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摘要。空间极端的环境数据科学传统上严重依赖最大稳定过程。尽管这些模型的受欢迎程度可能与统计学家达到顶峰，但在许多应用领域中，他们仍然被认为并被视为“最先进”。然而，尽管支持最大稳定过程的渐近理论在数学上是严格且全面的，但我们认为在环境应用中，它在环境应用中也已被过度使用（即使不是滥用），以损害更有目的和经过验证的模型。在本文中，我们回顾了最大过程模型的主要局限性，并强烈反对它们在环境研究中的系统使用。讨论了基于更灵活的框架的替代解决方案 - 讨论了超过适当选择的高阈值的变量的超出作品，并提供了对未来研究的前景，突出了前进的建议，并与极值统计数据一起杂交机器学习提供了机会。
arxiv：2401.17430v1 [stat.me] 2024年1月30日
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