論文の概要: Modeling Spatial Extremal Dependence of Precipitation Using Distributional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08668v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 07:16:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.86215
• Title: Modeling Spatial Extremal Dependence of Precipitation Using Distributional Neural Networks
• Title（参考訳）: 分布型ニューラルネットワークを用いた降水の空間的極端依存性のモデル化
• Authors: Christopher Bülte, Lisa Leimenstoll, Melanie Schienle,
• Abstract要約: 本稿では,降水量最大値の依存関係を決定するために生成ニューラルネットワークを用いたシミュレーションに基づく推定手法を提案する。 我々は2021-2023年の間、西ドイツの月次降雨極大調査にこの手法を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a simulation-based estimation approach using generative neural networks to determine dependencies of precipitation maxima and their underlying uncertainty in time and space. Within the common framework of max-stable processes for extremes under temporal and spatial dependence, our methodology allows estimating the process parameters and their respective uncertainty, but also delivers an explicit nonparametric estimate of the spatial dependence through the pairwise extremal coefficient function. We illustrate the effectiveness and robustness of our approach in a thorough finite sample study where we obtain good performance in complex settings for which closed-form likelihood estimation becomes intractable. We use the technique for studying monthly rainfall maxima in Western Germany for the period 2021-2023, which is of particular interest since it contains an extreme precipitation and consecutive flooding event in July 2021 that had a massive deadly impact. Beyond the considered setting, the presented methodology and its main generative ideas also have great potential for other applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,生成ニューラルネットワークを用いたシミュレーションに基づく推定手法を提案する。 時間的および空間的依存下での極値の最大安定過程の共通枠組みでは,プロセスパラメータとその不確かさを推定できるが,空間的依存の明示的な非パラメトリック推定は両極係数関数を通して行うことができる。 本手法の有効性とロバスト性について, 閉形式推定が難易度となるような複雑な条件下で, 良好な性能が得られるという, 完全な有限サンプルスタディで概説した。 2021～2023年の間、西ドイツの月次降水量極大を調査するためにこの手法を用いたが、これは特に、2021年7月の極度の降水と連続的な洪水イベントを含む、大きな致命的な影響を被ったためである。 検討された設定の他に、提示された方法論とその主要な生成的アイデアは、他のアプリケーションにも大きな可能性を秘めている。

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