保罗·V·C·佩雷拉。;伊索尔德·T·S·普雷维德利。;安东尼·戴维森(Anthony C.Davison)。 模拟巴西极端降雨量的实际问题。 (英语) Zbl 1471.62517号 钎焊。J.概率。斯达。 35,编号1,21-36(2021). 摘要:准确量化极端降雨量对于水工建筑物的设计、洪水绘图和分区以及灾害管理都很重要。为了绘制巴西25年降雨量回归水平的估算图,我们从国家农业局(ANA)中选择了893个短降雨时间序列和104个长降雨时间序列,并应用了极值理论框架。需要注意减少不良数据的影响。拟合到降雨数据的极值模型的形状参数估计通常是有偏差的,因此我们讨论了一种经验修正,该修正不仅考虑了样本量偏差,还考虑了所谓的倒数第二近似,我们使用该近似来为年降雨量最大值的贝叶斯空间潜变量模型提供信息。该模型解释了数据中细微的空间变化模式,并提供了合理的回报水平估计。 MSC公司: 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 2015年1月62日 贝叶斯推断 62G32型 极值统计;尾部推断 86A10美元 气象学和大气物理学 关键词:贝叶斯层次模型;数据质量;倒数第二近似;回报水平图;小样本偏差;极值统计 软件:伊斯梅夫;R(右) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.V.C.Pereira}等人,巴西。J.概率。Stat.35,No.1,21-36(2021;Zbl 1471.62517) 全文: 内政部 参考文献: [1] Beirlant,J.、Goegebeur,Y.、Teugels,J.和Segers,J..(2004)。极值统计:理论与应用纽约:Wiley·Zbl 1070.62036号 [2] Coles,S.G.(2001)。极值统计建模简介纽约:Springer·Zbl 0980.62043号 [3] Coles,S.G.和Pericchi,L.(2003)。通过极值建模预测灾难。应用统计学52, 405-416. ·Zbl 1111.62366号 ·doi:10.1111/1467-9876.00413 [4] Davis,R.A.、Mikosch,T.和Cribben,I.(2012)。通过自举极值图估计极值序列相关性。计量经济学杂志170, 142-152. ·Zbl 1443.62251号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2012.04.003 [5] Davison,A.C.和Huser,R.(2015)。极端统计。统计年鉴及其应用2, 203-235. [6] Davison,A.C.、Padoan,S.A.和Ribatet,M.(2012年)。空间极值的统计建模(讨论)。统计科学27, 161-186. ·兹比尔1330.86021 [7] Davison,A.C.和Smith,R.L.(1990年)。超出高阈值的模型(含讨论)。英国皇家统计学会杂志B辑52, 393-442. ·Zbl 0706.62039号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1990.tb01796.x [8] de Haan,L.和Ferreira,A.(2006年)。极值理论简介纽约:Springer·Zbl 1101.62002号 [9] Dourado,F.、Arraes,T.C.和Silva,M.F.(2012)。里约热内卢州山区的“特大灾难”:灾后重建的原因、群众运动机制和投资空间分配。Anuário Do Institute de Geociéncias(地质研究所)35, 43-54. [10] Eastoe,E.F.和Tawn,J.A.(2009年)。应用于地表臭氧的非平稳极端建模。英国皇家统计学会杂志C辑58, 25-45. [11] Eastoe,E.F.和Tawn,J.A.(2010年)。流量序列峰值频率超过阈值数据的过度分散统计模型。水资源研究46,W02510。 [12] Embrechts,P.、Klüppelberg,C.和Mikosch,T.(1997)。保险和金融极端事件建模柏林:施普林格·兹伯利0873.62116 [13] Ferro,C.A.T.和Segers,J.(2003)。极值簇的推断。英国皇家统计学会杂志B辑65, 545-556. ·Zbl 1065.62091号 ·doi:10.1111/1467-9868.00401 [14] Fisher,R.A.和Tippett,L.H.C.(1928年)。样本中最大或最小成员的频率分布的极限形式。