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

L的《变量流体力学的统计分析》符合L的《过去的解释》和《L的概率论》，S的《未来的现像》、《经济的存在》、《规则》等。最大限度地利用时间变数。L分析预算问题，包括S。这是一个重要的问题，S先生对此表示赞同，而L先生则是一个重要的观察员。S的经济活动、S的建设活动和其他活动的加强对风险的影响。关注L的影响持续变化的趋势持续存在，使S的活动变得更加活跃。富豪们走近非驻地S的水利工程开发。Ces Modèles on t Pour Objectif d‘Intégrer le Maximum d’Information dans le Processus d‘éValue Des Risque en Risque en Tenant Comte Des Interaction Enre Les Variable气候学等Les Variables Helmétéorologique.CES接近于租户合同和关系复合体的分类和协变量。在S的考虑下，再加上一些其他的东西，比如神经元和铜，你就可以买到钱了。研究的原则是：(1)气候的持续性介绍，(2)水文地质和气候的最大信息量，(3)S模型的发展和极小化L的不确定性(4)确定变量水文地质区域的插值法。加拿大的气候变化与其他国家的气候变化趋势不同。S的作品在画室里，挂着五颜六色的饰品，为L的事业发展提供了可靠的保障。S和L的合奏是《L的估计和现存的问题》。

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.