Compounded wind gusts and maximum temperature via semiparametric copula in the risk assessments of power blackouts and air conditioning demands for major cities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A semiparametric copula joint framework was proposed to model wind gust speed (WGS) and maximum temperature (MT) in Canada, using Gaussian kernel density estimation (GKDE) with parametric copulas. Their joint probability estimates allow for a better understanding of the risk of power blackouts and the demand for air conditioning in the community. The bivariate framework used two extreme sample groups to define extreme pairs at different time lags, i.e., 0 to ± 3 days, annual maximum WGS (AMWGS) and corresponding MT and annual highest MT (AHMT) and corresponding WGS. A thorough model performance comparison indicated that GKDE outperformed the parametric models in defining the marginal distribution of selected univariate series. Significant positive correlations were observed among extreme pairs, except for Calgary and Halifax stations, with inconsistent correlation variations based on selected cities and lag time. Various parametric 2-D copulas were selected to model the dependence structure of bivariate pairs at different time lags for selected stations. AMWGS or AHMT events, when considered independently, would be stressful for all stations due to high estimated quantiles with low univariate RPs. The bivariate events exhibited lower AND-joint RPs with moderate to high design quantiles, indicating a higher risk of power blackouts and heightened air-conditioning demands, which varied inconsistently with time lags across the station. The bivariate AMWGS and corresponding MT events would be stressful in Regina, Quebec City, Ottawa, and Edmonton, while AHMT and corresponding WGS events in Toronto, Regina, and Montreal. Conversely, Vancouver poses a lower risk of joint action of pairs AHMT and corresponding WGS events. These hazard statistics can help in better planning for community well-being during extreme weather.
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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 | 0,001 |
| 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 ».