High-resolution studies of rainfall on Norfolk Island

Dirks, Kim N.; Hay, John E.; Stow, C. D.; Harris, Daniel

doi:10.1016/s0022-1694(98)00155-3

Cited by 320 publications

(214 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

186

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Desta forma, foram estimadas chuvas intensas para o tempo de retorno de 5, 10, 15, 20, 50, 75 e 100 anos e tempos de duração de 10, 30, 60, 120, 240, 360, 720, 1.440, 2.160 e 2.880 minutos (48 horas). Os erros foram calculados da seguinte forma, segundo Dirks et al (1998) e Mello et al (2001: (8) (9) em que V R : valor da variável real; V P : valor da variável predita; e: erro da i-ésima observação (%); e m : erro médio (%); n: número de situações avaliadas (os 10 tempos de duração e 7 tempos de retorno, listados anteriormente, totalizando 70 observações).…”

Section: Methodsunclassified

“…Deve-se ressaltar que a krigagem promoveu menores erros em 11 das 14 estações avaliadas e, em alguns casos, como Pedro de Toledo, a melhoria na interpolação foi substancial. Dirks et al (1998) encontraram erros médios na interpolação de precipitações diárias de até 77 % para o inverso do quadrado da distância e 73 % para a krigagem. Isto mostra que os erros encontrados na estimativa de chuvas intensas pelo presente trabalho estão dentro da margem de aceitação.…”

Section: Avaliação Dos Erros Produzidos Pelos Métodos De Interpolaçãounclassified

“…Myers (1994) e Laslett (1994 fizeram uma abordagem geral de métodos utilizados para interpolação espacial de parâmetros em áreas de pesquisa como ciência do solo, ecologia, engenharia florestal, hidrologia e meteorologia, destacando-se a krigagem (ou interpolação geoestatística) como um preditor em potencial de inúmeros parâmetros nestas áreas. Dirks et al (1998) trabalharam com alguns interpoladores espaciais para chuvas anuais, mensais, diárias e horárias para a Ilha de Norfolk na Nova Zelândia. Os pesquisadores concluíram que os métodos krigagem e inverso do quadrado da distância sobressaíram em relação a polígonos de Thiessen, splines cúbicas e inverso da distância com expoentes 1, 3 e 4.…”

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

Krigagem e inverso do quadrado da distância para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas

Mello

Lima

Silva³

et al. 2003

Rev. Bras. Ciênc. Solo

View full text Add to dashboard Cite

RESUMOEm projetos de obras hidráulicas, é necessária a estimativa da chuva intensa adequada à realidade técnico-financeira dos projetos, para posterior cálculo de vazões máximas. O uso da equação de chuvas intensas é a forma mais usual para estimativa da chuva de projeto. No entanto, há dificuldade em obtê-la para locais desprovidos de dados pluviométricos, o que pode ser superado mediante técnicas computacionais para a espacialização dos seus parâmetros. Para isto, pode-se trabalhar com procedimentos estatísticos para interpolação dos parâmetros com base em estações meteorológicas vizinhas ao local. Objetivouse, neste trabalho, comparar os dois procedimentos estatísticos mais exatos, conforme já constatado em outras aplicações físicas, que são a krigagem (interpolador geoestatístico) e o inverso do quadrado da distância, para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas. Utilizaram-se 140 estações meteorológicas do estado de São Paulo, as quais dispõem da respectiva equação de chuvas intensas estimada com base em dados pluviométricos, consideradas como ideais. Destas, 126 foram utilizadas para estudo da dependência espacial dos parâmetros e 14 para comparação de erros nas estimativas da chuva intensa. Constatou-se que ambos os métodos apresentaram boa precisão, mas a krigagem produziu menores erros médios para 11 estações, verificando-se melhorias consideráveis em especial para tempos de retorno e tempos de duração da precipitação usuais em projetos em pequenas bacias hidrográficas, podendo-se sugerir este método como o mais adequado.Termos de indexação: chuva intensa, espacialização, geoestatística, hidrologia.(1) Trabalho financiado pela FAPEMIG. Recebido para publicação em novembro de 2002 e aprovado em julho de 2003.

show abstract

Section: Methodsunclassified

Section: Avaliação Dos Erros Produzidos Pelos Métodos De Interpolaçãounclassified

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Krigagem e inverso do quadrado da distância para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas

Mello

Lima

Silva³

et al. 2003

Rev. Bras. Ciênc. Solo

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…We employed the computationally efficient inversedistance weighting (IDW; Shepard, 1968;Dirks et al, 1998) technique for the spatial interpolation. The IDW technique requires a value for the distance-decay parameter, which controls how much weight is given to nearby stations relative to stations further away.…”

Section: Spatio-temporal Interpolation and Rescaling Of Climatic Varimentioning

confidence: 99%

The impact of forest regeneration on streamflow in 12 mesoscale humid tropical catchments

Beck

Bruijnzeel

Dijk

et al. 2013

Hydrol. Earth Syst. Sci.

