Estimating Extreme Wave Surges in the Presence of Missing Data
The block maxima approach, which consists of dividing a series of observations into equal sized blocks to extract the block maxima, is commonly used for identifying and modelling extreme events using the generalized extreme value (GEV) distribution. In the analysis of coastal wave surge levels, the underlying data which generate the block maxima typically have missing observations. Consequently, the observed block maxima may not correspond to the true block maxima yielding biased estimates of the GEV distribution parameters. Various parametric modelling procedures are proposed to account for the presence of missing observations under a block maxima framework. The performance of these estimators is compared through an extensive simulation study and illustrated by an analysis of extreme wave surges in Atlantic Canada.
Estimation des vagues extrêmes en présence de données manquantes
L'approche des maximums de blocs, qui consiste à diviser une série d'observations en blocs de tailles égales pour extraire le maximum de chaque bloc, est couramment utilisée pour identifier et modéliser les événements extrêmes à l'aide de la distribution de valeurs extrêmes généralisées (GEV). Dans l'analyse des niveaux de vagues côtières, les données sous-jacentes qui génèrent ces maximums de blocs comportent généralement des observations manquantes. Par conséquent, les maximums de blocs observés peuvent ne pas correspondre aux maximums réels, ce qui donne des estimations biaisées des paramètres de la distribution GEV. Nous proposons diverses procédures de modélisation paramétrique pour tenir compte de la présence d'observations manquantes dans un cadre de maximums de blocs. Les performances de ces estimateurs sont comparés au moyen d'une étude approfondie de simulation et illustrées via une analyse des hauteurs de vagues extrêmes au Canada atlantique.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais