Statistical Methods for Extreme Event Attribution in Climate Science
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the Earth's climate have been increasingly observed. Assessing the likelihood that each of these changes has been caused by human influence is important for decision making on mitigation and adaptation policy. Because of their large societal and economic impacts, extreme events have garnered much media attention—have they become more frequent and more intense, and if so, why? To answer such questions, extreme event attribution (EEA) tries to estimate extreme event likelihoods under different scenarios. Over the past decade, statistical methods and experimental designs based on numerical models have been developed, tested, and applied. In this article, we review the basic probability schemes, inference techniques, and statistical hypotheses used in EEA. To implement EEA analysis, the climate community relies on the use of large ensembles of climate model runs. We discuss, from a statistical perspective, how extreme value theory could help to deal with the different modeling uncertainties. In terms of interpretation, we stress that causal counterfactual theory offers an elegant framework that clarifies the design of event attributions. Finally, we pinpoint some remaining statistical challenges, including the choice of the appropriate spatio-temporal scales to enhance attribution power, the modeling of concomitant extreme events in a multivariate context, and the coupling of multi-ensemble and observational uncertainties.
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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 | 0,001 | 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 ».