Comparing estimation techniques for temporal scaling in palaeoclimate time series

Characterizing the variability across timescales is important for understanding the underlying dynamics of the Earth system. It remains challenging to do so from palaeoclimate archives since they are more often than not irregular, and traditional methods for producing timescale-dependent estimates of variability, such as the classical periodogram and the multitaper spectrum, generally require regular time sampling. We have compared those traditional methods using interpolation with interpolation-free methods, namely the Lomb–Scargle periodogram and the first-order Haar structure function. The ability of those methods to produce timescale-dependent estimates of variability when applied to irregular data was evaluated in a comparative framework, using surrogate palaeo-proxy data generated with realistic sampling. The metric we chose to compare them is the scaling exponent, i.e. the linear slope in log-transformed coordinates, since it summarizes the behaviour of the variability across timescales. We found that, for scaling estimates in irregular time series, the interpolation-free methods are to be preferred over the methods requiring interpolation as they allow for the utilization of the information from shorter timescales which are particularly affected by the irregularity. In addition, our results suggest that the Haar structure function is the safer choice of interpolation-free method since the Lomb–Scargle periodogram is unreliable when the underlying process generating the time series is not stationary. Given that we cannot know a priori what kind of scaling behaviour is contained in a palaeoclimate time series, and that it is also possible that this changes as a function of timescale, it is a desirable characteristic for the method to handle both stationary and non-stationary cases alike

A photographic probe for wet steam

The work carried out during this engineering doctorate degree has led to significant advances in the application of photographic measurement techniques to the characterisation of coarse water in wet steam flow, with particular emphasis on the development of a compact measurement probe suitable for application in a low-pressure steam turbine. Through the application of pulsed LED illumination for the first time in a compact probe, photographs at high magnification with excellent resolution are obtainable at significantly shorter exposure times than others reported in the literature. This has the advantage of reducing motion blur enabling reliable quantitative analysis to take place. Secondary to this, the coupling of high magnification, high resolution photography with pulsed LED illumination has been shown to provide a powerful research tool for flow visualisation across a range of applications, at an order of magnitude lower cost than commercial solutions employing pulsed laser illumination for the same purpose. This builds on the work of others elsewhere in the literature, but again has been proven at shorter exposure times enabling higher magnification with reduced motion blur. Finally a flexible optical test rig has been designed and manufactured, to act as an experimental test-bed for both photographic and phase-Doppler measurements on two-phase steam and air-water sprays. Phase-Doppler anemometry measurements have been performed on an accelerated jet of two-phase steam in order to perform size and velocity measurement of liquid droplets. This acts as a proof-of-concept for the technique in wet steam given the appropriate optical access. In addition phase-Doppler measurements of an air-atomising water nozzle were used as a validation data set to assess the accuracy and reliability of quantitative data from the photographic probe. In this case quantitative data was extracted from the images through application of a custom-designed image processing algorithm, designed to extract droplet size and velocity information from double-exposure droplet images. In general agreement is good within 10-15% of the PDA measurements. Photographic and PDA measurements have also been taken of an LP spray nozzle, as used in the Alstom model steam turbine test facility. These tests have demonstrated significant differences in the spray characteristics when spraying into air and into vacuum conditions. This provides useful insight for the positioning and application of these spray nozzles in a steamturbine environmen

