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GCRI · 気候とハザード

ハザードのための極値統計

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.

02申請

What extreme value theory and tail risk does here.

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.

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.

Non-stationary extremes

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.

Regional frequency analysis

Records from similar sites are pooled to estimate extremes where single records are short, with homogeneity of the region tested.

03地理

世界の気候のシグナル。

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

このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供者
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
GHRSST MUR25(NASA JPL PO.DAAC)
提供者
NASA JPL PO.DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星解析
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の海面水温が平年値からどれだけ外れているかの衛星解析で、海洋熱波の指標です。 サンゴの白化 警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

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。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT・NASA AIRS情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • GHRSST Level 4 MUR 解析、NASA ジェット推進研究所。NASA 物理海洋学 DAAC(PO.DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA AIRS. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optional layers (22 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.

レイヤーと日付

  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 海面水温偏差:GHRSST MUR25、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024

04データ

手法が使用するもの。

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 maximaFitting inputs観測
Reanalysis extremesSpatial coverageモデル化
Model large ensemblesRare-event samplingモデル化
Historical and palaeo flood recordsExtending records推定
05監視

Tail fit.

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。

Tail fit

Climate and hazards · Extreme value statistics · Run R-4223

Shape parameter uncertainGCRI・気候とハザード

Return level curve

手法カード

手法
極値理論とテールリスク
アプローチ
peaks over threshold
Threshold
93th percentile
ラベル
モデル化

パラメータ

generalised Pareto fit

Shape ξ0.18−0.070.59heavy tail if above zero
Scale σ2.60.96.1units of the variable
Exceedances144declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Climate and hazards.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

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 tailFits are checked with quantile plots focused on the largest values
Confidence intervalsIntervals are reported with every return level, using profile likelihood or bootstrap
Stationarity testsTrends are tested before assuming a stationary distribution

Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Model extreme value statistics for hazards as a system. Run the cascade.

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

  • 海面上昇
  • Coastal flood (下流で誘発)
  • 高潮 (下流で誘発)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)

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

  • ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • CMIP6 気候予測(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • NGFS Scenario Explorer(参考として掲載)
  • INFORM Risk Index(参考として掲載)
  • 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失

例示の地理

  • 太平洋島嶼国:150 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
09手法とエビデンス

How extreme value statistics for hazards is modelled, measured and tested.

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。

不確実性の幅

How far the outlook for extreme value statistics for hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.

現在+5+10+15+20+25+30 y高低可能性が非常に高い範囲可能性が高い範囲
中央推定値
アンサンブルの中央値
範囲
IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
アンサンブル
メンバー、シナリオ、初期条件を明示
あわせて読む
各入力に対する結果の感度
指標スケール上の説明用アンサンブルの広がりで、形式は IPCC の不確実性ガイダンスに従っています。予測ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

再保険と巨大災害 stewards extreme value theory and テール・リスク for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Extreme value statistics for hazards: Catastrophe model pipeline

10 steps5 段階

プロセス

Extreme value statistics for hazards: Catastrophe model pipeline

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。

  1. 01 ハザード

    1. 01イベント・カタログデータセット · モデル開発者ハザード・モジュールは、起こりうる幅広いシナリオを表すシミュレーション事象の大規模なカタログを保持しています。
    2. 03ハザード・モジュールモデル · モデル開発者各事象について、ハザード・モジュールは脆弱性モジュールが読み取る局所的な ハザードの強度 を与えます。
  2. 02 エクスポージャーと被害

    1. 02曝露Dataset · National meteorological serviceエクスポージャー・モジュールは、場所固有の情報などのポートフォリオ・データを保持します。
    2. 04脆弱性モジュールモデル · モデル開発者脆弱性モジュールは、事象によってエクスポージャーに生じる期待被害を定量化します。
  3. 03 財務

    1. 05財務モジュールModel · National meteorological service財務モジュールは、すべての事象シナリオから損失を計算します。グラウンドアップ損失、グロス損失、ネット損失は、以下に示すように異なります。
    2. 06事象損失表Dataset · National meteorological service事象損失表は、各事象をその年間発生確率とポートフォリオにとっての損失とともに列挙します。
    3. 07年間損失表Dataset · National meteorological service一部のモデルは、事象の損失からシミュレーション年をサンプリングすることもあります。この概要では、その形式は説明していません。
  4. 04 指標

    1. 08超過確率 曲線Model · National meteorological service発生曲線は、1 年間の最大損失がある金額を超える確率を示します。集計曲線は、損失の合計について同じことを示します。
    2. 09AAL、PML、TVaRModel · National meteorological service年間平均損失は、事象の確率と損失の積を合計したものです。PML は発生曲線上の 1 点です。
  5. 05 結果の利用

    1. 10結果の利用Decision · National meteorological serviceThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.

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。

13質問

質問と回答。

What are the limits of extreme value theory and tail risk in this field?
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
結果はどのように確認されますか?
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

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.

GCRI気候とハザードグローバル・システムのリスクとレジリエンスオブザーバトリー・シグナルシナリオとストレステスト
気候とハザード

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

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。