106

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. Although regenerating forests make up an increasingly large portion of humid tropical landscapes, little is known of their water use and effects on streamflow (Q). Since the 1950s the island of Puerto Rico has experienced widespread abandonment of pastures and agricultural lands, followed by forest regeneration. This paper examines the possible impacts of these secondary forests on several Q characteristics for 12 mesoscale catchments (23-346 km 2 ; mean precipitation 1720-3422 mm yr −1 ) with long (33-51 yr) and simultaneous records for Q, precipitation (P ), potential evaporation (PET), and land cover. A simple spatially-lumped, conceptual rainfall-runoff model that uses daily P and PET time series as inputs (HBV-light) was used to simulate Q for each catchment. Annual time series of observed and simulated values of four Q characteristics were calculated. A least-squares trend was fitted through annual time series of the residual difference between observed and simulated time series of each Q characteristic. From this the total cumulative change (Â) was calculated, representing the change in each Q characteristic after controlling for climate variability and water storage carry-over effects between years. Negative values ofÂ were found for most catchments and Q characteristics, suggesting enhanced actual evaporation overall following forest regeneration. However, correlations between changes in urban or forest area and values ofÂ were insignificant (p ≥ 0.389) for all Q characteristics. This suggests there is no convincing evidence that changes in the chosen Q characteristics in these Puerto Rican catchments can be ascribed to changes in urban or forest area. The present results are in line with previous studies of mesoand macro-scale (sub-)tropical catchments, which generally found no significant change in Q that can be attributed to changes in forest cover. Possible explanations for the lack of a clear signal may include errors in the land cover, climate, Q, and/or catchment boundary data; changes in forest area occurring mainly in the less rainy lowlands; and heterogeneity in catchment response. Different results were obtained for different catchments, and using a smaller subset of catchments could have led to very different conclusions. This highlights the importance of including multiple catchments in land-cover impact analysis at the mesoscale.

show abstract

“…E-mail: morid sa@modares.ac.ir A number of methods have been proposed for surface interpolation of climate variables like rainfall and temperature. The Thiessen Polygon (TP) method (Thiessen, 1911) is the oldest and simplest, and is being widely used (Driks et al, 1998;McCuen, 1998;Goovaerts, 2000). Other methods include the Weighted Moving Average (WMA) (Bedient and Huber, 1992) and the Geostatistics (GS) approach.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Assessment of areal interpolation methods for spatial analysis of SPI and EDI drought indices

Akhtari

Morid

Mahdian

et al. 2008

Intl Journal of Climatology

View full text Add to dashboard Cite

Drought monitoring is an essential component of drought risk management. Drought indices -functions of precipitation showing the severity of dryness during a particular time period -are often used for monitoring purposes. These indices may only be calculated originally at a limited number of sites where observations on climate variables are available. However, what is required for monitoring is to estimate the spatial distribution of drought severity over larger areas in the form of maps. In this article, several geostatistical methods including kriging, co-kriging and thin plate smoothing splines with and without secondary variables, as well as Thiessen polygons and weighted moving average were assessed for the derivation of maps of drought indices. The techniques are evaluated using 1-month Standardized Precipitation Index (SPI) and Effective Drought Index (EDI) at 43 climatic stations in the Tehran province of Iran. The results indicate that although kriging is the most accurate method, weighted moving average provides a reasonable accuracy combined with the simplicity and speed of the procedure, and thus, can be recommended for operational drought monitoring system in the region.

show abstract

High-resolution studies of rainfall on Norfolk Island

Cited by 320 publications

References 10 publications

Krigagem e inverso do quadrado da distância para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas

Krigagem e inverso do quadrado da distância para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas

The impact of forest regeneration on streamflow in 12 mesoscale humid tropical catchments

Assessment of areal interpolation methods for spatial analysis of SPI and EDI drought indices

Contact Info

Product

Resources

About