基于大气协变量的多站点小时降水脆弱性 - 传染模型

局部空间尺度的影响研究需要精确的小时降水随机模拟。从统计学角度看，小时降水数据构成了严峻挑战：它们是非负的、偏态的、重尾的，包含大量零值（干旱时段），且具有复杂的时序结构（例如干旱事件的长持续性）。受金融和保险领域脆弱性 - 传染方法的启发，我们提出了一种多站点降水模拟器，在给定适当的区域大气变量的情况下，能同时处理干旱事件和强降水时段。我们模型的一个优势在于其动力结构的概念简洁性。特别是，时间变异性由一个基于少数经典大气协变量（如温度、气压等）的公共因子来表示。我们的推断方法已在模拟数据上进行了测试，并应用于法国布列塔尼北部的实测数据。