Use of the spatial extremogram to form a homogeneous region centered on a target site for the regional frequency analysis of extreme storm surges
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear power plants in France are designed for low probabilities of failure. Nevertheless, some exceptional surges, considered as outliers, are not properly addressed by statistical models. Regional information may be used to mitigate the paucity of data and the influence of outliers. A regional frequency analysis (RFA) model assumes a homogenous behavior of the variable of interest at a regional scale. The first stage in an RFA is the delineation of homogeneous regions. We propose herein a new approach to form a homogenous region centered on a target site and using the spatial extremal dependence between observations (the spatial extremogram) to measure the neighborhood between sites. Skew surge data set collated at a total of 19 sites located on the French coast (Atlantic and English Channel) were used as the case study for this contribution (with La Rochelle as a target site). Once a physically plausible region of interest is defined, a related issue regards the statistical homogeneity of the region of interest. The L-moment-based homogeneity tests of Hosking and Wallis, widely used in hydrology, are used in this paper. The principle of the extremogram allows us to form a physically and statistically homogenous group of sites centered on a target site. It also allows to overcome the problem of the so-called "border effect" and these are two key original points of the developed concept.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».