Редкие события

Редкие или экстремальные события — это события, которые происходят с низкой частотой, и часто относятся к нечастым событиям, которые имеют широкомасштабный эффект и которые могут дестабилизировать системы (например, фондовые рынки, ^[1] интенсивность океанских волн ^[2] или оптические волокна ^[3] или общество ^[4] ). Редкие события охватывают природные явления (крупные землетрясения, цунами, ураганы, наводнения, падения астероидов, солнечные вспышки и т. д.), антропогенные опасности ( войны и связанные с ними формы насильственных конфликтов, акты терроризма , промышленные аварии, обвалы финансовых и товарных рынков и т. д.), а также явления, для которых природные и антропогенные факторы взаимодействуют сложным образом (распространение эпидемических заболеваний, изменения климата и погоды, связанные с глобальным потеплением и т. д.).

Обзор

Редкие или экстремальные события — это дискретные проявления нечасто наблюдаемых событий. Несмотря на то, что они статистически невероятны, такие события правдоподобны, поскольку исторические примеры события (или похожего события) были задокументированы. ^[5] Научные и популярные анализы редких событий часто фокусируются на тех событиях, которые, как можно обоснованно ожидать, могут оказать существенное негативное влияние на общество — либо экономически ^[6] , либо с точки зрения человеческих жертв ^[7] (обычно и то, и другое). Примерами таких событий могут быть землетрясение магнитудой 8,0+ по шкале Рихтера, ядерный инцидент, в результате которого погибли тысячи людей, или изменение стоимости индекса фондового рынка на 10% и более за один день. ^{[8] [9] [10]}

Моделирование и анализ

Моделирование редких событий (REM) относится к попыткам охарактеризовать статистические параметры распределения , генеративные процессы или динамику, которые управляют возникновением статистически редких событий, включая, но не ограничиваясь, весьма влиятельными природными или антропогенными катастрофами. Такое «моделирование» может включать широкий спектр подходов, включая, в частности, статистические модели для анализа исторических данных о событиях ^{[11] [12]} и вычислительные программные модели, которые пытаются имитировать процессы и динамику редких событий. ^[13] REM также охватывает попытки прогнозировать возникновение подобных событий в течение некоторого будущего временного горизонта, что может представлять интерес как для научных, так и для прикладных целей (например, снижение рисков и планирование). ^[14] Новые методы сбора данных могут использоваться для изучения данных о редких событиях. ^[15]

Соответствующие наборы данных

Во многих случаях редкие и катастрофические события можно рассматривать как экстремальные по величине случаи более обыденных явлений. Например, сейсмическая активность, колебания фондового рынка и акты организованного насилия происходят в континууме экстремальности, причем случаи более экстремальной величины статистически более редки. ^[16] Поэтому вместо того, чтобы рассматривать данные о редких событиях как отдельный класс информации, данные, касающиеся «редких» событий, часто существуют как подмножество данных в более широком родительском классе событий (например, набор данных о сейсмической активности будет включать случаи экстремальных землетрясений, а также данные о сейсмических событиях гораздо меньшей интенсивности).

Ниже приведен список наборов данных, посвященных областям, представляющим широкий научный и политический интерес, и где «редкие» (чрезвычайно масштабные) случаи могут представлять особый интерес из-за их потенциально разрушительных последствий. Описания наборов данных взяты с исходных веб-сайтов или поставщиков.

Конфликты

• База данных вооруженных конфликтов : ^[17] База данных вооруженных конфликтов (ACD) отслеживает вооруженные конфликты по всему миру, уделяя особое внимание политическим, военным и гуманитарным тенденциям в текущих конфликтах, будь то локальные восстания, долгосрочные мятежи, гражданские войны или межгосударственные конфликты. В дополнение к всеобъемлющей исторической справке по каждому конфликту, еженедельным хронологиям и ежемесячным обновлениям, статистика, данные и отчеты в ACD датируются 1997 годом.
• Проект данных о местоположении и событиях вооруженных конфликтов : ^[18] Набор данных о вооруженных конфликтах охватывает события, происходящие в Африке с 1997 года по настоящее время. Этот набор данных включает дату события, долготу, широту и шкалу масштабов смертности.
• Военные межгосударственные споры ^[19] Набор данных о военных межгосударственных спорах (MID) «предоставляет информацию о конфликтах, в которых одно или несколько государств угрожают, демонстрируют или применяют силу против одного или нескольких других государств в период с 1816 по 2010 год».
• Political Instability Task Force (PITF) State Failure Problem Set, 1955–2013 : ^[20] Political Instability Task Force (PITF), State Failure Problem Set является частью более крупной базы данных по вооруженным конфликтам, созданной Центром системного мира на основе данных из открытых источников. Данные в PITF доступны по различным подмножествам: этническая война, революционная война, неблагоприятная смена режима и геноцид или политицид.
• База данных Rand ofcon Worldwide Terrorism Incidents : ^[21] База данных Rand по мировым террористическим инцидентам охватывает террористические инциденты по всему миру с 1968 по 2009 год, но в настоящее время не активна. Набор данных включает дату, место (город, страна), преступника, подробное описание и количество раненых и погибших.
• Основные эпизоды политического насилия : ^[22] Набор данных основных эпизодов политического насилия является частью более крупной базы данных по вооруженным конфликтам, созданной Центром системного мира. Данные о политическом насилии включают годовые, межнациональные, временные ряды данных по межгосударственным, общественным и общинным показателям масштабов войны (независимость, межгосударственная, этническая и гражданская; насилие и война) для всех стран.

