Approches statistiques optimales en analyse fréquentielle non-stationnaire des variables hydrométéorologiques

水文气象学变量的额外价值统计分析可以解释过去和未来发生额外事件的可能性，包括意外事件、意外事件、意外事件或意外事件。这些额外的值通常代表一年中一个时间周期上一个变量的最大值。L'analysis fréquentielle est un outil privilégié pour estimer l'événement « XT » de période de retour T.一个周期的回归是一个频率的laquelle上pourrait s 'attendre，在moyenne sur une longue période，à observer un événement d' une intensité donnée。为了得到一个好的评价，我们需要考虑更多的模式。Il est donc important de choisir le modèle approprié whi represente de manière adéquate l'événement extrême à estimer.实际上，对“XT“的一次评估增加了对人类健康和经济活动后果的风险，而且对”XT“管道对建筑施工的影响进行了一次评估。Des données récentes concernant l'impact des tendances persistentes de la variabilité du climate regional，coupées avec l'intensive des activités humaines，a conduit les hydrologues à étudier le régime des crues in un cadre non-stationnaire. Plusieurs approches ont été récement décement décement pées pour prendre en compte la non-stationnarité des series hydrometéorologiques.这些模式是为了在考虑气候变化和水文气象学变量之间相互作用的风险评估过程中，最大限度地利用信息。Ces approches permettent de généraliser les methodes classiques en tenant compte des relations complex entre covariables.为了做到这一点，我们考虑了一般添加剂、神经元网络和连接器的方法。 目前研究方案的主要目标如下：（1）介绍持续性气候变化对水文气象学以外的影响;（2）综合最大的地貌和气候信息;（3）de déféper des outils pour l'adjustement et la sélection du modèle le plus adéquat afin de minimiser l'incertitude et（4）d'étudier les propriétés régionales de certaines variables hydrometéorologiques extrêmes pour des fins d'interpolation. Des comparaisons des approaches décampées seront effectuées avec des applications sur des données observées propioneers de campains versants de différentes régions climatiques Au Canada.在杜兰特的项目期间，我们组织了一个工作室，以确保在估算和管理水文气象学研究领域内的研究人员和工程师能够共同使用这些方法和方法。

L’analyse statistique des valeurs extrêmes des variables hydrométéorologiques permet l'interprétation du passé et l'inférence sur les probabilités futures d’apparition d'événements extrêmes tels que les inondations, les précipitations extrêmes, canicules ou rafales de vent. Les valeurs extrêmes sont souvent représentées par la valeur maximale d'une variable sur une période de temps comme une année. L'analyse fréquentielle est un outil privilégié pour estimer l'événement « XT » de période de retour T. Une période de retour est la fréquence à laquelle on pourrait s'attendre, en moyenne sur une longue période, à observer un événement d’une intensité donnée. Pour obtenir une bonne estimation, plusieurs modèles peuvent être considérés. Il est donc important de choisir le modèle approprié qui représente de manière adéquate l’événement extrême à estimer. En effet, une sous-estimation de " XT " augmente les risques d'inondation et peut conduire à des pertes de vies humaines et des conséquences en termes d'activités économiques; tandis qu'une surestimation de «XT» conduit à des coûts de construction inutilement élevés. Des données récentes concernant l'impact des tendances persistantes de la variabilité du climat régional, couplées avec l'intensification des activités humaines, a conduit les hydrologues à étudier le régime des crues dans un cadre non-stationnaire. Plusieurs approches ont été récemment développées pour prendre en compte la non-stationnarité des séries hydrométéorologiques. Ces modèles ont pour objectifs d'intégrer le maximum d'informations dans le processus d'évaluation des risques en tenant compte des interactions entre les variations climatiques et les variables hydrométéorologiques. Ces approches permettent de généraliser les méthodes classiques en tenant compte des relations complexes entre covariables. Pour ce faire, on considère des méthodes tels que les modèles additifs généralisés, les réseaux de neurones et les copules. Les principaux objectifs du présent programme de recherche sont: (1) d'introduire la persistance d'épisodes climatiques pour estimer les événements extrêmes hydrométéorologiques, (2) d'intégrer le maximum d'informations géomorphologiques et climatiques, (3) de développer des outils pour l'ajustement et la sélection du modèle le plus adéquat afin de minimiser l'incertitude et (4) d'étudier les propriétés régionales de certaines variables hydrométéorologiques extrêmes pour des fins d'interpolation. Des comparaisons des approches développées seront effectuées avec des applications sur des données observées provenant de bassins versants de différentes régions climatiques au Canada. Des webinaires seront organisés durant la période du projet ainsi qu'un atelier, pendant la cinquième année, pour assurer un transfert des approches et outils développés à l'ensemble des chercheurs et ingénieurs œuvrant dans le domaine de l'estimation et la gestion des événements hydrométéorologiques extrêmes.