城市极端降雨事件的高分辨时空建模
应用统计
2026-04-23 v2
摘要
对降雨及其随时间和空间的积累进行建模是洪水风险评估的关键。本文分析了在法国蒙彭尔通过微型降雨传感器网络收集的多年降雨数据。提出一种新型的高分辨城市极端降雨时空随机模型，包含真实的边际分布和灵活的依赖结构。边际上，降雨强度由扩展广义帕累托分布 (EGPD) 描述，能够在无阈值选择的情况下捕捉中等和极端事件。基于空间过程的峰值超过阈值理论，极端情景下的依赖性由 -帕累托过程建模，采用非可分离的变异半积图，允许情景特定的风向，如雨云位移。从观测中提取的极端时空事件目录用于估计参数，采用基于联合超越指示器的新型复合似然函数。事先从雷达重分析数据集中推导经验风向速度。我们表明，该模型准确再现了蒙彭尔 OMSEV 网络中观察到的极端降雨的时空结构，并可用于洪水风险评估的真实随机情景生成。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.19774,
title = {Spatio-temporal modeling of urban extreme rainfall events at high resolution},
author = {Chloé Serre-Combe and Nicolas Meyer and Thomas Opitz and Gwladys Toulemonde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.19774},
year = {2026}
}