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 · 気候とハザード
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 テール・リスク 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 システム 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.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの気候シグナル
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
世界を枠に収めた気候シグナル。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
レイヤーと日付
Datasets and records used by extreme value theory and テール・リスク on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Station and gauge annual maxima | Fitting inputs | 観測 |
| Reanalysis extremes | Spatial coverage | モデル化 |
| Model large ensembles | Rare-event sampling | モデル化 |
| Historical and palaeo flood records | Extending records | 推定 |
この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
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.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| 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.
Assembled from the Nexus Standards area profile 気候リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
システムと連成
管理策
NS-0 憲章と原則NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-14 適合性と外部標準との対照NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)NRS-H71 ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79 ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)NRS-H75 ハザード・ファミリー:気候に影響される疾患(NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7 ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)観測
例示の地理
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
How far the outlook for extreme value statistics for hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.
Process explorer · Process
10 steps·5 段階
プロセス
カタストロフィ・モデルは通常、ハザード、脆弱性、エクスポージャー、財務の各モジュールを持ち、損失表、 年間平均損失、超過曲線、PML、TVaR を生成します。
外部の標準または手法の概要を、その公開情報源に基づいて示したものです。フレームワークが述べていることを説明するものであり、いかなる実施の記録でもありません。Nexus やいずれかのパートナーがあるステップを実施、認証、承認していることを示すものではありません。ゲートは手法のステップであり、Nexus による承認ではありません。
報告書 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.
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。
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.