分布型ニューラルネットワークによる降水の空間的な極値従属性のモデリング
arXiv stat.ML / 2026/5/1
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要点
- この論文では、生成的ニューラルネットワークを用いたシミュレーションベースの推定手法により、降水の極値（最大値）の時空間的な従属性と不確実性を定量化する方法を提案している。
- 極値の時空間依存を扱うmax-stableプロセスという枠組みのもとで、モデルパラメータとその不確実性を推定できるだけでなく、対極値係数関数（ペアごとの極値係数）によって空間的従属性を非パラメトリックに明示推定できる。
- 閉形式の尤度推定が困難な複雑な状況でも適用可能であることを示すため、十分な有限標本の検証実験を行い、良好な性能と頑健性を報告している。
- さらに、この手法をドイツ西部における2021〜2023年の月降雨最大値データに適用し、2021年7月の致命的な豪雨と連続的な洪水被害を含む期間の重要性を強調している。
- 想定した降水モデルに限らず、提示された生成的な考え方は他の応用にも広く展開できる可能性があると述べている。