Recent Advances in Signal Processing

The signal processing task is a very critical issue in the majority of new technological inventions and challenges in a variety of applications in both science and engineering fields. Classical signal processing techniques have largely worked with mathematical models that are linear, local, stationary, and Gaussian. They have always favored closed-form tractability over real-world accuracy. These constraints were imposed by the lack of powerful computing tools. During the last few decades, signal processing theories, developments, and applications have matured rapidly and now include tools from many areas of mathematics, computer science, physics, and engineering. This book is targeted primarily toward both students and researchers who want to be exposed to a wide variety of signal processing techniques and algorithms. It includes 27 chapters that can be categorized into five different areas depending on the application at hand. These five categories are ordered to address image processing, speech processing, communication systems, time-series analysis, and educational packages respectively. The book has the advantage of providing a collection of applications that are completely independent and self-contained; thus, the interested reader can choose any chapter and skip to another without losing continuity

A photographic probe for wet steam

The work carried out during this engineering doctorate degree has led to significant advances in the application of photographic measurement techniques to the characterisation of coarse water in wet steam flow, with particular emphasis on the development of a compact measurement probe suitable for application in a low-pressure steam turbine. Through the application of pulsed LED illumination for the first time in a compact probe, photographs at high magnification with excellent resolution are obtainable at significantly shorter exposure times than others reported in the literature. This has the advantage of reducing motion blur enabling reliable quantitative analysis to take place. Secondary to this, the coupling of high magnification, high resolution photography with pulsed LED illumination has been shown to provide a powerful research tool for flow visualisation across a range of applications, at an order of magnitude lower cost than commercial solutions employing pulsed laser illumination for the same purpose. This builds on the work of others elsewhere in the literature, but again has been proven at shorter exposure times enabling higher magnification with reduced motion blur. Finally a flexible optical test rig has been designed and manufactured, to act as an experimental test-bed for both photographic and phase-Doppler measurements on two-phase steam and air-water sprays. Phase-Doppler anemometry measurements have been performed on an accelerated jet of two-phase steam in order to perform size and velocity measurement of liquid droplets. This acts as a proof-of-concept for the technique in wet steam given the appropriate optical access. In addition phase-Doppler measurements of an air-atomising water nozzle were used as a validation data set to assess the accuracy and reliability of quantitative data from the photographic probe. In this case quantitative data was extracted from the images through application of a custom-designed image processing algorithm, designed to extract droplet size and velocity information from double-exposure droplet images. In general agreement is good within 10-15% of the PDA measurements. Photographic and PDA measurements have also been taken of an LP spray nozzle, as used in the Alstom model steam turbine test facility. These tests have demonstrated significant differences in the spray characteristics when spraying into air and into vacuum conditions. This provides useful insight for the positioning and application of these spray nozzles in a steamturbine environmen

