Quantifying flood risk of extreme events using density forecasts based on a new digital archive and weather ensemble predictions
Quantifying flood risk of extreme events using density forecasts based on a new digital archive and weather ensemble predictions
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使用基于新数字档案和天气集合预测的密度预测来量化极端事件的洪水风险
DOI：
10.1002/qj.2136
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发表时间：
2013
影响因子：
8.9
通讯作者：
McSharry P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
McSharry P
英国的非沿海洪水事件通常与极端降雨有关，可能持续数分钟至数周。有效管理和减轻洪水风险需要准确可靠的降水预测作为洪水风险模型的输入。我们建立了一个档案英国降雨数据从1866年到现在的一天，以提高我们的历史极端降雨事件的理解。记录降雨量和洪水之间的关系是非线性和不确定的，这意味着需要概率预报降雨量。我们开发了一个客观的极端降雨事件的分类方案，包括8种类型，分析极端降雨事件，并通过将统计技术与数值天气预报模型的集合预报的输出相结合，产生概率预报。皇家气象学会
Non‐coastal flood events in the UK are usually associated with extreme rainfall and can last from minutes to weeks. Efficient management and mitigation of flood risk requires accurate and reliable precipitation forecasts as inputs to flood risk models. We constructed an archive ofBritish Rainfalldata from 1866 to the present day to improve our understanding of historical extreme rainfall events. The relationship between record rainfall and flooding is nonlinear and uncertain, implying that probabilistic forecasts of rainfall are required. We developed an objective classification scheme of extreme rainfall events consisting of eight types, analysed extreme rainfall events and produced probabilistic forecasts by combining statistical techniques with the outputs of ensemble predictions from a numerical weather predictions model. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society
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针对洪水风险应用的英国极端每日降雨量的贝叶斯客观分类
DOI：
10.5194/hessd-5-3033-2008
发表时间：
2008
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Little M
通讯作者：
Little M
基于英国降雨量的 1866 年至 1968 年不列颠群岛极端降雨量的数字档案
影响因子：
1.9
作者：
Rodda H
通讯作者：
Rodda H
影响因子：
6.4
作者：
J. Rodda
通讯作者：
J. Rodda
英国每日降雨量特定地点密度预测的广义线性模型
影响因子：
3.2
作者：
McSharry P
通讯作者：
McSharry P
模型分辨率和集合大小对集合预测系统性能的影响
影响因子：
8.9
作者：
R. Buizza;T. Petroliagis;Tim N. Palmer;J. Barkmeijer;M. Hamrud;A. Hollingsworth;A. Simmons;Nils Wedi
通讯作者：
Nils Wedi