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越来越多地观察到地球气候的变化。评估这些变化中的每一个都是由人类影响引起的，对于对缓解和适应政策的决策很重要。是由于其巨大的社会和经济影响，极端事件引起了媒体的广泛关注 - 他们变得更加频繁，更加激烈，如果是，为什么？要回答此类问题，极端事件归因（EEA）试图在不同情况下估算极端事件的可能性。在过去的十年中，已经开发了，测试和应用了基于数值模型的统计方法和实验设计。在本文中，我们回顾了EEA中使用的基本概率方案，推理技术和统计数据。为实施EEA分析，气候社区依赖于使用大型气候模型运行。我们从统计的角度讨论极端价值理论如何有助于处理不同的模型不确定性。在解释方面，我们强调因果反事实理论提供了一个优雅的框架，可以阐明事件归因的设计。最后，我们确定了一些剩余的统计挑战，包括选择适当的时空量表来增强归因能力，在多元上下文中对伴随的极端事件的建模以及多谐和和观察不确定性的耦合。
年度统计及其
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