Flood dynamics derived from video remote sensing

Flooding is by far the most pervasive natural hazard, with the human impacts of floods expected to worsen in the coming decades due to climate change. Hydraulic models are a key tool for understanding flood dynamics and play a pivotal role in unravelling the processes that occur during a flood event, including inundation flow patterns and velocities. In the realm of river basin dynamics, video remote sensing is emerging as a transformative tool that can offer insights into flow dynamics and thus, together with other remotely sensed data, has the potential to be deployed to estimate discharge. Moreover, the integration of video remote sensing data with hydraulic models offers a pivotal opportunity to enhance the predictive capacity of these models. Hydraulic models are traditionally built with accurate terrain, flow and bathymetric data and are often calibrated and validated using observed data to obtain meaningful and actionable model predictions. Data for accurately calibrating and validating hydraulic models are not always available, leaving the assessment of the predictive capabilities of some models deployed in flood risk management in question. Recent advances in remote sensing have heralded the availability of vast video datasets of high resolution. The parallel evolution of computing capabilities, coupled with advancements in artificial intelligence are enabling the processing of data at unprecedented scales and complexities, allowing us to glean meaningful insights into datasets that can be integrated with hydraulic models. The aims of the research presented in this thesis were twofold. The first aim was to evaluate and explore the potential applications of video from air- and space-borne platforms to comprehensively calibrate and validate two-dimensional hydraulic models. The second aim was to estimate river discharge using satellite video combined with high resolution topographic data. In the first of three empirical chapters, non-intrusive image velocimetry techniques were employed to estimate river surface velocities in a rural catchment. For the first time, a 2D hydraulicvmodel was fully calibrated and validated using velocities derived from Unpiloted Aerial Vehicle (UAV) image velocimetry approaches. This highlighted the value of these data in mitigating the limitations associated with traditional data sources used in parameterizing two-dimensional hydraulic models. This finding inspired the subsequent chapter where river surface velocities, derived using Large Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV), and flood extents, derived using deep neural network-based segmentation, were extracted from satellite video and used to rigorously assess the skill of a two-dimensional hydraulic model. Harnessing the ability of deep neural networks to learn complex features and deliver accurate and contextually informed flood segmentation, the potential value of satellite video for validating two dimensional hydraulic model simulations is exhibited. In the final empirical chapter, the convergence of satellite video imagery and high-resolution topographical data bridges the gap between visual observations and quantitative measurements by enabling the direct extraction of velocities from video imagery, which is used to estimate river discharge. Overall, this thesis demonstrates the significant potential of emerging video-based remote sensing datasets and offers approaches for integrating these data into hydraulic modelling and discharge estimation practice. The incorporation of LSPIV techniques into flood modelling workflows signifies a methodological progression, especially in areas lacking robust data collection infrastructure. Satellite video remote sensing heralds a major step forward in our ability to observe river dynamics in real time, with potentially significant implications in the domain of flood modelling science

Statistical Modeling of Extreme Environmental Values

