Risque hydrologique avec approches statistiques avancées

L'estimation du risque associé aux événements hydrologiques（EH）extrêmes（ex. crues，étiages，tempêtes）est essentielle pour diverses activités d'ingénierie.水文学分析是一种方法，可用于水文学的改进和联合风险评估。在第一部分中，AFH主要由四个部分组成：描述性分析、基本假设的验证（固定性、同质性、序列独立性）、修改和风险分析。另一方面，les EH extrêmes se caractérisent par plusieurs variables dépendantes（ex. pointe et volume de crues）optimizing plusieurs études ont montré l'importance de considerer conjointment les différentes variables dans un cadre multivalé.然而，在最后，假设的验证（第2段）对模型化的重要性和直接影响是不可忽视的，而且在各种水文条件下，模型的效果并不令人满意（例如，causées par les changements climatiques et/ou l'urbanisation）.我们不应对这些假设进行全面的分析，因为这些假设的结果是可信的，解释也是不完整的。因此，对于完成不适当决定的AFH来说，必须进行测试。然而，现有的测试存在方法上的局限性，因此无法适应AFH的Au干部。此外，在某些情况下，假设并不真实，多元模式并不复杂，现有模式也不简单。此外，该研究方案的目标是建立一个多方面的完整和现实的干部队伍，以评估环境卫生的特殊风险。此外，特别是，这些工作的建议是集中在这些情况下，再加上加上目前，这些假设不一定是真实的，在一个干部多元化。Ainsi，ce programme vise à déciliper de nouveaux tests statisticques multiploés bien adaptés Au contexte de l'AFH et des modèles multiploés adaptés à la présence d'anomalies（non-stationnarité，hétérogénéité et/ou dépendance en série）.长期泰尔梅构成了其他分析的基础，就像假设不成立时的区域分析一样。新的统计方法（测试和模型）的这种研究的潜力特别适用于AFH多变量加可靠性和风险评估加精确性。因此，水文学家、工程师和决策者们都有可能在气候变化的背景下对未来的水电设施进行设计。

L'estimation du risque associé aux événements hydrologiques (EH) extrêmes (ex. crues, étiages, tempêtes) est essentielle pour diverses activités d'ingénierie. L'analyse fréquentielle hydrologique (AFH) est l'une des approches les plus utilisées pour la modélisation d'EH extrêmes et l'évaluation des risques associés. D'une part, l'AFH est composée de 4 étapes principales: analyse descriptive, vérification des hypothèses de base (stationnarité, homogénéité, indépendance en série), modélisation et analyse du risque. D'autre part, les EH extrêmes se caractérisent par plusieurs variables dépendantes (ex. pointe et volume de crues) où plusieurs études ont montré l'importance de considérer conjointement les différentes variables dans un cadre multivarié. Cependant, dans ce dernier, la vérification des hypothèses (étape 2) est souvent négligée malgré son importance et son impact direct sur la modélisation et qu'elles peuvent en effet ne pas être satisfaites dans une variété de situations hydrologiques réelles (ex. causées par les changements climatiques et/ou l'urbanisation). Ne pas tenir compte de ces hypothèses pourrait conduire à des résultats peu fiables et à des interprétations incomplètes. Par conséquent, l'étape des tests est essentielle pour une AFH complète afin d'éviter des décisions inappropriées. Cependant, les tests existants présentent des limitations méthodologiques et ne sont pas adaptés au cadre de l'AFH. De plus, dans le cas où certaines des hypothèses ne sont pas vérifiées, aucun modèle multivarié n'est développé ou les modèles existants sont très simplistes. Ainsi, l'objectif de ce programme de recherche est de développer un cadre multivarié complet et réaliste pour évaluer les risques des EH extrêmes. Plus particulièrement, les travaux proposés se concentrent sur les situations, de plus en plus présentes, où les hypothèses ne sont pas vérifiées dans un cadre multivarié. Ainsi, ce programme vise à développer de nouveaux tests statistiques multivariés bien adaptés au contexte de l'AFH et des modèles multivariés adaptés à la présence d'anomalies (non-stationnarité, hétérogénéité et/ou dépendance en série). A long terme, ce programme constituera une base pour d'autres analyses comme les analyses régionales multivariées si les hypothèses ne sont pas vérifiées. Les résultats potentiels de cette recherche seront de nouveaux outils statistiques (tests et modèles) particulièrement utiles pour effectuer une AFH multivariée plus réaliste et une évaluation plus précise des risques. Ainsi, les hydrologues, ingénieurs et décideurs auront des outils à leur disposition, par exemple pour la conception de futures installations hydroélectriques dans le contexte des changements climatiques.