剑桥哲学学会数学进展杂志24, 180-190. ·JFM 54.0560.05号 ·doi:10.1017/S0305004100015681 [15] Getirana,A.C.V.(2016)。从太空探测到巴西极度缺水。水文气象学杂志17, 591-599. [16] Hosking,J.R.M.、Wallis,J.R和Wood,E.F.(1985)。用概率加权矩方法估计广义极值分布。技术计量学27, 251-261. [17] Hunziker,S.、Gubler,S.,Calle,J.、Moreno,I.、Andrade,M.、Velarde,F.、Ticona,L.、Carrasco,G.、Castellon,Y.、Oria,C.等人(2017)。识别、归因和克服载人观测站的常见数据质量问题。国际气候学杂志37, 4131-4145. [18] Jarraud,M.(2008)。气象仪器和观测方法指南世界气象组织。 [19] Koutsoyiannis,D.(2004年a)。极端天气统计与极端降雨量估算:一、理论研究。水文科学杂志49, 575-590. [20] Koutsoyiannis,D.(2004年b)。极端情况统计和极端降雨量估算:II。长降雨记录的经验调查。水文科学杂志49, 591-610. [21] Leadbetter,M.R.、Lindgren,G.和Rootzén,H.(1983年)。随机序列和过程的极值及其相关性质纽约:Springer·Zbl 0518.60021号 [22] Marengo,J.A.、Alves,L.M.、Soares,W.R.、Rodriguez,D.A.、Camargo,H.、Riveros,M.P.和Pabló,A.D.(2013)。2012年南美洲热带地区两个截然不同的严重季节极端:亚马逊河流域的洪水和巴西东北部的干旱。气候杂志26, 9137-9154. [23] Papalexiou,S.M.和Koutsoyiannis,D.(2013年)。极值分布之战:全球极端日降雨量调查。水资源研究2018年8月49日。 [24] Pickands,J.(1975)。使用极值顺序统计进行统计推断。统计年鉴3, 119-131. ·Zbl 0312.62038号 ·doi:10.1214/aos/1176343003 [25] Plummer,N.、Allsopp,T.、Lopez,J.A.和Llansó,P.(2003)。气候观测指南:网络和系统.世界气象组织。 [26] R核心团队(2020年)。R: 统计计算语言与环境.R统计计算基金会。奥地利维也纳。可用网址://www.R-project.org/。 [27] Rao,V.B.、Franchito,S.H.、Santo,C.M.和Gan,M.A.(2016)。巴西降雨特征的最新资料:1979-2011年的季节变化和趋势。国际气候学杂志36, 291-302. [28] Resnick,S.I.(2006)。重尾现象:概率和统计建模纽约:Springer·Zbl 1152.62029号 [29] Serinaldi,F.和Kilsby,C.G.(2014)。极端降雨:在分配之战后走向和解。水资源研究50, 336-352. [30] Smith,R.L.(1987)。极值理论中的近似。北卡罗来纳大学统计与运营研究系技术报告。 [31] Spiegelhalter,D.J.、Best,N.G.、Carlin,B.P.和Van Der Linde,A.(2002)。模型复杂度和拟合度的贝叶斯度量(与讨论)。英国皇家统计学会杂志,B辑,统计方法64, 583-639. ·兹比尔1067.62010 ·数字对象标识代码:10.1111/1467-9868.00353 [32] Venema,V.、Trewin,B.、Wang,X.、Szentimrey,T.、Lakatos,M.、Aguilar,E.、Auer,I.、Guijarro,J.A.、Menne,M.,Oria,C.、Louamba,W.S.R.和Rasul,G.(2018)。气候站数据同质化指南。可在https://eartharxiv.org/8qzrf/。 [33] Wang,X.L.,Chen,H.,Wu,Y.,Feng,Y.和Pu,Q.(2010)。检测和调整日降雨量数据系列中偏移的新技术。应用气象学和气候学杂志第492416-2436页。 [34] Wilson,P.S.和Toumi,R.(2005)。暴雨的基本概率分布。地球物理研究通讯32, 1-4 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。