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Forecasting seasonal to interannual variability in extreme sea levels

机译：预测极端海平面的季节到年际变化

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A statistical model to predict the probability of certain extreme sea levels occurring is presented. The model uses a time-dependent generalized extreme-value (GEV) distribution to fit monthly maxima series, and it is applied for a particular time-series record for the Atlantic Ocean (Newlyn, UK). The model permits the effects of seasonality, interannual variability, and secular trends to be identified and estimated in the probability distribution of extreme sea levels. These factors are parameterized as temporal functions (linear, quadratic, exponential, and periodic functions) or covariates (for instance, the North Atlantic Oscillation index), which automatically yield the best-fit model for the variability present in the data. A clear pattern of within-year variability and significant effects resulting from astronomical modulations (the nodal cycle and perigean tides) are detected. Modelling different time-scales helps to gain a better understanding of recent secular trends regarding extreme climate events, and it allows predictions to be made (for example, up to 2020) about the probability of the future occurrence of a particular sea level.
机译：提出了预测某些极端海平面出现概率的统计模型。该模型使用时间相关的广义极值（GEV）分布来拟合每月的最大值序列，并将其应用于大西洋（英国Newlyn）的特定时间序列记录。该模型允许在极端海平面的概率分布中识别和估计季节性，年际变化和长期趋势的影响。这些因素被参数化为时间函数（线性，二次函数，指数函数和周期函数）或协变量（例如，北大西洋涛动指数），它们自动为数据中的可变性生成最佳拟合模型。发现了年内变化的清晰模式以及天文学调制（节点周期和潮汐潮汐）引起的重大影响。对不同的时间尺度进行建模有助于更好地了解有关极端气候事件的近期世俗趋势，并且可以对特定海平面将来发生的可能性进行预测（例如，到2020年）。

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