Simultaneous concurrence of extreme values across multiple climate variables can result in large societal and environmental impacts. Therefore, there is growing interest in understanding these concurrent extremes. In many applications, not only the frequency but also the magnitude of concurrent extremes are of interest. One way to approach this problem is to study the distribution of one climate variable given that another is extreme. In this work we develop a statistical framework for estimating bivariate concurrent extremes via a conditional approach, where univariate extreme value modeling is combined with dependence modeling of the conditional tail distribution using techniques from quantile regression and extreme value analysis to quantify concurrent extremes. We focus on the distribution of daily wind speed conditioned on daily precipitation taking its seasonal maximum. The Canadian Regional Climate Model large ensemble is used to assess the performance of the proposed framework both via a simulation study with specified dependence structure and via an analysis of the climate model-simulated dependence structure.


翻译:在这项工作中,我们开发了一个统计框架,通过有条件的方法估算双轨并存极端,其中单值极端值模型与依赖利用量化回归和极端值分析技术对有条件尾料分布进行模型分析相结合,以量化同时存在的极端值。我们注重每日风速的分布,以每日降雨量达到季节性最大量为条件。加拿大区域气候模型大型剧团被用于评估拟议框架的绩效,通过对特定依赖性结构进行模拟研究,并通过对气候模型模拟依赖性结构的分析,评估拟议框架的绩效。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月13日
Arxiv
7+阅读 · 2017年12月26日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员