł VAT (stawka VAT 8%)

582.00 zł

Zeszyt

2024-7

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma