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 · 기후와 재해
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 꼬리 위험 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 시스템 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.
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레이어 3
이 페이지의 기후 신호
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전 세계를 중심으로 본 기후 신호.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.
레이어와 날짜
Datasets and records used by extreme value theory and 꼬리 위험 on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.
| 데이터 | 역할 | 라벨 |
|---|---|---|
| Station and gauge annual maxima | Fitting inputs | 관측 |
| Reanalysis extremes | Spatial coverage | 모형 산출 |
| Model large ensembles | Rare-event sampling | 모형 산출 |
| Historical and palaeo flood records | Extending records | 추정 |
팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.
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.
| 점검 | 수행 방식 |
|---|---|
| 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 기후 리스크 표준: the hazards it names, the 시스템 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.
재해
시스템과 결합
통제 수단
NS-0 헌장과 원칙NS-1 사회를 움직이는 UNI 와 산출물 카탈로그(문법 v0.2: 영역, 부문, 지역, 환경 구간)NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)NS-3b 데이터셋 및 제품 메타데이터 프로파일(STAC, DCAT, PROV-O)NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응NRS-H65 재해 계열: 행성 경계 초과(NHS-1 planet.boundary)NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)NRS-H71 재해 계열: 지질 시대 및 우주적 대재앙(NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79 재해 유형: 정신건강 위기(NHS-1 health.mental)NRS-H75 재해 계열: 기후 민감성 질환(NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7 재해 계열: 대규모 순환 이상(NHS-1 atmo.climate-mode)관측
예시 지리
모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.
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·5단계
절차
대재해 모형은 대개 재해, 취약성, 노출, 재무 모듈로 구성되며, 손실 표, 연평균 손실, 초과 곡선, PML, TVaR을 산출합니다.
공개 출처를 바탕으로 한 외부 표준이나 방법의 개요입니다. 프레임워크가 말하는 내용을 설명할 뿐, 어떤 실행의 기록도 아닙니다. Nexus나 파트너가 어떤 단계를 수행, 인증, 승인한다는 것을 보여 주지 않습니다. 게이트는 방법의 한 단계일 뿐, Nexus의 승인이 아닙니다.
보고서 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.
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