Consistent Design Criteria for South China Sea With a Large-Scale Extreme Value Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Existing metocean design criteria for offshore facilities in the South China Sea have been estimated using different data and procedures, some of which are at least partly ad hoc. As a result, it is probable that existing criteria are inconsistent, in the sense that assets designed to the same design codes have different realised levels of integrity. To address this concern in this paper, we apply a large-scale extreme value model adapted to parallel computing environment, applied to the recent high-resolution SEAFINE hindcast database. This not only ensures design criteria that are statistically and spatially consistent but is also faster by avoiding the need for repetitive site-specific analysis. We have to overcome several challenges before we can apply a large-scale extreme model on the SEAFINE database. These include identifying a spatially consistent set of storm peaks and validating the hindcast data with real measurements. We then estimate marginal return values for significant wave height for locations within a large spatial neighbourhood, accounting for spatial and storm directional variability of peaks over threshold. A quantile regression identifies the extreme value threshold, the rate of exceedance of which is described using a Poisson process. The size of threshold exceedances is described by a generalised Pareto model. The characteristics of the threshold, rate and size models are all non-stationary with respect to directional and spatial covariates, parameterised in terms of (multi-dimensional) penalised B-splines. Parameter estimation is computationally challenging, but a combination of efficient generalised linear array algorithms executed within a parallel computing environment enable maximum likelihood estimation of all models. Bootstrap resampling is used to estimate uncertainties of model parameters and return values. We thus estimate consistent marginal return values for significant wave height and their uncertainties, at all locations in the spatial neighbourhood. In addition, we quantify directional variability of return values across different return periods. We rigorously validate the proposed spatio-directional model with that of a direction-only model by deriving model diagnostics for the same site and demonstrating equivalent goodness of fits. To our knowledge this is the first of a kind of application of large-scale estimation for the South China Sea. With this approach, design criteria for large spatial domains, non-stationary with respect to the appropriate environmental covariates, can be estimated efficiently, consistently and with quantified uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».