Estimation des événements extrêmes par un modèle GEV-B-Splines. Étude de cas: précipitations extrêmes à la station Randsburg en Californie.

Nasri, Bouchra (2013). Estimation des événements extrêmes par un modèle GEV-B-Splines. Étude de cas: précipitations extrêmes à la station Randsburg en Californie. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de l'eau, 60 p.

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Résumé

Les deux dernières décennies ont vu un développement très important dans la modélisation statistique des événements hydrologiques et climatiques extrêmes. L'analyse fréquentielle (AF) est une des méthodes statistiques les plus utilisées pour l'estimation de l'occurrence et de l'intensité de ces événements. L'AF consiste à étudier les événements passés afin de définir les probabilités d'apparition futures. La détermination de la loi de probabilité des événements extrêmes est l'élément clé de la procédure de l'AF. La loi généralisée des valeurs extrêmes (GEV) est flexible et a fait l'objet de plusieurs études théoriques et des applications pour la modélisation des débits, des précipitations et des vents extrêmes. Une des hypothèses de base de l'AF classique est la stationnarité. Toutefois cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. L'introduction des covariables au niveau des paramètres de la loi GEV permet de tenir compte des fluctuations interannuelles pour l'estimation du risque dynamique associé aux événements extrêmes. Généralement la dépendance se fait par le biais de fonctions polynomiales de forme linéaire ou quadratique. L'objectif du présent travail est d'étudier le modèle GEV avec des fonctions de dépendance de type B-Splines (GEV-B-Splines). L'estimation des paramètres du modèle GEV- B-Splines est faite dans un cadre bayesian et l'estimation de la loi a posteriori est effectuée par un algorithme de Monte Carlo par Chaînes de Markov (Monte Carlo Markov Chain) (MCMC). Le modèle GEV-B-Splines est appliqué pour estimer les quantiles des précipitations maximales annuelles à la station Randsburg en Californie. Nous avons considéré comme covariables deux indices climatiques: l'indice de l'oscillation australe (Southern Oscillation Index) (SOI) et l'indice de l'oscillation décennale du Pacifique (Pacifie decadal oscillation) (PDO). Les résultats indiquent une bonne performance du modèle et de la méthode d'estimation proposée pour l'estimation des quantiles extrêmes.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	Ouarda, Taha B. M. J.
Co-directeurs de mémoire/thèse:	El Adlouni, Salah-Eddine
Mots-clés libres:	précipitation; valeurs extrêmes; GEV; fonctions B-Splines; non stationnarité; non linéarité; PDO; SOI; station Randsburg; Kern County; Californie
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	13 janv. 2014 19:09
Dernière modification:	28 janv. 2021 18:37
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/1762

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