Séance de cours

Ajuster les courbes de Gumbel aux données de pluie

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Dans cours

ENV-221: Hydrology for engineers

This is an introductory course to key concepts and methods in physical and engineering hydrology. ...

Description

Cette séance de cours se concentre sur l'ajustement des courbes de Gumbel aux données de précipitations, en explorant des concepts tels que la position du tracé de Weibull, les distributions de Gumbel et la probabilité. L'instructeur discute de la méthodologie et de la signification de ces courbes en hydrologie.

Enseignant·e·s (3)

Andrea Rinaldo

Paolo Benettin

I was born in Padova, Italy, in 1986. After high school, I started the Environmental Engineering program at the University of Padova (Bachelor and Master), where I followed the 'soil protection' curriculum. During my Master studies I spent a semester as Erasmus student at Wageningen University (Wageningen, the Netherlands) to follow courses in Hydrology. After graduation, I decided to bring my education further and I started a Ph.D. at the civil and environmental engineering department at the University of Padova. My Ph.D. thesis focused on hydrologic transport and travel time distributions at the catchment scale. My contribution to the subject included both new theoretical formulations and extensive numerical applications to real catchments. During my Ph.D., I also spent 7 months as visiting research fellow at Virginia Tech University (Blacksburg, USA). Since I arrived at EPFL as post-doc in 2015, I started being involved in field and experimental activities, which allowed me to learn about practical experimental problems. In 2017 I had the opportunity to by hired by the ECHO laboratory as a permanent scientist, conducting research in the field of catchment hydrology.

Sara Bonetti

Expertise Ecohydrological and geomorphological modeling Education PhD | Civil and Environmental Engineering 2018 – 2018 Duke University Teaching & PhD PhD Students Benjamin Andre De Blois Kargere, Qiming Sun, Frédéric Laurent Lardet, Taiqi Lian, Felix Bauer Courses Ecohydrological modeling ENV-411 This course provides the theoretical basis for understanding and modeling the interactions between the hydrologic cycle, vegetation, soil, climate, and human society. Hydrology

Source officielle

Concepts associés (31)

Loi de Weibull

En théorie des probabilités, la loi de Weibull, nommée d'après Waloddi Weibull en 1951, est une loi de probabilité continue. La loi de Weibull est un cas spécial de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Fréchet. Avec deux paramètres (pour x > 0), la densité de probabilité est : où k > 0 est le paramètre de forme et λ > 0 le paramètre d'échelle de la distribution.

Loi de Fréchet

En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Fréchet est un cas particulier de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Weibull. Le nom de cette loi est dû à Maurice Fréchet, auteur d'un article à ce sujet en 1927. Des travaux ultérieurs ont été réalisés par Ronald Aylmer Fisher et L. H. C. Tippett en 1928 et par Emil Julius Gumbel en 1958. Sa fonction de répartition est donnée par : où est un paramètre de forme.

Loi d'extremum généralisée

En probabilité et statistique, la loi d'extrémum généralisée est une famille de lois de probabilité continues qui servent à représenter des phénomènes de valeurs extrêmes (minimum ou maximum). Elle comprend la loi de Gumbel, la loi de Fréchet et la loi de Weibull, respectivement lois d'extrémum de type I, II et III. Le théorème de Fisher-Tippett-Gnedenko établit que la loi d'extremum généralisée est la distribution limite du maximum (adéquatement normalisé) d'une série de variables aléatoires indépendantes de même distribution (iid).

Likelihood principle

In statistics, the likelihood principle is the proposition that, given a statistical model, all the evidence in a sample relevant to model parameters is contained in the likelihood function. A likelihood function arises from a probability density function considered as a function of its distributional parameterization argument.

Cumulative frequency analysis

Cumulative frequency analysis is the analysis of the frequency of occurrence of values of a phenomenon less than a reference value. The phenomenon may be time- or space-dependent. Cumulative frequency is also called frequency of non-exceedance. Cumulative frequency analysis is performed to obtain insight into how often a certain phenomenon (feature) is below a certain value. This may help in describing or explaining a situation in which the phenomenon is involved, or in planning interventions, for example in flood protection.

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Séances de cours associées (64)

Estimation maximale de la probabilité : Statistiques multivariées

Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

Précipitations et conception hydrologique

Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.

Régression logistique : Inférence statistique et apprentissage automatique

Couvre la régression logistique, la fonction de vraisemblance, la méthode de Newton et l'estimation des erreurs de classification.

Gestion quantitative des risques : Copulas et réseaux d'adversaires génériques

Explore les copules, les algorithmes de simulation, l'ajustement des données avec les corrélations de rang, et les GAN pour la génération d'images.

La cinétique des collisions : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications de la cinétique de collision dans la compréhension des interactions moléculaires.

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