Стихийные бедствия

• Расширенный каталог землетрясений Национальной сейсмической системы ( ANSS ) ( ComCat ): ^[23] Расширенный каталог землетрясений Национальной сейсмической системы (ANSS ) (ComCat) содержит параметры источников землетрясений (например, гипоцентры, магнитуды, пики фаз и амплитуды) и другие продукты (например, решения тензора момента, макросейсмическую информацию, тектонические сводки, карты), созданные участвующими сейсмическими сетями.
• Dartmouth Flood Observatory : ^[24] Dartmouth Flood Observatory использует «Космические измерения и моделирование поверхностных вод» для отслеживания наводнений и использует новостные репортажи для проверки результатов. Этот набор данных включает страну, дату начала, дату окончания, затронутые квадратные километры и причину наводнения. Кроме того, этот набор данных включает множество шкал величин, таких как: погибшие, перемещенные, серьезность, ущерб и величина наводнения.
• Национальная программа страхования от наводнений США : ^[25] Набор данных Национальной программы страхования от наводнений США содержит таблицу данных, описывающую события наводнений с 1500 или более оплаченными убытками с 1978 года по текущий месяц и год. Таблица включает название и год события, количество оплаченных убытков, общую выплаченную сумму и среднюю выплату за убыток.
• FAOSTAT (Голод): ^[26] Набор данных FAOSTAT был разработан Статистическим отделом Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). Это активный, глобальный набор данных, который охватывает голодные события с 1990 по 2013 год.
• Глобальная программа вулканизма : ^[27] «Вулканы мира — это база данных, описывающая физические характеристики вулканов и их извержений». Данные содержат дату начала, дату окончания, название вулкана (которое можно использовать для поиска местоположения) и шкалу магнитуд VEI.
• Международная база данных о катастрофах : ^[28] EM-DAT содержит основные основные данные о возникновении и последствиях более 18 000 массовых катастроф в мире с 1900 года по настоящее время. База данных составлена ​​из различных источников, включая агентства ООН, неправительственные организации, страховые компании, исследовательские институты и информагентства.
• NOAA Natural Hazards : ^[29] Набор данных Natural Hazards является частью Национального центра геофизических данных, которым управляет Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA). Национальный центр геофизических данных архивирует и ассимилирует данные о цунами, землетрясениях и вулканах для поддержки исследований, планирования, реагирования и смягчения последствий. Долгосрочные данные, включая фотографии, могут использоваться для установления истории возникновения природных опасностей и для смягчения последствий будущих событий.

Заболевания

• FluView : ^[30] FluView разработан Центрами по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) и предоставляет еженедельную информацию о надзоре за гриппом в Соединенных Штатах по районам переписи населения, а также включает количество протестированных людей и количество положительных случаев.
• Глобальный атлас здравоохранения : ^[31] Глобальный атлас здравоохранения содержит данные по четырем инфекционным заболеваниям: холера , грипп, полиомиелит и желтая лихорадка . Это активный, глобальный набор данных, который охватывает количество случаев и смертей из-за этих инфекционных заболеваний.

Другие

• База данных авиационной безопасности : ^[32] База данных авиационной безопасности охватывает инциденты, связанные с авиационной безопасностью по всему миру. В каждом инциденте указывается место инцидента, аэропорты вылета и прилета, количество погибших и тип самолета, участвовавшего в инциденте.
• База данных радиологических инцидентов и связанных с ними событий : ^[33] База данных радиологических инцидентов и связанных с ними событий охватывает события, которые привели к острому воздействию радиации на людей, достаточному для того, чтобы вызвать жертвы. База данных включает дату, место, количество смертей, количество травм и самую высокую зарегистрированную дозу радиации.

Смотрите также

• Правило 68–95–99.7
• Теория черного лебедя
• Теория экстремальных значений
• Глобальные катастрофические риски
• Редкие катастрофы
• Выборка редких событий

