Zobrazeno 1 - 10
of 131
pro vyhledávání: '"R. Tolosana-Delgado"'
Publikováno v:
Solid Earth, Vol 13, Pp 519-533 (2022)
Ambient seismic noise tomography is a novel, low-impact method for investigating the earth's structure. Although most passive seismic studies focus on structures on crustal scales, there are only a few examples of this technique being applied in a mi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/896cc141b967433996b24dce16332b4c
Publikováno v:
Advances in Geosciences, Vol 26, Pp 113-117 (2010)
A reparametrization of the Generalized Pareto Distribution is here proposed. It is suitable to parsimoniously check trend assumptions within a Point-Over-Threshold model of hazardous events. This is based on considerations about the scale of both the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ca714044e96d41399d284b0abe6a4d49
Publikováno v:
Advances in Geosciences, Vol 26, Pp 71-76 (2010)
A Point-Over-Threshold approach using a reparameterization of the Generalized Pareto Distribution (GPD) has been used to assess changes in the daily rainfall Barcelona series (1854–2006). A Bayesian approach, considering the suitable scale and phys
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e1ea5b389ab34bf4b75a475ddbf6a608
Publikováno v:
Natural Hazards and Earth System Sciences, Vol 6, Iss 3, Pp 459-470 (2006)
Daily precipitation is recorded as the total amount of water collected by a rain-gauge in 24 h. Events are modelled as a Poisson process and the 24 h precipitation by a Generalised Pareto Distribution (GPD) of excesses. Hazard assessment is complete
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/249cb2a3b7194c42adbdfea1ae459c30
Publikováno v:
Advances in Geosciences, Vol 2, Pp 117-121 (2005)
Daily precipitation is recorded as the total amount of water collected by a rain-gauge in 24h. Events are modelled as a Poisson process and the 24h precipitation by a Generalized Pareto Distribution (GPD) of excesses. Hazard assessment is complete wh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c70851efcd6d4cbfa149349fb7f9afff
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.
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.
Publikováno v:
Applied Computing and Geosciences, Vol 8, Iss, Pp 100044-(2020)
Biplots constructed from principal components of a compositional data set are an established means to explore its features. Principal Component Analysis (PCA) is also used to transform a set of spatial variables into spatially decorrelated factors. H
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dce934ba09f18ae801863de0f9afe897
https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100044
https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100044