Un team di scienziati dell’Università della California, Davis, ha sviluppato un nuovo approccio statistico per le misurazioni ambientali che consente ai dati di determinare come modellare gli eventi estremi. L’approccio, chiamato “analisi dei valori estremi basata sui dati”, utilizza una combinazione di metodi statistici per identificare il modello più appropriato per eventi estremi in un dato set di dati.
Gli eventi estremi sono rari, ma possono avere un impatto significativo sull’ambiente e sulla società. Ad esempio, eventi meteorologici estremi come inondazioni, siccità e incendi possono causare danni diffusi e perdite di vite umane. Per mitigare i rischi associati agli eventi estremi, è importante essere in grado di modellare accuratamente il loro verificarsi.
I metodi tradizionali per l’analisi dei valori estremi presuppongono tipicamente che i dati seguano una distribuzione specifica, come la distribuzione di Gumbel o Weibull. Tuttavia, questa ipotesi non è sempre valida e può portare a stime imprecise della probabilità di eventi estremi. Il nuovo approccio basato sui dati non fa alcuna ipotesi sulla distribuzione dei dati e consente ai dati di determinare il modello più appropriato.
Gli scienziati hanno testato il nuovo approccio su una varietà di set di dati ambientali, tra cui precipitazioni, temperatura e velocità del vento. I risultati hanno mostrato che il nuovo approccio era in grado di modellare eventi estremi in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali.
Il nuovo approccio presenta numerosi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali per l’analisi dei valori estremi. Innanzitutto, non richiede alcuna ipotesi sulla distribuzione dei dati. In secondo luogo, è in grado di identificare il modello più appropriato per eventi estremi in un dato set di dati. In terzo luogo, è più accurato dei metodi tradizionali, soprattutto per i set di dati con dimensioni del campione limitate.
Il nuovo approccio è ancora in fase di sviluppo, ma ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui vengono modellati gli eventi estremi. Consentendo ai dati di determinare il modello più appropriato, il nuovo approccio può fornire stime più accurate delle probabilità di eventi estremi, che possono aiutare a mitigare i rischi associati a questi eventi.
Gli scienziati hanno pubblicato i loro risultati sulla rivista "Water Resources Research".
