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

L ' analyse statisticque des valeurs extrêmes des variables hydromomosamtsamorologiques perperl ' interpracimationdu passpasse L ' infencencationsur les probability n .前程n .幻影n .前程n .幻影n .前程extrêmes els que les inondations， les praccicitions extrêmes, canicules ou rafales de vent。Les valeurs extrêmes sonsovent rerepresssamsentsames par la valeur maximale d'une variable sur une panalys de temps comcomune annacmes。1 .我分析了<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -为了获得一个良好的估计，多元模型的影响être考虑了<s:2> <s:2>。我将做一个重要的决定，决定是否要选择一个合适的模块，决定是否要选择一个合适的模块，决定是否要选择一个合适的模块，决定是否要选择一个合适的模块。因此，对“XT”的估计增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险，增加了“XT”的风险；tandis qu'une survey de«XT»conduit <s:1> des co<s:1> de construction inutils de samlevsams。关于气候变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、人类变率持续趋势的影响、水文变率持续趋势的影响、气候变率持续趋势的影响、人类变率持续趋势的影响、水文变率持续趋势的影响。累加式的方法不包括：<s:2> <s:2> <s:2> <s:2>；和其他的；和其他的。这些模型可以将目标和最大限度的信息结合在一起，也可以将过程和风险结合在一起，包括相互作用、气候变化和水文变化。塞斯的方法是渗透的，例如，在所有的协变量中，在所有的关系复合体中，在所有的协变量中。因此，考虑到这些因素，我们可以将这些因素归结为：modmodles、adicans、adicans、adicans、adicans、adicans、adicans、adicans和adicans。

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.