Η ανάπτυξη και μελέτη στοχαστικών μοντέλων με σκοπό την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την εμφάνιση ακραίων τιμών, αποτελεί, τις τελευταίες τρεις δεκαετίες, σημαντικό πεδίο έρευνας της επιστήμης των εφαρμοσμένων μαθηματικών. Η μοντελοποίηση και μακροπρόθεσμη πρόβλεψη εμφανίσεων ακραίων συμβάντων παίζει σημαντικό ρόλο σε εφαρμοσμένα πεδία όπως η Μετεωρολογία, Υδρολογία αλλά και σε έργα θαλάσσιας μηχανικής όπου η γνώση της κλιματολογίας της περιοχής είναι απαραίτητη για την εκτίμηση της ασφάλειας και την καλή λειτουγία των κατασκευών. Η εκτίμηση λοιπόν της επικινδυνότητας (ρίσκου) εμφάνισης ακραίων συμβάντων μελετάται μέσω της Θεωρίας των Ακραίων Τιμών. Οι δύο επικρατέστερες ασυμπτωτικές προσεγγίσεις κατανομών από ακραία δεδομένα στην μακροχρόνια κλίμακα του χρόνου είναι οι μέγιστες τιμές διατεταγμένων τυχαίων μεταβλητών και η ακολουθία ανεξάρτητων και ισόνομα κατανεμημένων τυχαίων μεταβλητών οι οποίες υπερβαίνουν μία “αρκετά υψηλή” τιμή κατωφλίου. Στο πλαίσιο της Θεωριάς Ακραίων Τιμών και βασιζόμενοι στις δυο επικρατέστερες ασυμπτωτικές προσεγγίσεις, η παρούσα μελέτη αποσκοπεί στην ανάπτυξη μιας ολοκληρωμένης, κατά το δυνατόν, προσέγγισης για την μοντελοποίηση των μεγίστων τιμών της ταχύτητας του ανέμου, όταν το διαθέσιμο δείγμα είναι περιορισμένο ή εμφανίζει ασυνέχεια καταγραφής δεδομένων. Στο πλαίσιο αυτό, οι βασικοί στόχοι της παρούσας διατριβής είναι οι εξής: • Μελέτη επίδρασης του διαθέσιμου δείγματος στην μοντελοποίηση των ακραίων ενδεχομένων ταχύτητας ανέμου με χρήση της θεωρίας των ακραίων τιμών, • Επισήμανση γνωστών αλλά και λιγότερο γνωστών μεθόδων εκτίμησης παραμέτρων της πιθανοθεωρητικής κατανομής των ακραίων τιμών της ταχύτητας του ανέμου και η αξιολόγηση συμπεριφοράς της απόδοσής τους έναντι των καθιερωμένων μεθόδων εκτίμησης, • μοντελοποίηση των παραμέτρων της τυπικής γενικευμένης κατανομής ακραίων τιμών με συστηματική μελέτη και σύγκριση διαφόρων συνδυασμών χρονικής εξάρτησης των παραμέτρων, • ανάπτυξη μιας ολοκληρωμένης προσέγγισης για μονοδιάστατες τυχαίες μεταβλητές μέσω ενός προτεινόμενου μοντέλου που λαμβάνει υπόψη την συσχέτιση των ακραίων τιμών όταν αυτές εμφανίζονται ακανόνιστα στην κλίμακα του χρόνου. Ο κύριος στόχος του μοντέλου είναι η δημιουργία νέου υποδείγματος με ασυμπωτική θεώρηση στατιστικά ανεξάρτητων πλέον παρατηρήσεων. Ειδικότερα, το πρόβλημα που σχετίζεται με την μελέτη της επίδρασης του διαθέσιμου δειγματικού μεγέθους στην εκτίμηση τιμών σχεδιάσεως απο μοντέλα ερμηνείας, εκτιμήσεων και προβλέψεων ακραίων συμβάντων, μελετάται διεξοδικά από δύο δειγματοληπτικές προσεγγίσεις. Απο προσομοιώσεις τύπου Monte-Carlo και από ανεμολογικά δεδομένα χρονοσειρών από βάσεις δεδομένων μέτριας χωρικής ανάλυσης. Η εκτίμηση και η εξάρτηση των παραμέτρων της κατανομής από το διαθέσιμο δείγμα θα γίνεται μέσω βασικών αλλά και λιγότερο γνωστών μεθόδων. Απο την στατιστική ανάλυση των βέλτιστων μεθόδων εκτίμησης με βάση τα κριτήρια καλής απόδοσης σε δεδομένα προσομοίωσης, γίνεται στην συνέχεια εκτίμηση της απόδοσης σε ανεμολογικά δεδομένα διαφορετικών χρονικών περιόδων και διαφορετικού χρονικού βήματος. Η παρούσα μελέτη εστιάζει σε σημεία της Βορείου Θάλασσας και σε σημεία Ανατολικά και Δυτικά της Κεντρικής Αμερικής όπου ισχυρή μετεωρολογική δραστηριότητα στις περιοχές αυτές οδηγεί αναπόφευκτα σε φαινόμενα που χαρακτηρίζονται από ακραίες τιμές ταχύτητας ανέμων. Η επίδραση του διαθέσιμου δείγματος στην απόδοση των μεθόδων εκτίμησης για τιμές σχεδιάσεως των 50 και 100 ετών περιόδων επαναφοράς θα αξιολογηθεί με στατιστικά κριτήρια. Απο την μελέτη αυτή συμπεραίνεται ότι η συνδυαστική μέθοδος Σταθμισμένων Ροπών προτείνεται ως η ικανοποιητική μέθοδος για την μοντελοποίσηση ακραίων τιμών όταν το διαθέσιμο δείγμα είναι περιορισμένο. Ο επόμενος άξονας μελέτης σχετίζεται με την διερεύνηση της τάσης μεταβολής των πιθανοθεωρητικών χαρακτηριστικών της ασυμπτωτικής κατανομής των ακραίων τιμών της ταχύτητας του ανέμου. Ειδικότερα, για την ευρύτερη περιοχή της Βορείου Θάλασσας, όπου έχουν παρατηρηθεί τα τελευταία χρόνια μεταβολές του ανεμολογικού κλίματος, γίνεται έλεγχος της στασιμότητας των χρονοσειρών ανέμου. Για τις χρονοσειρές στα σημεία που ικανοποιούν τον έλεγχο υπόθεσης στασιμότητας απο κατάλληλα στατιστικά κριτήρια, γίνεται μοντελοποίηση των παραμέτρων της τυπικής Γενικευμένης Κατανομής Ακραίων Τιμών με κατάλληλους συνδυασμούς χρονικής εξάρτησης κυρίως στις κανονικοποιημένες