عناصر مشابهة
Modeling of Two-Meter Extreme Air Temperature in Iraq Using Extreme-Value Copulas
| العنوان بلغة أخرى: | نمذجة درجة حرارة الهواء المتطرفة على ارتفاع مترين في العراق باستخدام نماذج كوبيولا للقيم المتطرفة |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
| الناشر: |
جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج20, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2023 |
| الصفحات: | 90 - 103 |
| ISSN: | 1680-855X |
| رقم MD: | 1445342 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | أظهرت تقارير منظمة الهجرة الدولية (IOM) التابعة للأمم المتحدة أن العراق هو البلد الخامس الأكثر تأثرا بارتفاع درجات الحرارة. ولما لهذا الارتفاع في درجات الحرارة من تأثير سلبي على جميع قطاعات الحياة منها البايلوجية، الاقتصادية وغيرها فأن ذلك يتطلب معالجة المخاطر الناتجة من هذا الارتفاع من خلال فهم دقيق لسلوك القيم المتطرفة لهذا الحدث. في هذه الدراسة، تم إجراء تحقيق عميق حول سلوك حرارة الهواء المتطرفة عند مستوى 2 متر في العراق باستخدام نماذج كوبيولا للقيم المتطرفة بالاعتماد على دوال Pickands للارتباط. أذ تم افتراض أن معلمات هذه النماذج تتغير بتغير المسافة بين المواقع، أي تم اعتبارها دوال للمسافة بين المواقع. أسفر التحقيق في هذه الحدث أن نماذج كوبيولا المتماثلة للقيم المتطرفة هي أكثر ملائمة في تمثيل سلوك درجات حرارة الهواء المتطرفة. وعليه تم بناء تسع نماذج وهم (Hüsler-Reiss A and B: Gumbel and Galambos) ذوات معلمة واحدة، بالإضافة إلى نموذج يحتوي على معلمتين وهو t-EV. تم اختيار 50 موقعا عشوائيا من العراق من بين 1517 موقعا بحيث تم تقسيم هذه المواقع إلى جزئيين، 40 منها لغرض النمذجة و10 الباقية لغرض التحقق. تم استخدام طريقة تقدير Composite pseudo-likelihood)) في النمذجة. وبناء على المعيار AIC، تم اختيار 4 نماذج كنماذج مرشحة وهم Hüsler- Reiss A) وGumbel; B و(Galambos. نظرا للفرق الطفيف في قيم المعيار AIC بين النماذج الأربع المرشحة، تم إجراء تقييم إضافي بين النماذج المرشحة الأربعة عن طريق المقياس Kullback-Leibler لقياس التقارب بين النموذج كوبيولا الغير معلمي مع النماذج الأربعة المقدرة باستخدام بيانات التحقق. بعد الاختبار تبين أن نموذج Hüsler-Reiss A أكثر ملائمة، نظرا لارتفاع كثافة KL حول الصفر لجميع الأزواج بين المواقع. The UN's International Organization for Migration (IOM) reported that Iraq is the fifth-most affected country by soaring temperatures. This requires assessing the risks associated by accurately understanding the behaviour of these extreme events. A deep investigation of the behaviour of 2m air temperature has been done, by spatially modeling this event using extreme value copula with Pickands dependence. The investigation of the 2m extreme air temperature in Iraq concluded that the symmetric extreme-value copula models are suitable to consider in the modeling. Nine extreme value copula models were constructed from one parameter family copulas (Hüsler-Reiss, Gumbel, and Galambos), and two parameters model t-EV, after adopting the spatial context. Fifty locations were randomly sampled from 1517 locations divided into two parts, 40 for modeling, and 10 for validation. The Composite Maximum Pseudo-Likelihood estimation method has been used in the modeling. According to the AIC information criterion, we selected 4 models as candidates (Hüsler-Reiss A and B; Gumbel, and Galambos). Due to the slight difference in the criterion values among the four candidate models, the Kullback-Leibler (KL) divergence method between the non-parametric and parametric pairwise extreme-value copulas has been evaluated by the validation dataset, to choose the best-fitted model. The Hüsler-Reiss A was the best-fitted model, due to the high KL density around zero of all the pairwise in the validation dataset. |
|---|
