Результаты CLIMADA-Период доходности не соответствуют кривой превышения воздействия

Question

Я рассчитываю влияние периода доходности для одной линии риска в CLIMADA. Я получил результат ниже. введите сюда описание изображения

Для того же набора данных я попытался вывести кривую частоты Exceedanc, которая обычно должна соответствовать данным периода повторяемости. Но совпадения нет.

введите сюда описание изображения

Я пытался манипулировать входными данными периода повторяемости, изменяя диапазон. Но ничего не произошло. Я попытался просмотреть коды, используемые для вывода периода повторяемости, показанного ниже;

def local_exceedance_imp(self, return_periods=(25, 50, 100, 250)): """Рассчитать карту воздействия превышения для заданных периодов доходности. Требуется атрибутimp_mat.

          Parameters
    ----------
    return_periods : Any, optional
        return periods to consider
        Dafault is (25, 50, 100, 250)

    Returns
    -------
    np.array
    """
    LOGGER.info('Computing exceedance impact map for return periods: %s',
                return_periods)
    if self.imp_mat.size == 0:
        raise ValueError('Attribute imp_mat is empty. Recalculate Impact'
                         'instance with parameter save_mat=True')
    num_cen = self.imp_mat.shape[1]
    imp_stats = np.zeros((len(return_periods), num_cen))
    cen_step = CONFIG.max_matrix_size.int() // self.imp_mat.shape[0]
    if not cen_step:
        raise ValueError('Increase max_matrix_size configuration parameter to > '
                         f'{self.imp_mat.shape[0]}')
    # separte in chunks
    chk = -1
    for chk in range(int(num_cen / cen_step)):
        self._loc_return_imp(np.array(return_periods),
                             self.imp_mat[:, chk * cen_step:(chk + 1) * cen_step].toarray(),
                             imp_stats[:, chk * cen_step:(chk + 1) * cen_step])
    self._loc_return_imp(np.array(return_periods),
                         self.imp_mat[:, (chk + 1) * cen_step:].toarray(),
                         imp_stats[:, (chk + 1) * cen_step:])

    return imp_stats

Answer 1

На втором рисунке вы пересчитали кривую периода доходности для значений по умолчанию.(25, 50, 100, 250). Это отличается от вашего первого изображения со значениями(100, 200, 300, 500).