Return-period flows and rainfall
Generalised extreme-value or peaks-over-threshold distributions are fitted to annual maxima, with confidence intervals reported alongside the point estimate.
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 water, climate and hazards and 重要インフラ, 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.
Generalised extreme-value or peaks-over-threshold distributions are fitted to annual maxima, with confidence intervals reported alongside the point estimate.
Short records are pooled across hydrologically similar catchments so ungauged sites inherit a defensible frequency curve.
Dependence between rainfall and surge, or drought and heat, is modelled with copulas; trends in the record are tested and, where present, the frequency curve is allowed to move.
NASA GIBS によるナイル川流域の降雨、浸水、根域の土壌水分。各レイヤーにはそれぞれの日付があります。
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
このページの現在の水の状況
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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。
ナイル川流域を枠組みとした水の現在。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 |
|---|---|---|
| Annual maximum series | Distribution fitting | 観測 |
| Peaks over threshold | Distribution fitting | 観測 |
| Regional catchment descriptors | Pooling groups | 推定 |
| Climate model projections | Non-stationary scenarios | モデル化 |
Rain becomes runoff by the curve number method, drains each sub-catchment through a linear reservoir and travels down the main stem by Muskingum routing; play it to watch the flood wave move and flatten. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Nile Basin; the model itself is not tied to a place.
管理策
読み取り値
| Hour | Outlet (m³/s) | Unrouted (m³/s) | Upper reach (m³/s) |
|---|---|---|---|
| 2.4 | 0.0 | 678.9 | 0.0 |
| 12.0 | 308.3 | 1,151.4 | 181.8 |
| 21.6 | 452.4 | 35.1 | 73.7 |
| 31.2 | 363.3 | 1.1 | 11.1 |
| 40.8 | 198.8 | 0.0 | 1.5 |
| 50.4 | 79.3 | 0.0 | 0.2 |
| 60.0 | 25.4 | 0.0 | 0.0 |
| 69.6 | 6.9 | 0.0 | 0.0 |
| 79.2 | 1.7 | 0.0 | 0.0 |
| 88.8 | 0.4 | 0.0 | 0.0 |
| 98.4 | 0.1 | 0.0 | 0.0 |
| 108.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 117.6 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 127.2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 136.8 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
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 | Several distributions are compared; the choice and its effect on the estimate are reported |
| Bootstrap uncertainty | Confidence intervals are resampled, not assumed |
| Stationarity tests | Trend and change-point tests precede any quoted 再現期間 |
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
Assembled from the Nexus Standards area profile 水リスクの標準: 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-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)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)NRS-U28 ユニバース platform profile: Water NexusNRS-H61 ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)NRS-K42 ドメイン・パックのプロファイル:越境流域(DOMAIN-042)NRS-N1 水リスクとレジリエンスNRS-N7 水・エネルギー・食料・保健・生物多様性・インフラのネクサス結合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)観測
例示の地理
文脈を選ぶ
部門・ 都市洪水ストレス
柱・ 都市洪水KPI
この文脈において依存または引き継ぎ、太いほど強いこの文脈の外
プログラム年度全フェーズ
背景
都市洪水
冠水した道路は、変電所、ポンプ場、診療所への経路をまとめて機能停止させます。電力が止まれば、飲料水も止まります。
W · E · I · F · H · B
リスク
角、線、行にカーソルを合わせると、両側にわたって追跡できます。
ルート
都市洪水への適用
L · F · U · S · R · A
対応
期待値
柱、線、行にカーソルを合わせると、その適用方法を確認できます。
A:典型的な都市圏を想定した教育用の値に基づく教育用カスケード(ショック0.6、増幅率0.35、4ラウンド)であり、測定値ではありません。B:例示的な適用と各柱が責任を負うKPI。値は出典を示した公表済みベンチマークであり、予測ではありません。オープンな事象:NASA EONET(リアルタイム)。
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。
The couplings between the systems in extreme value statistics for floods and droughts: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
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。
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