Zobrazeno 1 - 10
of 148
pro vyhledávání: '"Leblois, E."'
Publikováno v:
Journal of Hydrometeorology, 2015 Dec 01. 16(6), 2443-2462.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/24915540
Publikováno v:
In Journal of Hydrology December 2015 531 Part 2:337-348
Publikováno v:
In Journal of Hydrology 2 April 2012 430-431:162-172
Publikováno v:
Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2010 Apr 01. 49(4), 646-663.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26173771
Publikováno v:
In Journal of Hydrology 2011 398(1):76-90
Publikováno v:
E3S Web of Conferences, Vol 7, p 18001 (2016)
Nowcasting systems are essential to prevent extreme events and reduce their socio-economic impacts. The major challenge of these systems is to capture high-risk situations in advance, with good accuracy, location and time. Uncertainties associated wi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3d611fe6a6bc49188c4080a20783fb31
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
/ Le code ARFAN (« Areal RainFall ANalyses ») permet l'analyse multidurées de chroniques de pluie à pas de temps fixe. Il peut traiter les chroniques ponctuelles, ou des « pluies de bassin » qui en sont déduites (méthode des polygones de Thie
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1587::1edc88c45775a4b57f1c46f37501eaa1
https://irsteadoc.irstea.fr/cemoa/PUB00061916
https://irsteadoc.irstea.fr/cemoa/PUB00061916
Publikováno v:
Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental
Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental, 2018, 7, pp.493-507. ⟨10.19177/rgsa.v7e02018493-507⟩
Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental, 2018, 7, pp.493-507. ⟨10.19177/rgsa.v7e02018493-507⟩
International audience; Countless regions of the world have already been hit, at least once, by extreme flood events that have caused high socioeconomic and environmental losses, among others. Precipitation estimation data are essential to predict th
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::14acb1b27b80445f00ecb5e83e7de68b
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01951163/file/ly2018-pub00058751.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01951163/file/ly2018-pub00058751.pdf