A nonstationary peaks-over-threshold approach for modelling daily precipitation with covariate-dependent thresholds

Abstract

The estimation of extreme precipitation events is a topic of growing interest and concern, particularly in highly urbanized areas. The Fifth Assessment Report by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reported that land-surface air temperatures have increased and that more extreme precipitation events are expected in a warmer climate. Hydrometeorological data often display nonstationary characteristics in a changing climate, prompting numerous studies worldwide. This research proposes a peaks-over-threshold (POT) approach using both stationary and covariate-dependent nonstationary thresholds (bivariate and multivariate models). The generalized Pareto (GP) distribution is fit to threshold exceedance data, which accounts for potential nonstationarity in the variability of the extreme events. The analysis herein focuses on coastal British Columbia (BC), which includes the Greater Vancouver Regional District (Metro Vancouver), due to the potential impacts of climate change in the region. Results from quantile estimates and an uncertainty analysis indicate that in the winter and summer months, there is stronger evidence of stationarity in 50-year quantiles. A trend analysis is also performed on the magnitude and frequency of POT events for winter and summer for two time periods (1976–2014 and 1986–2014). Results of this analysis indicate that globally significant trends are found in the threshold exceedance and frequency of peak events data.

L’estimation des événements de précipitations extrêmes est un sujet d'intérêt et de préoccupation croissant, en particulier dans les zones fortement urbanisées. Le cinquième rapport d’évaluation du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) a signalé que les températures de l’air à la surface du sol ont augmenté et que des précipitations plus extrêmes sont attendues dans un climat plus chaud. Les données hydrométéorologiques présentent souvent des caractéristiques non stationnaires dans un climat changeant, ce qui a donné lieu à de nombreuses études dans le monde entier. Cette recherche propose une approche de point plus de seuil en utilisant à la fois des seuils non stationnaires et dépendants des covariables (modèles bivariés et multivariés). La distribution de Pareto généralisée est adaptée aux données de dépassement de seuil, ce qui explique la non-stationnarité potentielle de la variabilité des événements extrêmes. L’analyse présentée ici porte sur la côte de la Colombie-Britannique, qui comprend le district régional du métro Vancouver, en raison des impacts potentiels du changement climatique dans la région. Les résultats des estimations quantiles et une analyse de l’incertitude indiquent que pendant les mois d’hiver et d’été, il y a des preuves plus fortes de la stationnarité dans les quantiles de 50 ans. Une analyse des tendances est également effectuée sur l’ampleur et la fréquence des événements POT pour l’hiver et l’été pour deux périodes (1976-2014 et 1986-2014). Les résultats de cette analyse indiquent que des tendances globalement significatives sont trouvées dans le dépassement du seuil et la fréquence des données sur les événements de pointe.

Acknowledgements

The authors greatly appreciate the useful comments by the Associate Editor and two anonymous reviewers. The authors gratefully acknowledge the support of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC). Data used for this research were obtained from Environment and Climate Change Canada’s Historical Climate Database.