παραμέτρους θέσης και κλίμακας. Στην παραμετροποίηση αυτή, η παράμετρος σχήματος της κατανομής θεωρήθηκε ανεξάρτητη του χρόνου. Η επιλογή του κατάλληλου μοντέλου, παραμετρικού ή μη παραμετρικού, βασίζεται σε στατιστικά κριτήρια καλής προσαρμογής (goodness-of-fit criteria) χρησιμοποιώντας ανεμολογικά δεδομένα χαμηλής χωρικής ανάλυσης σε δείγμα με εύρος πολλών ετών. Στο πλαίσιο αυτής της μελέτης, συμπεραίνεται ότι η απλούστερη παραμετροποίηση της ασυμπτωτικής κατανομής των ακραίων τιμών μοντελοποιεί κατάλληλα τις μεταβολές του ανεμολογικού κλίματος. Ο τελευταίος άξονας μελέτης εστιάζει στην μελέτη της πιθανής συσχέτισης ακραίων τιμών όταν αυτές εμφανιζονται με ακανόνιστο χρονικό βήμα στην κλίμακα του χρόνου. Στο πλαίσιο αυτό, προτείνεται μια νέα μέθοδος αναδειγματοληψίας με κύριο στόχο την δημιουργία ενός νέου υπο-δείγματος που αποτελείται από ανεξάρτητες παρατηρήσεις έτσι ώστε να πληρούνται τα απαραίτητα στατιστικά κριτήρια για την εκτίμηση των τιμών σχεδιάσεων μέσω της θεωρίας των ακραίων τιμών. Η προτεινόμενη μέθοδος DeCA Uncorrelated (DeCAUn) model βελτιστοποιεί και διορθώνει την υπάρχουσα μέθοδο αναδειγματοληψίας physical De-Clustering Algorithm (DeCA) model, λαμβάνοντας υπόψη την συσχέτιση των παρατηρήσεων όταν αυτές εμφανίζονται με ακανόνιστο χρονικό βήμα στην κλίμακα του χρόνου. Η προτεινόμενη αναδειγματοληπτική μέθοδος θεωρείται ως εναλλακτική από μια σειρά από προτεινόμενα μοντέλα που εκτιμούν τον συντελεστή αυτοσυσχέτισης από παρατηρήσεις με ακανόνιστο χρονικό βήμα στην κλίμακα του χρόνου. Ειδικότερα, το προτεινόμενο μοντέλο δεν επιχειρεί έλεγχο του φάσματος, αλλά υπολογίζει απευθείας την συσχέτιση των χρονικά ακανόνιστων παρατηρήσεων με κατάλληλες συναρτήσεις βάρους, καθορίζοντας τον βαθμό εξάρτησης μεταξύ των παρατηρήσεων. Συγκριτικά αποτελέσματα των εκτιμώμενων τιμών σχεδιάσεως και διακύμανσης του μοντέλου παρουσιάζονται για περιοχές της Ευρώπης που είναι εκτεθειμένες στα καιρικά συστήματα του Ατλαντικού Ωκεανού, της Βόρειας Θάλασσας και της Μεσογείου. Για την στατιστική ανάλυση του προτεινόμενου μοντέλου χρησιμοποιήθηκε η κλασσική μέθοδος εκτίμησης παραμέτρων μέσω της Μεγίστης Πιθανοφάνειας με χρονοσειρές από βάσεις δεδομένων χαμηλής και υψηλής ανάλυσης. Τα ανεμολογικά δεδομένα απο βάσεις υψηλής ανάλυσης είναι απαραίτητα για την πληρέστερη αναπαράσταση του ακραίου αιoλικού δυναμικού ειδικότερα σε κλειστές θαλάσσιες περιοχές. Για τον έλεγχο της ασυμπτωτικής συμπεριφοράς της προτενόμενης μεθόδου αναδειγματοληψίας χρειάστηκαν χρονοσειρές απο δείγμα με εύρος πολλών ετών όπου αναπόφευκτα η μοντελοποίηση σ’αυτή την περίπτωση πραγματοποιήθηκε απο βάσεις δεδομένων χαμηλής ανάλυσης. Στο πλαίσιο αυτής της μελέτης η προτεινόμενη μεθοδολογία αναδειγματοληψίας θεωρείται εναλλακτική προσέγγιση για την μοντελοποίηση ακραίων τιμών απο μικρό δείγμα λαμβάνοντας υπόψη την συσχέτιση των παρατηρήσεων όταν αυτές εμφανίζονται με ακανόνιστο χρονικό βήμα στην κλίμακα του χρόνου. Τα κυριότερα ευρήματα στο πλαίσιο αυτής της μελέτης για την μοντελοποίηση των μεγίστων τιμών της ταχύτητας του ανέμου παρουσιάζονται συνοπτικά παρακάτω: • Η συνδυαστική μέθοδος Σταθμισμένων Ροπών προτείνεται ως η κατάλληλη μέθοδος για την μοντελοποίηση ακραίων τιμών σε σχέση με την κλασική προσέγγιση της Μεγίστης Πιθανοφάνειας όταν το διαθέσιμο δείγμα είναι περιορισμένο. Το σφάλμα αβεβαιότητας στην εκτίμηση των επιθυμητών τιμών σχεδιάσεως μειώνεται σημαντικά όταν το διαθέσιμο δείγμα είναι μεγαλύτερο απο 35 έτη. • Η ανάλυση αυτή ανέξειξε ότι το γραμμικό μοντέλο της χρονικής εξάρτησης στην παράμετρο θέσης μοντελοποιεί κατάλληλα τις ακραίες τιμές της ταχύτητας ανέμου σε σημεία στην Βόρεια Θάλασσα όπου αποδεδειγμένα παρατηρούνται μεταβολές του ανεμολογικού κλίματος. • Για χρονοσειρές μεγαλύτερες απο 15 έτη συμπεραίνεται ότι η προτεινόμενη αναδειγματοληπτική μέθοδος θεωρείται ως εναλλακτική για την μοντελοποίηση των ακραίων τιμών της ταχύτητας ανέμου ικανοποιώντας τα κατάλληλα κριτήρια καλής απόδοσης. • Στα πλαίσια αυτής της μελέτης συμπεραίνεται ότι τα πιθανοθεωρητικά χαρακτηριστικά της ασυμπτωτικής κατανομής των ακραίων τιμών της ταχύτητας του ανέμου ικανοποιούνται σε μεγαλύτερο βαθμό όταν η μοντελοποίηση που πραγματοποιεί η προτεινόμενη μέθοδος DeCAUn με