Short-duration rainfall data are key inputs for design of stormwater infrastructure. To address concerns raised regarding the validity of relations based on these data, 13 Canadian climate stations were selected: one station for each province and territory, having a "long" record length (27 to 63 years), minimal missing years and potential significance for urban infrastructure design. For each station, a state-of-practice time series analysis was completed for the nine intensityduration-frequency (IDF) durations (5 min -24 h) to identify non-stationarities in the form of trends or jumps. Approximately, 30% of the time series showed statistically significant trends or jumps. Data sets not satisfying the stationarity criterion should be critically reviewed before computed quantiles are applied for design. Arbitrary split sample analysis was investigated as an alternative method for identifying non-stationarities and was found to be an unreliable indicator of significant changes.Résumé : Les données sur les précipitations de courte durée sont des données essentielles pour la conception des infrastructures d'égouts pluviaux. Pour aborder les problèmes liés à la validité des relations basées sur ces données, 13 stations mé-téorologiques ont été sélectionnées: une station pour chaque province et territoire ayant une longue durée d'enregistrements (27 à 63 ans), le moins d'années manquantes possible pouvant être importantes pour la conception d'infrastructures urbaines. Pour chaque station, une analyse des séries chronologiques à la fine pointe a été réalisée pour les neuf durées IDF (5 min -24 h) afin d'identifier les non-stationnarités sous la forme de tendances ou de sauts. Environ 30% des séries chronologiques indiquaient des tendances ou des sauts d'importance statistique. Les ensembles de données ne répondant pas au critère de stationnarité devraient être revus attentivement avant d'appliquer les quantiles calculés à la conception. Une analyse arbitraire d'un échantillon fractionné a été étudiée comme autre méthode d'identification des non-stationnarités et elle s'est avérée être un indicateur non fiable de changements importants.
A methodology is developed for the estimation of annual low-flow quantiles for streams with annual low flows occurring in both the summer and winter. Since the low flow generating processes are different in summer and winter, independent seasonal analyses are required. The methodology provides recommendations for assessment of record length, randomness, homogeneity, independence and stationarity, as well as guidelines for distribution selection and fitting for seasonal distributions. The seasonal distributions are then used to develop the combined distribution for annual low flow estimation. Four worked examples of long-term Canadian hydrometric stations are provided.
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