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Séance de cours

Estimation des courbes DDF

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 traite des relations intensité-durée-fréquence (IDF) en hydrologie, en se concentrant sur l'organisation des données de précipitations ponctuelles basées sur les caractéristiques des tempêtes. Des efforts ont été faits pour généraliser ces informations en fonctions empiriques. La séance de cours étend la théorie aux événements de toute durée en interpolant les courbes de Gumbel.

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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

Source officielle

Concepts associés (32)

Ajustement de loi de probabilité

Lajustement de la loi de probabilité ou simplement lajustement de la loi est l'ajustement d'une loi de probabilité à une série de données concernant la mesure répétée d'un phénomène aléatoire. L'ajustement de la loi a pour but de prédire la probabilité ou de prévoir la fréquence d'occurrence de l'ampleur du phénomène dans un certain intervalle. Il existe de nombreuses lois de probabilité, dont certaines peuvent être ajustées plus étroitement à la fréquence observée des données que d'autres, selon les caractéristiques du phénomène et de la loi.

Fonction de répartition empirique

En statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X,...,X un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble .

Processus empirique

En probabilités, le processus empirique est un processus stochastique qui s'exprime en fonction de la proportion d'objets appartenant à un certain ensemble. Ce processus fait intervenir les déviations d'une statistique autour de sa moyenne et sera donc utile dans l'étude de la plupart d'entre elles. Si sont des variables aléatoires réelles indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d.) ayant pour fonction de répartition alors on définit le processus empirique réel par où est la fonction de répartition empirique associée à l'échantillon .

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.

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.

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Séances de cours associées (37)

Opérateur de densité: Matrice à l'état du système

Explore la transformation matricielle de l'opérateur de densité en physique quantique et les implications de la mesure du système, conduisant à l'effondrement de l'état.

Opérateur de densité : Physique quantique II

Couvre le concept de matrice à l'opérateur de densité en physique quantique.

La cinétique des collisions : théorie et applications

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

Incertitude quantique : mesure et probabilité

Plonge dans l'incertitude quantique dans les mesures et les probabilités, en contrastant avec les prédictions classiques et quantiques.

Éléments d'information quantique

Couvre les fondamentaux de l'information quantique, y compris la simulation quantique et les portes logiques.

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Concepts associés (32)

Ajustement de loi de probabilité

Fonction de répartition empirique

Processus empirique

Cumulative frequency analysis

Loi de Fréchet

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