Should annual maximum temperatures follow a generalized extreme value distribution?
年度最高气温应服从广义极值分布吗？AI 解读 ↓
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年度最高气温应服从广义极值分布吗？
- 研究问题
- 当每日气温的上界随年内日期缓慢变化时，年度区块最大值是否仍具有广义极值极限，其形状参数又会如何变化？
- 方法与思路
- 作者用随机变量三角阵列刻画随日期变化的上界，推导两类区块最大值极限分布，并分析纽约市一百四十年的日气温数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一类极限仍为广义极值分布但形状参数改变，另一类仅在某些情况下属于该分布；实际气温分析的结果并不一致。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对上界变化与区块规模的关系、两类极限结果的条件和标准化方式，以及气温分析如何评估理论的解释能力。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。具体极限条件与实证细节未给出，不能推断年度最高气温必然服从或不服从广义极值分布。
原文摘要
Motivated by the study of annual temperature extremes, two new results on the limiting distribution of block maxima of random variables with varying upper bounds are obtained. One gives a generalized extreme value distribution as the limit, but with a different shape parameter from that obtained when the bound on the random variables does not vary. The other gives a limiting distribution that is only a generalized extreme value in certain cases. Both results consider triangular arrays of random variables in order to mimic the property of an upper bound that changes slowly with the day of the year, as seems to occur for temperature data at many locations. An analysis of 140 years of daily temperatures in New York City shows mixed results in terms of the ability of the theory presented here to provide new insights into the behaviour of extreme temperatures at this location.