極端降水量リターンレベルのベイズ空間モデリング

降水の極端な状況の定量化は、洪水計画目的で重要であり、極端なイベントの一般的な指標はr年リターンレベルです。降水量リターンレベルの地図と不確実性測定を作成する方法を提示し、コロラド州の地域に適用します。極端な降水イベントの強度と頻度に対して別々の階層モデルを構築します。強度については、一般化パレート分布を用いて56個の気象観測所で高い閾値を超える日降水量をモデル化します。頻度については、観測所での超過回数を二項ランダム変数としてモデル化します。両方のモデルは、地域の極端な降水が地理的および気候的共変量によって特徴付けられた潜在空間プロセスによって駆動されると仮定します。共変量によって完全には記述されない効果は、階層内の空間構造によって捉えられます。気候的座標を持つ空間で作業することによって空間的手法が改善されました。推論はマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムと空間補間法によって提供され、これにより不確実性を推定するための自然な方法が提供されます。