Season-based rainfall-runoff modelling using the probability-distributed model (PDM) for large basins in southeastern Brazil (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENDIONDO, EDUARDO MARIO - EESC ; ABE, NARUMI - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1002/hyp.13154
- Subjects: CHUVA; TOMADA DE DECISÃO; DESASTRES AMBIENTAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Hydrological Processes
- ISSN: 1099-1085
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 32, p. 2217-2230, mai. 2018
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ZHANG, Rong et al. Season-based rainfall-runoff modelling using the probability-distributed model (PDM) for large basins in southeastern Brazil. Hydrological Processes, v. 32, p. 2217-2230, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/hyp.13154. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Zhang, R., Cuartas, L. A., Carvalho, L. V. de C., Leal, K. R. D., Mendiondo, E. M., Abe, N., et al. (2018). Season-based rainfall-runoff modelling using the probability-distributed model (PDM) for large basins in southeastern Brazil. Hydrological Processes, 32, 2217-2230. doi:10.1002/hyp.13154 -
NLM
Zhang R, Cuartas LA, Carvalho LV de C, Leal KRD, Mendiondo EM, Abe N, Birkinshaw S, Mohor GS, Seluchi ME, Nobre CA. Season-based rainfall-runoff modelling using the probability-distributed model (PDM) for large basins in southeastern Brazil [Internet]. Hydrological Processes. 2018 ; 32 2217-2230.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1002/hyp.13154 -
Vancouver
Zhang R, Cuartas LA, Carvalho LV de C, Leal KRD, Mendiondo EM, Abe N, Birkinshaw S, Mohor GS, Seluchi ME, Nobre CA. Season-based rainfall-runoff modelling using the probability-distributed model (PDM) for large basins in southeastern Brazil [Internet]. Hydrological Processes. 2018 ; 32 2217-2230.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1002/hyp.13154 - Improving flood forecasting using an input correction method in urban models in poorly gauged areas
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Informações sobre o DOI: 10.1002/hyp.13154 (Fonte: oaDOI API)
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