PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 12 | 4 |

Tytuł artykułu

Statistical methods for trend investigation in hydrological non-seasonal series

Autorzy

Warianty tytułu

PL
Metody statystyczne badania trendu w niesezonowych szeregach hydrologicznych

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
In the paper some methods for identification of the monotonic deterministic trend in hydrological time series were presented and discussed: the t-test, the Mann-Kendall test with corrections, the Theil-Sen estimator with the test based on bootstrap and the prewhitening method. The tests varied in assumptions on the existence of the serial correlation and the distribution of the variables in the series. Occasionally, when assumptions were not fulfilled, the tests led to contradictory conclusions. As examples, the applications to annual maximum and minimum flows were presented.
PL
W artykule zaprezentowano metody statystyczne wykrywania deterministycznego, monotonicznego trendu w szeregach hydrologicznych: test t, test Manna-Kendalla wraz z poprawkami, estymator Theila-Sena wraz z testem opartym na metodzie bootstrap oraz metodę pre-whitening. Testy różniły się założeniami dotyczącymi autokorelacji i funkcji rozkładu badanych zmiennych. Niekiedy, jeśli założenia testów nie były spełnione, zastosowanie ich doprowadziło do sprzecznych wniosków. W przykładach zastosowano te testy do maksymalnych i minimalnych przepływów rocznych.

Wydawca

-

Rocznik

Tom

12

Numer

4

Opis fizyczny

p.85-94,fig.,ref.

Twórcy

autor
  • Department of Applied Mathematics, Environmental Engineering and Land Surveying, University of Agriculture in Krakow, Balicka 253C, 30-198 Krakow, Poland

Bibliografia

  • Askew A.J., 1987. Climate change and water resources. [In:] Beran M., Hogg W. Solomon S.I. (ed.). The Influence of Climate Change and Climatic Variability on the Hydrologic Regime and Water Resources. IAHS Publishers Wallingford (Oxfordshire, U.K.), 421-430.
  • Bayley G.V., Hammersley J.M., 1946. The „effective” number of independent observations in an autocorrelatedtime series. J. Royal Stat. Soc. 8(2) 1946, 184-197.
  • Efron B., TibshiraniR.J., 1993. An Introduction to Bootstrap. Monographs on Statistics and Applied Probability, vol. 57. Chapman and Hall London.
  • Hamed K.H., Rao A.R., 1998. A modified Mann-Kendall test for autocorrelated data. J. Hydrol. 204, 182-196.
  • Hirsch R.M., Slack J.R., 1984. A nonparametric trend test for seasonal data with serial dependence. Water Resour. Res. 20(6), 727-732.
  • Kendall M.G., 1938. A new measure of rank correlation. Biometrika 30, 81-93.
  • Khaliq M.N., Ouarda T.B.M.J., Ondo J.C., Gachon P., Bobée B., 2006. Frequency analysis of a sequence of dependent and/or non-stationary hydro-meteorological observations: A review. J. Hydrol. 329(3-4), 534-552.
  • Kundzewicz Z., Graczyk D., Maurer T., Przymusinska I., Radziejewski M., Svensson C., Szwed M., 2004. Detection of change in world-wide hydrological time series of maximum annual flow. GRDC Report 32. Koblenz.
  • Kundzewicz Z.W., Graczyk D., Maurer Th., Pinskwar I., Radziejewski M. Svensson C., Szwed M., 2005. Trend detection in river flow series: 1. Annual maximum flow. Hydrol. Sci. J. 50(5), 797-810.
  • Lettenmaier D.P., 1976. Detection of trend in water quality data from record with dependent observations. WaterResour. Res. 12(5), 1037-1046.
  • Mann H.B., 1945. Nonparametric test againsttrend. Econometrica 13, 245-259.
  • Matalas N.C., Langbein W.B., 1962. Information content of the mean. J. Geophys. Res. 67(9), 3441-3448.
  • McLeod A.I., Hipel K.W., 1994. Tests for monotonie trend. Stochastic and Statistical Methods in Hydrology and Environmental Engineering 3, 245-270.
  • Mudelsee M., Deutsch M., Bomgen M., Tetzlaff G., 2006. Trends in flood risk of the River Werra (Germany) over the past 500 years. Hydrol. Sci. J. 51(5), 818-833.
  • Sen P.K., 1968. Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau. J. Amer. Statist. Assoc., 1379-1389.
  • Storch vonH., 1995. Misuses of statistical analysis in climate research. [In:] Navarra A., von Storch H. (ed.). Analysis of Climate Variability: Applications of Statistical Techniques. Springer Berlin, 11-26.
  • Svensson C., Kundzewicz Z.W., Maurer Th., 2005. Trend detection in river flow series: 2. Flood and low-flow index series. Hydrol. Sci. J. 50(5), 811- 824.
  • Theil H., 1950. A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis. I, II, III. Nederl. Akad. Wetensch. Proc., 386-392, 521-525, 1397-1412.
  • Węglarczyk S., 2009. On the stationarity of extreme levels of some Polish lakes. I. Preliminary results from statisticaltest. Limnnol. Rev. 9(2-3), 129-138.
  • Yue S., Pilon P, Phinney B., Cavadias G., 2002. The influence of autocorrelation on the ability to detecttrendinhydrological series. Hydrol. Process. 16,1807-1829.

Uwagi

PL
Rekord w opracowaniu.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-bb9a5aac-a566-45da-b2b7-aa43c0f56dc0
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.