ακανόνιστο χρονικό βήμα στην κλίμακα του χρόνου βασίζεται σε χρονοσειρές δεδομένων υψηλής ανάλυσης και σε μικρότερο βαθμό απο την μοντελοποίηση που πραγματοποιείται απο δεδομένα χαμηλής ανάλυσης.The accurate estimation of extreme values for metocean parameters (e.g., wind speed) plays a crucial role in the marine renewable energy industry and in coastal and offshore engineering applications. Typical challenges that arise in these fields of interest among others are the limited source of information in samples, commonly associated by the scarcity of long datasets, and the accurate estimation of the underlying dependence structure of the stochastic models that can be used for inference on applied problems with extremes. The present analysis, aims to assess the effect of the asymptotic distributional behavior of two types of extreme wind speed sampling data that form the basis of all subsequent predictions in the long term time scale. The first type of sampling data considered will be subsets of observations extracted from blocks of annual length and the second type are subset of observations exceeding a high enough threshold. The challenges closely related to the special attributes that form these types of sampling data motivate the present thesis which focuses on constructing and improving extreme value models to assess the risk associated to extreme wind speed episodes. In particular, in this thesis we focus on • The identification of the combined effects of the samples of wind speed that influence the stability of the parameter estimates as well as the efficiency of the estimators to the modelling of extremes. • Providing alternative methods of modelling extremes of wind speed that are less known to the relative fields of interest and infer to demonstrate better in comparison to the standard modelling approach. • Extending the formulation of the stationary model of extremes to the parameterization of a nonstationary model in order to incorporate subject specific knowledge in the presence of trends under the assumption of climate wind changes. • Extending the classical methods that identify the dependence structure in sample of observations in order to effectively model the extremes that are irregularly spaced in time. Specifically, the reconstruction of a dependent sample of extremes that are irregularly spaced in time is focused on relatively small samples of wind speed where the scarcity of long and complete time series is a common restriction in climatological studies. In this setting, the statistical analysis of the most used and less known estimators that model the extremes of wind speed is inferred from a twofold approach. A simulation study is performed first to assess the effect of the sample size to the estimators of the asymptotic distribution that model extremes. The evaluation of the simulation results is based on several statistical measures. Afterwards, the optimum methods from the simulation analysis are applied to wind speed datasets of different sample size and different direction step of sampling. The evaluation is based on datasets originated from databases of relatively moderate horizontan resolution to the regional locations at the North Sea, at the Pacific coast of central America and at the eastern Atlantic Ocean where these locations are exposed to a strong wind climate with evidence of extreme wind speeds. Inference of the sample size effect and the directional step of sampling to the demonstration of the model estimators is made on the obtained 50- and 100-year wind speed design values. From this assessment, the combind method of moments is advised as the suitable method when the sample size is limited. Other challenges that motivated this study is the modelling of extremes when the extremal characteristics are expected not constant over time. To this effect, seasonality and long-term trends are probably the main reasons that influence the stationary hypothesis of the wind speed processes. In this part of this study, an attempt is made to model the possible trends of extremes in the long-term behavior of the process. Since in practice the trend is unknown, various formulations of the trend as a function of