Ссылки

1. Sornette, Didier (2017). Почему рушатся фондовые рынки: критические события в сложных финансовых системах . Princeton University Press. ISBN 9781400885091.
2. Dysthe, Kristian; Krogstad, Harald E.; Müller, Peter (январь 2008 г.). «Океанические волны-убийцы». Annual Review of Fluid Mechanics . 40 (1): 287–310. Bibcode : 2008AnRFM..40..287D. doi : 10.1146/annurev.fluid.40.111406.102203.
3. Дадли, Джон М.; Диас, Фредерик; Эркинтало, Миро ; Дженти, Гоэри (28 сентября 2014 г.). «Неустойчивости, бризеры и волны-убийцы в оптике». Nature Photonics . 8 (10): 755–764. arXiv : 1410.3071 . Bibcode : 2014NaPho...8..755D. doi : 10.1038/nphoton.2014.220. S2CID  53349599.
4. Кинг, Гэри; Цзэн, Ланче (2001). «Логистическая регрессия в данных о редких событиях». Политический анализ . 9 (2): 137–163. doi : 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868 .
5. Морио, Дж., Балесдент, М. (2015). Оценка вероятностей редких событий в сложных аэрокосмических и других системах . Elsevier Science. http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780081000915&pagename=search
6. Сандерс, Д. (2002). Управление убытками, возникающими в результате экстремальных событий. Доклад, представленный на Всеобщей конвенции по страхованию. http://www.actuaries.org.uk/research-and-resources/documents/management-losses-arising-extreme-events
7. Клаузет, Аарон; Вудард, Райан (2013). «Оценка исторической и будущей вероятности крупных террористических событий». Анналы прикладной статистики . 7 (4): 1838–1865. arXiv : 1209.0089 . doi : 10.1214/12-AOAS614. S2CID  3088917.
8. Гил, М .; Ю, П.; Халлегатт, С.; Маламуд, Б.Д.; Наво, П.; Соловьев А.; Фридерихс, П.; Кейлис-Борок, В.; Кондрашов Д.; Кособоков В.; Местре, О.; Николис, К.; Руст, HW; Шебалин П.; Врак, М.; Витт, А.; Заляпин И. (2011). «Экстремальные события: динамика, статистика и прогноз». Нелинейные процессы в геофизике . 18 (3): 295–350. Бибкод : 2011NPGeo..18..295G. дои : 10.5194/npg-18-295-2011 .
9. Шарма, А.С.; Бунде, А.; Димри, В.П.; Бейкер, Д.Н. (6 мая 2013 г.). Экстремальные события и стихийные бедствия: перспектива сложности. Wiley. ISBN 9781118672235.
10. Уоткинс, Н. В. (2013). «Сгруппированные черные (и сгруппированные серые) лебеди: диссипативные и недиссипативные модели коррелированных экстремальных колебаний в сложных геосистемах» (PDF) . Geophysical Research Letters . 40 (2): 402–410. Bibcode :2013GeoRL..40..402W. doi : 10.1002/grl.50103 .
11. Кинг, Гэри; Цзэн, Ланче (2001). «Логистическая регрессия в данных о редких событиях». Политический анализ . 9 (2): 137–163. doi : 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868 . ISSN  1047-1987. JSTOR  25791637.
12. Кинг, Гэри; Цзэн, Ланче (2001). «Объяснение редких событий в международных отношениях». Международная организация . 55 (3): 693–715. doi :10.1162/00208180152507597. ISSN  0020-8183. JSTOR  3078661. S2CID  17865688.
13. Клюппельберг, Клаудия (1997). Моделирование экстремальных событий . doi :10.1007/978-3-642-33483-2. ISBN 978-3-642-08242-9.
14. Гудвин, Пол; Райт, Джордж (2010). «Границы методов прогнозирования при ожидании редких событий» (PDF) . Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 77 (3): 355–368. doi :10.1016/j.techfore.2009.10.008.
15. Кинг, Гэри; Цзэн, Лангче (2002-05-30). «Оценка уровней риска и скорости, соотношений и различий в исследованиях случай-контроль». Статистика в медицине . 21 (10): 1409–1427. doi :10.1002/sim.1032. ISSN  0277-6715. PMID  12185893. S2CID  11387977.
16. Clauset, Aaron; Shalizi, Cosma Rohilla; Newman, MEJ (2009). «Распределения степенного закона в эмпирических данных». SIAM Review . 51 (4): 661–703. arXiv : 0706.1062 . Bibcode : 2009SIAMR..51..661C. doi : 10.1137/070710111. S2CID  9155618.
17. https://acd.iiss.org/ ^{[ пустой URL ]}
18. «Данные».
19. "Mid 4.0". Архивировано из оригинала 2014-12-19.
20. "Страница данных INSCR".
21. «База данных RAND по международным террористическим инцидентам».
22. "Страница данных INSCR".
23. «Поиск в каталоге землетрясений».
24. http://floodobservatory.colorado.edu/ ^{[ пустой URL ]}
25. "| Отчеты | Национальная программа страхования от наводнений | FloodSmart | NFIPServices".
26. http://faostat.fao.org/ ^{[ пустой URL ]}
27. http://www.volcano.si.edu/search_eruption.cfm ^{[ пустой URL ]}
28. http://www.emdat.be/ ^{[ пустой URL ]}
29. «Данные о стихийных бедствиях | NCEI».
30. «Национальный, региональный и государственный уровень амбулаторных заболеваний и вирусный надзор».
31. "Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ)". Архивировано из оригинала 2009-05-07.
32. http://aviation-safety.net/database/ ^{[ пустой URL ]}
33. «База данных радиологических инцидентов и связанных с ними событий».