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Analysis of hailstone size distributions from a hailpad network

1992; Elsevier BV; Volume: 28; Issue: 3-4 Linguagem: Francês

10.1016/0169-8095(92)90015-3

1873-2895

Roberto Fraile, Amaya Castro, José Luis Sánchez,

Plant Water Relations and Carbon Dynamics

In the province of León, a network of 250 hailpads has been installed in an area of 1000 km2. After the individual calibration of every plate, the dents are measured by a manual method which stores data in files that can be analyzed by computer. Once the hailstones are classified according to their size, difficulties may arise when fitting linearly this distribution to a function of the type log N = logN0-βx, where N is the number of hailstones in the size class x. A discussion is presented on the universal validity of parameters N0 and β, on the problem of empty classes (to which it is impossible to apply logarithms), and on the discrimination of the smallest hail classes when making such a fitting. In conclusion, statistical methods are proposed for fitting the exponential or gamma distribution. The latter of these distributions assumes the former as a particular case and offers a better fit to the experimental data. Dans la province de León, on a installé un réseau de grêlimètres sur une surface de 1000 km2. Après étalonnage individuel de chaque plaque, on mesure les traces des grêlons avec une méthode manuelle qui met les données en fichiers pour traitement par ordinateur. Une fois qu'on a classé les grêlons selon leur taille, quelques problèmes apparaissent quand on ajuste linéairement cette distribution à une fonction du type log N = log N0 − βx, N étant le nombre de grêlons dans la classe de dimension x. On présente une discussion sur la validité universelle des paramètres N0 et β, sur le problème des classes vides—pour lesquelles il est impossible d'appliquer une transformation logarithmique—, et sur la discrimination des classes des grêlons les plus petits quand on procède à l'ajustement linéaire. En conclusion, on propose l'ajustement par méthodes statistiques à la distribution exponentielle ou à la distribution gamma; cette dernière distribution incorpore la première comme un cas particulier et, en plus, elle offre un meilleur ajustement aux données expérimentales.