Une équipe de scientifiques de l'Université de Californie à Davis a développé une nouvelle approche statistique pour les mesures environnementales qui permet aux données de déterminer comment modéliser les événements extrêmes. L'approche, appelée « analyse des valeurs extrêmes basée sur les données », utilise une combinaison de méthodes statistiques pour identifier le modèle le plus approprié pour les événements extrêmes dans un ensemble de données donné.
Les événements extrêmes sont rares, mais ils peuvent avoir un impact important sur l’environnement et la société. Par exemple, des événements météorologiques extrêmes tels que des inondations, des sécheresses et des incendies de forêt peuvent causer des dégâts considérables et des pertes de vies humaines. Afin d’atténuer les risques associés aux événements extrêmes, il est important de pouvoir modéliser avec précision leur occurrence.
Les méthodes traditionnelles d'analyse des valeurs extrêmes supposent généralement que les données suivent une distribution spécifique, telle que la distribution de Gumbel ou de Weibull. Cependant, cette hypothèse n’est pas toujours valable et peut conduire à des estimations inexactes des probabilités d’événements extrêmes. La nouvelle approche basée sur les données ne fait aucune hypothèse sur la distribution des données et permet aux données de déterminer le modèle le plus approprié.
Les scientifiques ont testé la nouvelle approche sur divers ensembles de données environnementales, notamment les précipitations, la température et la vitesse du vent. Les résultats ont montré que la nouvelle approche était capable de modéliser les événements extrêmes avec plus de précision que les méthodes traditionnelles.
La nouvelle approche présente un certain nombre d’avantages par rapport aux méthodes traditionnelles d’analyse des valeurs extrêmes. Premièrement, cela ne nécessite aucune hypothèse sur la distribution des données. Deuxièmement, il est capable d’identifier le modèle le plus approprié pour les événements extrêmes dans un ensemble de données donné. Troisièmement, elle est plus précise que les méthodes traditionnelles, en particulier pour les ensembles de données comportant des tailles d’échantillon limitées.
La nouvelle approche est encore en cours de développement, mais elle a le potentiel de révolutionner la façon dont les événements extrêmes sont modélisés. En permettant aux données de déterminer le modèle le plus approprié, la nouvelle approche peut fournir des estimations plus précises des probabilités d'événements extrêmes, ce qui peut contribuer à atténuer les risques associés à ces événements.
Les scientifiques ont publié leurs conclusions dans la revue « Water Resources Research ».
