Return level estimation
Annual maxima or peaks over a threshold are fitted with generalised extreme value or generalised Pareto distributions, and return levels are reported with confidence intervals and record length.
GCRI · Iklim dan Bahaya
Extreme value statistics estimate how large and how frequent rare events can be from limited records. In this field they give return levels for rainfall, floods, heat, wind and surge, and increasingly allow those levels to change with a warming climate.
Extreme value theory and risiko ekor study the behaviour of rare, high-impact events. They provide methods to estimate the magnitude and frequency of extremes beyond the range of observed data. In climate and hazards and disaster and crisis, extreme value methods set design levels and capital buffers for rare events. Tail dependence analysis reveals when extremes in different sistem tend to occur together. The canonical description is on STEM Commons.
Annual maxima or peaks over a threshold are fitted with generalised extreme value or generalised Pareto distributions, and return levels are reported with confidence intervals and record length.
Distribution parameters are allowed to vary with a covariate such as global mean temperature, so that return levels can be expressed for present and future climates.
Records from similar sites are pooled to estimate extremes where single records are short, with homogeneity of the region tested.
Daytime surface heat, rain and flood water across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
Peta interaktif memerlukan JavaScript. Daftar lapisan dan sumber tersedia di bawah.
Lapisan 3
Sinyal iklim, untuk halaman ini
Papan ketik, dengan peta terfokus
Tahan Ctrl atau ⌘ dan gulir untuk memperbesar
Terbaru yang tersedia
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © kontributor OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Memuat citra NASA terbaru.
Seret untuk menggeser. Ctrl atau ⌘ dan gulir, cubit, atau gunakan tombol untuk memperbesar. Arahkan kursor untuk melihat nilai di bawah penunjuk. Setel ulang untuk kembali ke wilayah.
Sinyal iklim, dibingkai pada dunia.Produk satelit dan model sebagaimana diterbitkan NASA, masing-masing dengan tanggalnya sendiri. Produk ini adalah indikator, bukan penilaian atas tempat mana pun.
Lapisan dan tanggal
Datasets and records used by extreme value theory and risiko ekor on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in register sumber.
| Data | Peran | Label |
|---|---|---|
| Station and gauge annual maxima | Fitting inputs | TERAMATI |
| Reanalysis extremes | Spatial coverage | DIMODELKAN |
| Model large ensembles | Rare-event sampling | DIMODELKAN |
| Historical and palaeo flood records | Extending records | ESTIMASI |
Layar yang akan digunakan sebuah tim untuk mengikuti metode ini: ukuran, status, dan keputusannya. Nama adalah contoh dan nilai bersifat ilustratif.
Climate and hazards · Extreme value statistics · Run R-4223
generalised Pareto fit
| Shape ξ | 0.18 | −0.07 | 0.59 | heavy tail if above zero |
| Scale σ | 2.6 | 0.9 | 6.1 | units of the variable |
| Exceedances | 144 | declustered |
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
| Pemeriksaan | Cara pelaksanaannya |
|---|---|
| Goodness of fit in the tail | Fits are checked with quantile plots focused on the largest values |
| Confidence intervals | Intervals are reported with every return level, using profile likelihood or bootstrap |
| Stationarity tests | Trends are tested before assuming a stationary distribution |
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Standar risiko iklim: bahaya yang disebutkannya, sistem dan sektor yang menanggung kerugian, kendali yang meredamnya, dan data yang mengamatinya. Pilih komponen, tentukan bahaya pemicu, dan telusuri kaskade langkah demi langkah. Tampilan Peta menempatkan proses pada contoh geografi dengan data terbuka. Setiap bobot keterkaitan adalah asumsi yang dinyatakan dan dapat Anda ubah. Model pengajaran, bukan prakiraan, penilaian, atau sertifikasi. Untuk memodelkan tempat pilihan Anda sendiri, buka System Builder.
Bahaya
Sistem dan keterkaitan
Kendali
NS-0 Anggaran dasar dan prinsipNS-1 Observatory UNI dan katalog artefak (tata bahasa v0.2: segmen domain, sektor, wilayah, dan lingkungan)NS-3 UNI catatan risiko (tata bahasa, pemetaan ke sistem lama, kewenangan alokasi)NS-3b Profil metadata dataset dan produk (STAC, DCAT, PROV-O)NS-9 UNI kontekstual (penerapan, instans, instans program)NS-11 Verifikasi dan pemantauan (bukti, atestasi, pengamatan kesesuaian zero trust)NS-14 Kesesuaian dan pemetaan silang ke standar eksternalNRS-H65 Keluarga bahaya: Pelampauan batas planet (NHS-1 planet.boundary)NRS-H62 Keluarga bahaya: Peristiwa majemuk dan multibahaya (NHS-1 sys.compound)NRS-H71 Keluarga bahaya: Bencana zaman purba dan kosmik (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79 Keluarga bahaya: Krisis kesehatan jiwa (NHS-1 health.mental)NRS-H75 Keluarga bahaya: Penyakit yang peka iklim (NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7 Keluarga bahaya: Anomali sirkulasi skala besar (NHS-1 atmo.climate-mode)Pengamatan
Contoh geografi
Model, asumsi, data, dan ketidakpastiannya, dalam bentuk yang akan diperiksa ilmuwan atau insinyur. Strukturnya mengikuti metode yang dipublikasikan. Nilai yang digambar bersifat ilustratif, bukan temuan.
How far the outlook for extreme value statistics for hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.
Reasuransi dan Katastrofe stewards extreme value theory and risiko ekor for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Process explorer · Process
10 steps·5 tahap
Proses
Model katastrofe biasanya memiliki modul bahaya, kerentanan, keterpaparan, dan keuangan, serta menghasilkan tabel kerugian, rata-rata kerugian tahunan, kurva terlampaui, PML, dan TVaR.
Garis besar suatu standar atau metode eksternal, dari sumber publiknya. Garis besar ini menjelaskan apa yang dinyatakan kerangka itu, bukan catatan pelaksanaan apa pun. Garis besar ini tidak menunjukkan bahwa Nexus atau mitra mana pun melaksanakan, menyertifikasi, atau menyetujui suatu langkah. Gerbang adalah langkah dalam metode, tidak pernah persetujuan Nexus.
Laporan is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
Jangan pernah mengirim data pribadi, rincian infrastruktur sensitif, atau apa pun yang tidak berhak Anda bagikan. Kontribusi ditinjau sebelum digunakan. Mengirimkannya tidak memberikan hak kepenulisan atau editorial, dan sponsor tidak pernah membeli sebuah temuan.
Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.
Peta, data, dan gambar di situs ini ditampilkan untuk konteks dan informasi umum. Semua itu bukan nasihat, prakiraan, atau peringatan; batasan informasinya dijelaskan dalam Penafian dan Pemberitahuan Data.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.