Skip to content

GCRI · Климат и опасные явления

Статистика экстремальных значений для опасностей

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.

02Заявка

What extreme value theory and tail risk does here.

Extreme value theory and хвостовые риски 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 системы 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.

03География

Климатические сигналы по всему миру.

Daytime surface heat, rain and flood water across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Климатические сигналы для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Поставщик
NASA GES DISC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковая оценка, почти в реальном времени
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковая оценка, почти в реальном времени. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
Глобальный продукт по паводкам VIIRS (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Поставщик
NASA JPL PO.DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковый анализ
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковый анализ того, насколько температура моря отклоняется от обычного значения на указанную дату; показатель морского нагрева, а не предупреждение об обесцвечивании кораллов .
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
Источник
Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Поставщик
NASA LP DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
Новейшие на момент сборки
2024-01-01
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © участники OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Климатические сигналы в масштабе мира.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSИсточники и лицензии

  • 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). Открытые данные NASA
  • 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). Открытые данные NASA
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Осадки GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; распространяются NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Анализы уровня 4 GHRSST MUR, Лаборатория реактивного движения NASA; распространяются NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • 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).
  • Прогноз качества воздуха на 5 дней, PM2.5 (CAMS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура (ERA5 через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура и солнечное сияние (NASA POWER): эти данные получены от проекта POWER Исследовательского центра NASA имени Лэнгли (LaRC), финансируемого программой NASA Earth Science/Applied Science..
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 22; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
  • Интенсивность осадков, среднесуточная: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 окт. 2026
  • Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
  • Аномалия температуры поверхности моря: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 окт. 2026
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04Данные

Что потребляет метод.

Datasets and records used by extreme value theory and хвостовые риски on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in реестре источников.

ДанныеРольМетка
Station and gauge annual maximaFitting inputsНАБЛЮДАЕМО
Reanalysis extremesSpatial coverageСМОДЕЛИРОВАНО
Model large ensemblesRare-event samplingСМОДЕЛИРОВАНО
Historical and palaeo flood recordsExtending recordsОЦЕНЕНО
05Мониторинг

Tail fit.

Экран, который команда использовала бы для следования этому методу: его показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.

Tail fit

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

Shape parameter uncertainGCRI · Климат и опасные явления

Return level curve

Карточка метода

Метод
Теория экстремальных значений и «хвостовые» риски
Подход
peaks over threshold
Threshold
93th percentile
Метка
СМОДЕЛИРОВАНО

Параметры

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.Примеры названий и иллюстративные значения; макет, а не запись и не действующая система.
06Валидация

Как проверяются результаты.

Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.

ПроверкаКак это делается
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.

07Симулятор двойника и каскадов

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

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Стандарты климатических рисков: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

  • Повышение уровня моря
  • Прибрежное наводнение (вызванный ниже по цепочке)
  • Штормовой нагон (вызванный ниже по цепочке)
  • Затопление при высоком приливе (запущено ниже по цепочке)
  • Береговая эрозия (запущена ниже по цепочке)
  • Проникновение солёных вод (запущено ниже по цепочке)
  • Наводнение в эстуарии (запущено ниже по цепочке)
  • Сжатие прибрежных местообитаний (запущено ниже по цепочке)
  • Утрата водно-болотных угодий (запущена ниже по цепочке)
  • Утрата мангровых зарослей (запущена ниже по цепочке)
  • Подтопление грунтовыми водами (запущено ниже по цепочке)
  • Миграция и переселение, вызванные климатом (запущены ниже по цепочке)
  • Массовое перемещение населения (вызванное ниже по цепочке)

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-1 Observatory UNI и каталог артефактов (грамматика v0.2: сегменты области, сектора, региона и среды)
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-3b Профиль метаданных наборов данных и продуктов (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NS-14 Соответствие и сопоставление с внешними стандартами
  • NRS-H65 Семейство опасностей: нарушение планетарных границ (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Семейство опасностей: катастрофы глубокого времени и космические катастрофы (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Семейство опасностей: кризисы психического здоровья (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Семейство опасностей: болезни, чувствительные к климату (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Семейство опасностей: аномалии крупномасштабной циркуляции (NHS-1 atmo.climate-mode)

