FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1969555687> ?p ?o ?g. }

• W1969555687 endingPage "342" @default.
• W1969555687 startingPage "329" @default.
• W1969555687 abstract "Extreme precipitation episodes are very common in Mediterranean area and can lead to serious and catastrophic environmental hazards. They have special incidence during autumn months, September, October and November (SON) with important impacts on society, leading frequently to significant economic losses and mortality. These events have special impact in mountainous areas where steep slopes enhance the effects of extreme precipitation. In mountainous areas rain gauge stations are sparse and normally in lower amount. Due to these reasons it is very important to map with higher accuracy the distribution of extreme precipitation. Also, in mountainous environments precipitation patterns can change in small distances that make the prediction more difficult, but also more important. A better prediction of areas with higher values of extreme precipitation will contribute to a better land use planning and avoid the effects of flash floods, land‐slides and soil erosion recognized as environmental problems. The aim of this paper is testing several well‐known interpolation methods, Inverse Distance Weight (IDW) with weighs of 1, 2, 3, 4 and 5, Local Polynomial (LP) with order 1 and 2, Radial Basis Methods (RBS), particularly Spline With Tension (SPT) and Thin Plate Spline (TPS), and Kriging techniques, Ordinary Kriging (OK) and Ordinary CoKriging (COK) in order to identify the less‐biased method to interpolate extreme precipitation calculated from the 95th percentile (P95) of SON precipitation in a mountainous area located in Portugal. The results show that extreme precipitation increases with the altitude and there are important differences between stations located at higher and lower altitudes. This relation is observed in the omni‐directional semi‐variograms calculated where we identified two major P95 areas coincident with higher elevations. The first one occurred at 12.19 km and the second at 23.57 km. The higher values of P95 are identified at Southeast and Northeast. In contrast, the lower P95 values are identified at Northwest due to lower altitudes and in the Northeast corner as a consequence of rain shadow effect. Prediction with precision of precipitation patterns in mountainous areas is difficult due to lack of data and the complex effect of topography in rainfall, however, it is of major importance in order to identify vulnerable areas. The findings observed in this study are a fundamental contribution to landscape planning and environmental management in areas with higher occurrence and vulnerability to extreme precipitation. Santrauka Gausūs krituliai, ypač būdingi Viduržemio jūros regionui, gali kelti rimtu pavoju aplinkai, lemti katastrofas. Krituliu poveikio zona ypač išsiplečia rudens laikotarpiu, t. y. rugsejo, spalio ir lapkričio (RSL) menesiais, neretai patiriama dideliu ekonominiu nuostoliu, žūsta ar kitaip nukenčia žmones. Statūs kalnu šlaitai sustiprina gausiu krituliu poveiki. Kalnuotose vietovese krituliu kiekio stebejimo stočiu nedaug, jos toli viena nuo kitos, todel labai aktualu tureti žemelapius, tiksliai nusakančius gausiu krituliu pasiskirstyma. Kalnuotose vietovese krituliu pobūdis skirtingu atstumu gali būti skirtingas, krituliu kieki numatyti sunkiau, tačiau tai itin svarbu. Tiksliau numatant vietoves, kur iškrinta daugiau krituliu, galima tikslingiau planuoti žemetvarka, išvengti staigiu potvyniu, nuošliaužu ir dirvožemio erozijos. Tyrimo tikslas buvo patikrinti kelis gerai žinomus interpoliacijos metodus – Inverse Distance Weight (IDW) su 1–5 svertinemis vertemis, Local Polynomial (LP), Radial Basis (RBS), ypač Spline With Tension (SPT), Thin Plate Spline (TPS), – bei Kriging technikas ir Ordinary Kriging (OK) bei Ordinary CoKriging (COK) metodus, siekiant parinkti tiksliausia, kuris leistu interpoliuoti gausius (95 %) kritulius RSL menesiais kalnuotoje Portugalijos teritorijoje. Nustatyta, kad krituliu kiekis dideja didejant altitudei. Reikšmingi krituliu skirtumai nustatyti stotyse, esančiose skirtinguose aukščiuose virš jūros lygio. Šis santykis pastebetas visomis kryptimis apskaičiuotose pusinese variogramose. Jose išsiskiria dvi teritorijos, kuriu P95 vertes didžiausios, ir akivaizdi sasaja su didelemis altitudemis. Pirmoji teritorija 12,19 km, o antroji 23,57 km aukštyje. Didžiausios P95 vertes pietryčiu ir šiaures rytu kryptimis, mažiausios – šiaures vakaru kryptimi, kur altitudes mažos, ir šiaures rytu teritorijos kampe del lietaus “šešelio” efekto. Tiksliai numatyti krituliu pobūdi kalnuotose teritori‐jose apsunkina duomenu trūkumas ir sudetinga topografijos itaka krituliams. Rezultatai ypač parankūs planuojant ir val‐dant dažniems ir gausiems krituliams jautrias teritorijas. Резюме Обильные осадки, особенно характерные для Средиземноморского региона, могут быть опасными для окружающей среды. Зона влияния осадков особенно увеличивается в осенний период – сентябре, октябре и ноябре. Осадки зачастую вызывают большие экономические убытки, гибнут или страдают люди. Влияние обильных осадков усиливают крутые горные склоны. В горных местностях станций наблюдения за количеством осадков немного и расположены они далеко друг от друга, поэтому необходимы карты, на которых было бы точно указано распределение обильных осадков. Характер осадков в горных местностях в зависимости от удаленности может значительно различаться, предвидеть количество осадков чрезвычайно сложно, однако это жизненно необходимо. Зная местности, на которых ожидается большее количество осадков, можно точнее планировать землеустройство, избежать внезапных наводнений, оползней и эрозии почв. Целью исследования было проверить несколько хорошо известных методов интерполяции – Inverse Distance Weight (IDW) с 1–5 значениями весомостей, Local Polynomial (LP), Radial Basis (RBS), особенно Spline With Tension (SPT), Thin Plate Spline (TPS), а также технику Kriging, методы Ordinary Kriging (OK) и Ordinary CoKriging (COK) с целью выявить наиболее точный, с помощью которого можно было бы интерполировать обильные (95%) осенние осадки в горных местностях Португалии. Установлено, что количество осадков увеличивается с увеличением амплитуды. Значительная разница в количестве осадков выявлена на станциях, находящихся на разной высоте от уровня моря. Это соотношение замечено на всех направлениях рассчитанных полувариограмм. На них выделяются две территории, на которых значения P95 наиболее велики и очевидна связь с большими амплитудами. Первая территория находится на высоте 12,19 км, вторая – 23,57 км. Наибольшие значения P95 отмечены в юго-восточном и северо-восточном, наименьшие – северо-западном направлениях, где амплитуды малы, и в углу северо-восточной территории из-за эффекта «тени» дождя. Точнее предвидеть характер осадков в горных местностях представляется затруднительным из-за недостатка данных и сложного влияния на осадки топографии. Результаты исследования окажутся особенно полезными при планировании и управлении территориями, подвергаемыми частым и обильным осадкам." @default.
• W1969555687 created "2016-06-24" @default.
• W1969555687 creator A5019345562 @default.
• W1969555687 creator A5045559693 @default.
• W1969555687 creator A5061598170 @default.
• W1969555687 date "2010-12-31" @default.
• W1969555687 modified "2023-10-16" @default.
• W1969555687 title "MODELLING EXTREME PRECIPITATION IN HAZARDOUS MOUNTAINOUS AREAS. CONTRIBUTION TO LANDSCAPE PLANNING AND ENVIRONMENTAL MANAGEMENT" @default.
• W1969555687 cites W1509646177 @default.
• W1969555687 cites W1550589409 @default.
• W1969555687 cites W1968221103 @default.
• W1969555687 cites W1969419324 @default.
