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首页> 外文期刊>Ocean Engineering >On defining storm intervals: Extreme wave analysis using extremal index inferencing of the run length parameter
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On defining storm intervals: Extreme wave analysis using extremal index inferencing of the run length parameter

机译：关于定义风暴间隔：使用极值指数介绍的极端波分析运行长度参数

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Extreme wave analysis is essential for the design and deployment of marine structures. Since extremes in natural phenomena tend to occur in clusters, it is necessary to de-cluster them in order to form a dataset of independent samples. There are several algorithms used to identify independent storms (clusters of significant wave height extremes), most of which have the disadvantage of relying on an arbitrarily selected de-clustering parameter. In this paper, an existing statistical method for systematic cluster size inferencing is used with runs de-clustering, and applied for the first time to extreme wave analysis. The Generalised Pareto Distribution (GPD) is fitted to an extreme wave dataset, and the return periods of significant wave height extremes are calculated using the resulting model function. The methodology proposed in this paper is illustrated using hindcast data for the winter months of two locations: one that is exposed to the long Atlantic swell off the west coast of France, and another in the North Sea that is characterised by short fetch. This work demonstrates how extremal index estimation may be used in conjunction with the well-known runs de-clustering algorithm to predict the return periods of significant wave height extremes.
机译：极端波动分析对于船用结构的设计和部署至关重要。由于在群集中倾向于发生自然现象的极端，因此必须将它们进行拆除，以便形成独立样本的数据集。有几种用于识别独立风暴的算法（重要波浪高度极端的簇），其中大多数是依赖于任意选择的去聚类参数的缺点。在本文中，用于系统簇尺寸推理的现有统计方法与运行脱簇使用，并将第一次应用于极端波分析。广义静脉分布（GPD）安装在极端波数据集上，并且使用产生的模型函数计算显着波浪高度极端的返回周期。本文提出的方法是使用两个地点的Hindcast数据来说明的，其中一个接触到法国西海岸的漫长大西洋膨胀，另一个在北海中的特点是短暂的。这项工作展示了极端索引估计如何与众所周知的运行解聚算法结合使用，以预测极端波浪高度的返回周期。

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