Bayesian hierarchical models are proposed for modeling tropical cyclone characteristics and their damage potential in the Atlantic basin. We model the joint probability distribution of tropical cyclone characteristics and their damage potential at two different temporal scales, while taking several climate indices into account. First, a predictive model for an entire season is developed that forecasts the number of cyclone events that will take place, the probability of each cyclone causing some amount of damage, and the monetized value of damages. Then, specific characteristics of individual cyclones are considered to predict the monetized value of the damage it will cause. Robustness studies are conducted and excellent prediction power is demonstrated across different data science models and evaluation techniques.


翻译:为了模拟热带气旋特性及其在大西洋盆地的损害潜力,提出了贝叶斯等级模型,我们用两个不同的时间尺度模拟热带气旋特性及其损害潜力的联合概率分布,同时考虑到若干气候指数,首先,为整个季节开发了一个预测模型,预测将要发生的气旋事件的数量、每起气旋造成一定损害的概率以及损害的货币价值,然后,考虑个别气旋的具体特点,预测其造成的损害的货币化价值。 进行了强力研究,在不同的数据科学模型和评价技术中展示了极好的预测力。

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