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Patterns in Spatio-Temporal Extremes
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OA
AI
DOI：10.1080/01621459.2026.2649608.png)
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摘要
En 中文
在环境科学应用中，极端事件通常表现出复杂的时空结构，使用现有的参数极值模型难以灵活描述和高效计算估计。本文提出了一种计算成本低的无参数方法，用于研究空间极值时间簇的概率分布，并研究簇内模式的各种特征。这些特征包括描述整体事件幅度的风险泛函、空间风险度量（如受影响区域大小）以及表示极端事件位置的措施。在函数正则变分框架下，我们验证了随着事件极端性增加，相应极限分布的存在性。此外，我们开发了感兴趣极限表达式的无参数估计量，并在适当的混合条件下证明了其渐近正态性。不确定性通过（可证明一致的）乘数块自助法程序进行评估。时空模拟示例展示了我们的估计量和自助法方案的有限样本行为。然后，我们将该方法应用于研究南红海高维海面温度数据的时空依赖结构。我们的分析揭示了该地区极端海温事件的时序持续性以及复杂的水动力模式的新见解。本文的补充材料可在网上获得，包括用于重现工作的材料的标准化描述。
Keyword:
Cluster of extremes
Extreme event
Functional time series
Ordinal pattern
Regular variation
Sea surface temperature data
Spatio-temporal extremes
期刊
J
IF:
3
论文数:
5.2K
被引数:
4.8W