Những phương pháp khác nhau để tính toán mức độ quay lại của nhiệt độ trong bối cảnh biến đổi khí hậu

Environmetrics - Tập 21 Số 7-8 - Trang 698-718 - 2010
Sylvie Parey1, Thị Thu Hương Hoàng1,2, Didier Dacunha‐Castelle2
1EDF/R&D, 6 quai Watier, 78 401 Chatou Cedex, France
2Laboratoire de Mathématiques, Université Paris 11, Orsay, France

Tóm tắt

Tóm tắtBối cảnh biến đổi khí hậu đã đặt ra những vấn đề mới trong việc tính toán các mức độ quay lại (RL) của nhiệt độ bằng cách sử dụng lý thuyết giá trị cực đoan thống kê. Điều này xuất phát từ việc chưa thể chấp nhận giả thuyết rằng chuỗi các cực đại hoặc các giá trị cao là ổn định, mà không ít nhất xác minh giả định này. Do đó, trong bài báo này, các phương pháp khác nhau được thử nghiệm và so sánh để suy ra các mức độ quay lại bậc cao trong bối cảnh không ổn định. Các RL này được tính toán bằng cách ngoại suy các xu hướng đã được xác định, và một phương pháp bootstrap được sử dụng để ước lượng khoảng tin cậy. Việc xác định xu hướng có thể được thực hiện hoặc trong các tham số của các phân phối giá trị cực đoan hoặc trong trung bình và phương sai của toàn bộ chuỗi. Sau đó, một phương pháp luận được đề xuất để kiểm tra xem các xu hướng trong các giá trị cực đoan có thể được giải thích bởi các xu hướng trong trung bình và phương sai của toàn bộ tập dữ liệu hay không. Nếu đúng như vậy, các giá trị cực đoan trong tương lai có thể được suy ra từ các giá trị cực đoan ổn định của biến đã được trung bình hóa và chuẩn hóa cũng như những thay đổi trong trung bình và phương sai của toàn bộ tập dữ liệu. Các RL có thể sau đó được ước lượng là không ổn định hoặc ổn định cho các khoảng thời gian tương lai cố định. Công việc được thực hiện cho cả hai phương pháp giá trị cực đoan: cực đại khối và đỉnh vượt ngưỡng, và sẽ được minh họa bằng ví dụ về một chuỗi thời gian quan sát dài cho nhiệt độ tối đa hàng ngày ở Pháp. Bản quyền © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Coles S, 2001, An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer Series in Statistics XIV

10.1214/aos/1017938921

DavisonAC.2008.Statistical Models Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics (No. 11).

Gumbel EJ, 1958, Statistics of Extremes, 375, 10.7312/gumb92958

HoangTTH.2010.Modélisation de series chronologiques non stationnaires non linéaires: application à la definition des tendances sur la moyenne la variabilité et les extrêmes de la température de l'air en Europe. PhD thesis work chapter 6 pp 120‐138.

10.1175/2008JAMC1665.1

10.1016/S0309-1708(02)00056-8

10.1002/joc.773

10.1007/978-1-4612-5449-2

10.1140/epjst/e2009-01089-3

10.1007/s10584-006-9116-4

10.1007/s00382‐009‐0557‐0

10.1214/ss/1177012400

10.1175/1520-0442(2004)017<1945:MCEOTD>2.0.CO;2

Thông tin
Thông tin xuất bản

Environmetrics

Tập 21 Số 7-8

698-718

Thông tin tác giả