time are assessed to represent the extremes of wind speed when the stationary assumption is not valid in order to alleviate the bias effect from the attempt of de-trending the process before the time series is used. Statistical tests challenged the modeling of the trend of rejection or not in favor of stationarity. For the extremes of non-stationary sequences and the application to wind speed design values, our analysis is based on coarse historical data of long datasets at regional locations at the North Sea where trends are notable to influence the wind speed variability. From this assessment, the simplest form of parameterization in the parameters of the extreme value distribution is advised in modeling extremes when stationarity is violated. Another common problem of design to assess risk associated to extremes of wind speed in met-ocean fields of interest, is the scarcity of long datasets. To this limitation, many applications utilize as many as possible extremes from the available dataset by re-sampling to a subset of extremes. However, the re-samples are often affected by dependency and the diagnostics related to the independence limitations is usually violated when the observations of these samples are irregularly spaced in time. To alleviate this effect, a resampling strategy is proposed that effectively models extremes irregularly in time when re-sampling of relatively small datasets of wind speed is advised. The proposed DeCA Uncorrelated (DeCAUn) model provides an improvement to the current physical De-Clustering Algorithm (DeCA) modelling the samples of DeCA irregularly in time. Specifically, the resampling strategy proposed analyzes the correlation effect in samples based on the extention of the standard correlation operator setting weight functions to observations irregularly spaced in time. To infer in terms of precision and variability, design value estimates and confidence bounds of the demonstration of the proposed model are evaluated based on the standard approaches that model extremes. The use of a high resolution database is crucial to derive detailed data to follow-up the requirements of the resampling strategy to short and irregularly samples near the offshore regions of Europe where the demonstration of DeCAUn to wind speed is challenged from the highly dependent regional effects (surface roughness, landmass, etc.). However, to assess the effect of larger sample sizes to the limiting distribution of the excesses that will infer effectively the modelling of DeCAUn, larger samples of wind speed from a fairly coarse resolution database are also required for evaluation. From this assessment, the proposed model demonstrated as an alternative re-sampling strategy for extreme wind speed projections when samples are irregularly spaced in time. These challenges motivate the present thesis to assess the risk associated to extreme wind speed episodes for direct potential application to the relevant fields of interest. In particular, the most important findings from this assessment in extremes are outlined in the following: • Based on the evaluation using different sample sizes of wind speed data from both the simulation study and applications, the combind method of moments outperforms, in many respects, compared to the standard likelihood approach. Overall, regarding the design values it is evident that sample sizes greater than 35 years are necessary for a substantial reduction of epistemic uncertainty. • Under the proviso of nonstationarity at locations where the natural climate variability in extreme wind speeds is challenged, the linear form of parameterization in the parameters of the extreme value distribution will model effectively the trends in extremes. • For sample periods of wind speed greater than 15 years, the re-samples of DeCAUn demonstrated effective projections in terms of precision and variability. • The resampling strategy proposed in this setting showed systematically stronger rate of convergence to the asymptotic properties of the extreme value distribution particularly for wind speed datasets of higher spatial resolution and a less stronger rate of convergence for datasets of lower resolution