Latraverse, Marco (2000). Modélisation additive par polynômes locaux pour la régionalisation des quantiles de crue: approche optimale de régression par région d'influence. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 202 p.
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Résumé
En raison des grandes étendues territoriales et du coût associé à l'installation et au maintien de stations de mesures, il arrive fréquemment que les hydrologues doivent produire une estimation des quantiles de crue de période de retour donnée T, notés Qt, en un site non jaugé où ils ne disposent d'aucune information hydrométrique. Dans cette situation, une approche employée consiste à utiliser des procédures de régionalisation afin de transférer l'information disponible en des sites jaugés vers le site non jaugé où l'on désire produire une estimation. De manière générale, une procédure de régionalisation commporte deux étapes distinctes qui consistent à (l) choisir les sites jaugés à partir desquels s'effectuera le transfert d'information et (2) appliquer aux sites choisis un modèle de transfert d'information régionale. Aux États-Unis, des ingénieurs du United States Geological Survey (USGS) ont proposé récemment l'utilisation d'une nouvelle procédure de régionalisation, la régression par région d'influence (Tasker et al., 1996)qui consiste à (l) choisir les sites jaugés à l'aide d'une approche de région d'influence et (2) utiliser une approche classique de régression pour le transfert d'information régionale. Dans cette thèse,nous reformulons l'approche de la régression par région d'influence dans un contexte de régression non paramétrique. Nous montrons en effet que l'approche de régression par région d'influence appartient à une classe particulière de modèles de régression non paramétrique, les modèles de régression locale. Nous utilisons, dans un premier temps, les concepts de la régression locale afin de proposer une approche permettant de choisir de manière objective et optimale les paramètres de la région d'influence, des paramètres qui traditionnellement étaient choisis de manière subjective. Nous mettons aussi en évidence le fait qu'appartenant à la famille des modèles de régression locale, l'approche de la régression par région d'influence se heurte au problème, bien connu en statistique, de la raréfaction des données dans un espace à grande dimension. Nous proposons alors, par le fait même, l'utilisation d'une nouvelle approche de régionalisation non paramétrique par région d'influence qui ne soit pas affectée par ce problème de dimensionalité, l'approche de la modélisation additive par potynômes locaux. Nous comparons par la suite,à l'aide de données réelles, l'approche de modélisation additive par polynômes locaux à l'approche de la régression par région d'influence dont les paramètres ont été estimés de manière objective et optimale, à l'approche de la régression par région d'influence de Tasker et al. (1996)et à l'approche classique de régression régionale paramétrique du USGS. Modélisation additive par polynômes locaux pour la régionalisation des quantiles de crue...
Type de document: | Thèse Thèse |
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Directeur de mémoire/thèse: | Bobée, Bernard |
Co-directeurs de mémoire/thèse: | Rasmussen, Peter |
Mots-clés libres: | lissage; modélisation; crue; polynômes |
Centre: | Centre Eau Terre Environnement |
Date de dépôt: | 19 nov. 2012 19:14 |
Dernière modification: | 05 mai 2023 13:46 |
URI: | https://espace.inrs.ca/id/eprint/325 |
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