Наблюдение

  • Реанализ ERA5 (Copernicus Climate Data Store) (приведен для справки)
  • Климатические проекции CMIP6 (Copernicus Climate Data Store) (приведены для справки)
  • NGFS Scenario Explorer (приведен для справки)
  • Индекс риска INFORM (приведен для справки)
  • Число погибших, пропавших без вести и непосредственно пострадавших в результате бедствий на 100 000 человек населения
  • Общие выбросы парниковых газов в год
  • Прямой экономический ущерб от бедствий по отношению к мировому ВВП

Пример географии

  • Малые островные государства Тихого океана: 150 шестиугольных ячеек
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Поверхностные воды сквозь облачность, 30 m (радар OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Интенсивность осадков за последние полчаса (IMERG), NASA GIBS
  • Оповещения о нарушениях растительного покрова, 30 м (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
09Методы и доказательная база

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

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Полосы неопределённости

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

Сейчас+5+10+15+20+25+30 летвысокаянизкаяочень вероятный диапазонвероятный диапазон
Центральная оценка
медиана ансамбля
Диапазоны
вероятно и очень вероятно, в калиброванных формулировках МГЭИК
Ансамбль
члены ансамбля, сценарии и начальные условия указаны
Читать вместе с
чувствительность результата к каждому входному параметру
Иллюстративный разброс ансамбля по шкале индекса; форма следует руководству МГЭИК по неопределённости. Не прогноз.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
10Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

«Перестрахование и катастрофы» stewards extreme value theory and хвостовые риски for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Процесс

Как устроен процесс.

Process explorer · Process

Extreme value statistics for hazards: Catastrophe model pipeline

10 steps5 этапов

Процесс

Extreme value statistics for hazards: Catastrophe model pipeline

Модели катастроф обычно включают модули опасности, уязвимости, подверженности и финансовый модуль и выдают таблицы убытков, средние годовые потери, кривые превышения, PML и TVaR.

  1. 01 Опасность

    1. 01Каталог событийНабор данных · Разработчик моделиМодуль опасности содержит большой каталог смоделированных событий, представляющий широкий спектр правдоподобных сценариев.
    2. 03Модуль опасностиМодель · Разработчик моделиДля каждого события модуль опасности даёт локальную интенсивность опасности , которую считывает модуль уязвимости.
  2. 02 Подверженность и ущерб

    1. 02ПодверженностьDataset · National meteorological serviceМодуль подверженности содержит данные портфеля, например информацию о местоположении.
    2. 04Модуль уязвимостиМодель · Разработчик моделиМодуль уязвимости количественно оценивает ожидаемый ущерб от события для объектов подверженности.
  3. 03 Финансовые аспекты

    1. 05Финансовый модульModel · National meteorological serviceФинансовый модуль рассчитывает убытки по всем сценариям событий. Полные, валовые и чистые убытки различаются, как показано ниже.
    2. 06Таблица убытков от событийDataset · National meteorological serviceТаблица убытков от событий перечисляет каждое событие с его годовой вероятностью наступления и убытком для портфеля.
    3. 07Таблица годовых убытковDataset · National meteorological serviceНекоторые модели также генерируют смоделированные годы на основе убытков от событий. Это описание не раскрывает их формат.
  4. 04 Метрики

    1. 08Вероятность превышения curvesModel · National meteorological serviceКривая наступления показывает вероятность того, что наибольший убыток за год превысит определённую сумму. Агрегированная кривая показывает то же для суммы убытков.
    2. 09AAL, PML и TVaRModel · National meteorological serviceСреднегодовой убыток складывается из произведений вероятности события на убыток. PML представляет собой одну точку на кривой наступления.
  5. 05 Использование результатов

    1. 10Использование результатовDecision · National meteorological serviceThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.

Описание внешнего стандарта или метода по его публичным источникам. Оно описывает, что говорит рамочная основа, а не запись о каком-либо прогоне. Оно не показывает, что Nexus или какой-либо партнёр выполняет, сертифицирует или утверждает какой-либо шаг. Этап является шагом метода и никогда не является утверждением Nexus.

13Вопросы

Вопросы и ответы.

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.
Как проверяются результаты?
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

GCRIКлимат и опасностиГлобальные риски систем и устойчивостьСигнал ObservatoryСценарии и стресс-тесты

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Климат и опасности

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.