• W1969555687 cites W1985692802 @default.
• W1969555687 cites W1987130806 @default.
• W1969555687 cites W1988696756 @default.
• W1969555687 cites W1992879962 @default.
• W1969555687 cites W1993894234 @default.
• W1969555687 cites W1995256794 @default.
• W1969555687 cites W1998370199 @default.
• W1969555687 cites W2001010039 @default.
• W1969555687 cites W2007933340 @default.
• W1969555687 cites W2009178712 @default.
• W1969555687 cites W2021993280 @default.
• W1969555687 cites W2027901189 @default.
• W1969555687 cites W2027988222 @default.
• W1969555687 cites W2028368663 @default.
• W1969555687 cites W2029145733 @default.
• W1969555687 cites W2033620887 @default.
• W1969555687 cites W2038142477 @default.
• W1969555687 cites W2038917393 @default.
• W1969555687 cites W2045600648 @default.
• W1969555687 cites W2048344816 @default.
• W1969555687 cites W2049182867 @default.
• W1969555687 cites W2056558870 @default.
• W1969555687 cites W2069812460 @default.
• W1969555687 cites W2070196759 @default.
• W1969555687 cites W2073059326 @default.
• W1969555687 cites W2073637099 @default.
• W1969555687 cites W2076358440 @default.
• W1969555687 cites W2077363868 @default.
• W1969555687 cites W2077535528 @default.
• W1969555687 cites W2077673606 @default.
• W1969555687 cites W2078244665 @default.
• W1969555687 cites W2080358964 @default.
• W1969555687 cites W2083904064 @default.
• W1969555687 cites W2084963857 @default.
• W1969555687 cites W2091570888 @default.
• W1969555687 cites W2107699930 @default.
• W1969555687 cites W2110720153 @default.
• W1969555687 cites W2113068527 @default.
• W1969555687 cites W2113623444 @default.
• W1969555687 cites W2116463242 @default.
• W1969555687 cites W2116738806 @default.
• W1969555687 cites W2118398570 @default.
• W1969555687 cites W2120061563 @default.
• W1969555687 cites W2121935081 @default.
• W1969555687 cites W2124903321 @default.
• W1969555687 cites W2127348391 @default.
• W1969555687 cites W2127525452 @default.
• W1969555687 cites W2131477567 @default.
• W1969555687 cites W2133072541 @default.
• W1969555687 cites W2133130834 @default.
• W1969555687 cites W2144051257 @default.
• W1969555687 cites W2145372548 @default.
• W1969555687 cites W2145775188 @default.
• W1969555687 cites W2155035400 @default.
• W1969555687 cites W2155300412 @default.
• W1969555687 cites W2167653610 @default.
• W1969555687 cites W2168745915 @default.
• W1969555687 cites W2171574804 @default.
• W1969555687 cites W2171664616 @default.
• W1969555687 cites W2176478590 @default.
• W1969555687 cites W2176654830 @default.
• W1969555687 cites W2176669453 @default.
• W1969555687 cites W2579594096 @default.
• W1969555687 cites W2913737631 @default.
• W1969555687 cites W4229562638 @default.
• W1969555687 doi "https://doi.org/10.3846/jeelm.2010.38" @default.
• W1969555687 hasPublicationYear "2010" @default.
• W1969555687 type Work @default.
• W1969555687 sameAs 1969555687 @default.
• W1969555687 citedByCount "21" @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872012 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872013 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872015 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872016 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872017 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872018 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872019 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872020 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872021 @default.
• W1969555687 countsByYear W19695556872023 @default.
• W1969555687 crossrefType "journal-article" @default.
• W1969555687 hasAuthorship W1969555687A5019345562 @default.
• W1969555687 hasAuthorship W1969555687A5045559693 @default.
• W1969555687 hasAuthorship W1969555687A5061598170 @default.
• W1969555687 hasBestOaLocation W19695556871 @default.
• W1969555687 hasConcept C100970517 @default.

• next