• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Developments in statistics applied to hydrometeorology : imputation of streamflow data and semiparametric precipitation modeling ; Développements en statistiques appliquées à l'hydrométéorologie : imputation de données de débit et modélisation semi-paramétrique de la précipitation
  • Contributor: Tencaliec, Patricia [Author]
  • Published: theses.fr, 2017-02-01
  • Language: English
  • Keywords: Modélisation statistique des quantités de précipitations ; Statistical modeling of precipitation amounts ; Extended generalized Pareto distribution ; Dynamic regression models ; Estimateur nonparamétrique par noyau ; Modèles de régression dynamique ; Distribution généralisée de Pareto étendue ; Nonparametric kernel estimator ; Bernstein polynomials ; Streamflow imputation ; Polynômes de Bernstein ; Imputation des débits
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  • Description: Les précipitations et les débits des cours d'eau constituent les deux variables hydrométéorologiques les plus importantes pour l'analyse des bassins versants. Ils fournissent des informations fondamentales pour la gestion intégrée des ressources en eau, telles que l’approvisionnement en eau potable, l'hydroélectricité, les prévisions d'inondations ou de sécheresses ou les systèmes d'irrigation.Dans cette thèse de doctorat sont abordés deux problèmes distincts. Le premier prend sa source dans l’étude des débits des cours d’eau. Dans le but de bien caractériser le comportement global d'un bassin versant, de longues séries temporelles de débit couvrant plusieurs dizaines d'années sont nécessaires. Cependant les données manquantes constatées dans les séries représentent une perte d'information et de fiabilité, et peuvent entraîner une interprétation erronée des caractéristiques statistiques des données. La méthode que nous proposons pour aborder le problème de l'imputation des débits se base sur des modèles de régression dynamique (DRM), plus spécifiquement, une régression linéaire multiple couplée à une modélisation des résidus de type ARIMA. Contrairement aux études antérieures portant sur l'inclusion de variables explicatives multiples ou la modélisation des résidus à partir d'une régression linéaire simple, l'utilisation des DRMs permet de prendre en compte les deux aspects. Nous appliquons cette méthode pour reconstruire les données journalières de débit à huit stations situées dans le bassin versant de la Durance (France), sur une période de 107 ans. En appliquant la méthode proposée, nous parvenons à reconstituer les débits sans utiliser d'autres variables explicatives. Nous comparons les résultats de notre modèle avec ceux obtenus à partir d'un modèle complexe basé sur les analogues et la modélisation hydrologique et d'une approche basée sur le plus proche voisin. Dans la majorité des cas, les DRMs montrent une meilleure performance lors de la reconstitution de périodes de données manquantes de tailles ...
  • Access State: Open Access