Application of Max-Stable Process Model in Estimating the Spatial Trend & Dependency of Extremes in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Alaba Boluwade* School of Climate Change & Adaptation, University of Prince Edward Island, Charlottetown, Canada; aboluwade@upei.ca; abolu2013@gmail.com *Correspondence: aboluwade@upei.ca Abstract Hydrological risk assessment, such as flood protection, requires estimates of variables (e.g., precipitation) measured from several weather stations. The spatial modeling of average rainfall estimates differs from extreme precipitation analysis. This is because extremes are focused on the tail of the probability distribution and the assumption of Gaussianity may not be suitable. Extreme Value Theory (EVT) application to univariate weather variables measured at weather stations has been well documented; however, extreme precipitation at closer stations tend to show trends and dependencies (similar values). It is, therefore, crucial to quantify the dependency structure and trend surface of weather stations in space. The max-stable process has been well documented to model spatial extremes. The objective of this study is to quantify the spatial dependency and trend of an annual maxima precipitation (annual highest daily precipitation, from 1970-2020) across selected weather stations in the Northern Great Plains (i.e., Nelson Churchill River Basin (NCRB)) of North America. The annual maxima data were extracted from the Global Historical Climatology Network Daily (GHCNd) and Environment and Climate Change Canada (ECCC). NCRB covers four states and four provinces in the United States and Canada. A heterogenous rainfall pattern characterizes NCRB. This is due to enormous quantities of orographic rainfall in the west and the convective precipitation in the Prairies (which is dominated by short-duration, sporadic, extreme rain), causing millions of dollars in damages. This study uses max-stable processes to examine spatial extremes of annual maxima precipitation. The results show that topography, time, and geographical coordinates were important covariates in reproducing the stochastic extreme precipitation field using the spatial generalized extreme value (SPEV). Takeuchi’s information criterion (TIC) shows that the SPEV model with all the covariates above superseded the one without the covariates. The inclusion of time as a covariate further confirms the impacts of climate change on extreme precipitation in the NCRB. The fitted Extremal-t max-stable model captured the spatial dependency and equally predicted the 50-year return period levels. Furthermore, ten realizations (equal probable) were simulated from the max-stable model. The study is relevant in quantifying the spatial trend and dependency of extreme precipitation in the Northern Great Plains. The result will help as a decision-support system in climate adaptation strategies in the United States and Canada. Keywords: extreme events; Max-Stable processes; flood protection; maxima annual rainfall; flash flood protection; Canada, United States
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».