In this study, we first compute the

In this study, we first compute the annual maximum
(AM) precipitation accumulations from running totals
of 1-, 2-, 3-, 5-, 7-, and 10-day time series for all years
when 3B42RT data were available (2000–13) for each
grid box. Choosing the AM series limits the sample size
but is a required procedure for computing the ARI. The
three-parameter GEV distributions are derived by fitting
the AM series using open source MatLab GEV software
(http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/gevfit.
html), which uses maximum likelihood method to fit
the parameters (Kotz and Nadarajah 2000). The best-fit
GEV curves and thresholds for 2–100-yr ARI are computed
with the derived statistical parameters. As an
example, Fig. 1 shows a sample plot of the PDF curves
and return thresholds for different accumulation days
from a randomly picked single grid point located in the
Cascade Range near the border of the states of Washington
and Oregon. The PDFs of multiday precipitation
accumulation not only shift toward larger values as
compared with that of 1-day accumulation as expected,
but also show much wider spread with longer tails at
high accumulations (Fig. 1a).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ เราต้องคำนวณสูงสุดประจำปี(AM) ฝน accumulations เรียกรวม1 - 2- 3- 5, 7- และ 10 วันเวลาชุดทุกปีเมื่อข้อมูล 3B42RT ว่าง (2000 – 13) สำหรับแต่ละกล่องตาราง เลือกชุด AM จำกัดขนาดตัวอย่างแต่จะเป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับคอมพิวเตอร์อารีย์ ที่พารามิเตอร์ 3 GEV กระจายมาด้วยชุด AM ใช้เปิดซอฟต์แวร์ MatLab GEV(ส่วน http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/gevfithtml), ซึ่งใช้วิธีความเป็นไปได้สูงสุดพอดีพารามิเตอร์ (Kotz และ Nadarajah 2000) พอดีดีที่สุดคำนวณเส้นโค้ง GEV และขีดจำกัดสำหรับอารีย์ 2-100-ปีด้วยพารามิเตอร์สถิติการได้รับการ เป็นการตัวอย่าง Fig. 1 แสดงราคาแผนตัวอย่างของเส้นโค้ง PDFและขีดจำกัดวันสะสมแตกต่างกันจากตารางสุ่มเลือกหนึ่งจุดแห่งการช่วงซ้อนใกล้ชายแดนรัฐวอชิงตันและโอเรกอน ไฟล์ Pdf ของ multiday ฝนสะสมไม่เพียงแต่เลื่อนไปยังค่าขนาดใหญ่เป็นเมื่อเทียบกับของสะสม 1 วันตามที่คาดไว้แต่ยัง แสดงการแพร่กระจายกว้างมาก มีหางยาวที่สูง accumulations (Fig. 1a)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้เราคำนวณสูงสุดประจำปี
(AM)
สะสมตกตะกอนจากผลรวมการทำงานของ1, 2, 3, 5, 7 และอนุกรมเวลา 10
วันสำหรับทุกปีเมื่อข้อมูลที่มีอยู่3B42RT (2000 -13)
สำหรับแต่ละช่องตาราง การเลือกชุด AM จำกัด ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
แต่เป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการคำนวณอารีย์
สามพารามิเตอร์การกระจายจะได้มาโดยการปรับ GEV
ชุด AM ใช้โอเพนซอร์สซอฟต์แวร์ MatLab GEV
(http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/gevfit.
html ที่) ซึ่งใช้วิธีโอกาสสูงสุดเพื่อให้พอดีกับพารามิเตอร์ (Kotz และ Nadarajah 2000)
ที่ดีที่สุดพอดีโค้ง GEV และเกณฑ์สำหรับอารีย์ 2-100-ปีจะคำนวณกับมาพารามิเตอร์ทางสถิติ ในฐานะที่เป็นตัวอย่างเช่นรูป พล็อตที่ 1 แสดงตัวอย่างของเส้นโค้งแบบ PDF และเกณฑ์การตอบแทนสำหรับการสะสมวันที่แตกต่างกันจากจุดเดียวตารางหยิบสุ่มอยู่ในน้ำตกช่วงใกล้ชายแดนของรัฐวอชิงตันและโอเรกอน ไฟล์ PDF ของยุ multiday สะสมไม่เพียง แต่เปลี่ยนไปทางที่มีขนาดใหญ่เป็นค่าเมื่อเทียบกับของสะสม1 วันตามที่คาดไว้แต่ยังแสดงให้เห็นการแพร่กระจายกว้างมากมีหางอีกต่อไปที่สะสมสูง (รูป. 1a)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้เราคำนวณ
สูงสุดรายปี ( AM ) ตกตะกอนสะสมจากการทำงานผลรวม
1 - 2 - 3 - 5 - 7 - 10 วัน เวลา และชุดสำหรับปี
เมื่อข้อมูล 3b42rt ที่มีอยู่ ( 2000 – 13 ) สำหรับแต่ละ
ตารางกล่อง เลือกเป็นชุดลิมิตขนาดตัวอย่าง
แต่ใช้ขั้นตอนการคำนวณ อารี
สามพารามิเตอร์การแจกแจงจะได้มาโดยการปรับ gev
ซึ่งเป็นชุดซอฟต์แวร์ที่ใช้แหล่งโปรแกรม gev
เปิด ( http : / / www.mathworks . com / ช่วยเหลือ / กล่องเครื่องมือ / สถิติ / gevfit .
HTML ) ซึ่งใช้วิธีความควรจะเป็นสูงสุดพอดี
พารามิเตอร์ ( kotz และ nadarajah 2000 ) ดีที่สุดพอดี
gev เส้นโค้งและเกณฑ์ 2 – 100 ปี อารี คำนวณ
กับได้มาสถิติพารามิเตอร์ เป็น
ตัวอย่าง รูปที่ 1 แสดงให้เห็นตัวอย่างของเส้นโค้ง
แปลง PDFและผลตอบแทน ซึ่งต่างจากการสุ่มเลือกวัน

เดี่ยวตารางจุดอยู่ในน้ำตกช่วงใกล้ชายแดนของรัฐของวอชิงตันและโอเรกอน
. ไฟล์ PDF ของการตกตะกอนสะสมไม่เพียง แต่เปลี่ยน multiday

ต่อค่าขนาดใหญ่เป็นเปรียบเทียบกับของฐานสะสมตามที่คาดไว้ ,
แต่ยังแสดงที่กว้างมาก เอาหางอีกต่อไป
( รูปสะสมสูง1a )