Ardon, Jean
[Author]
;
La Rochelle
[Contributor];
Dupuy, Jean-François
[Contributor];
Dombry, Clément
[Contributor]
Modélisation probabiliste de la dépendance spatiale et temporelle appliquée à l’étude du péril sécheresse dans le cadre du régime français d’indemnisation des catastrophes naturelles ; Probabilistic modeling of spatial and temporal dependence applied to the study of drought hazard within the French compensation system for natural disasters
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Media type:
Electronic Thesis;
E-Book;
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Title:
Modélisation probabiliste de la dépendance spatiale et temporelle appliquée à l’étude du péril sécheresse dans le cadre du régime français d’indemnisation des catastrophes naturelles ; Probabilistic modeling of spatial and temporal dependence applied to the study of drought hazard within the French compensation system for natural disasters
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Description:
Les travaux présentés s’inscrivent dans le cadre des études menées par la Caisse centrale de réassurance (CCR) pour modéliser les événements catastrophes naturelles et en particulier le péril sécheresse. La sécheresse est le nom utilisé couramment pour désigner les dommages aux bâtiments causés par le phénomène de retrait-gonflement des argiles. Les recherches effectuées sont en lien avec un modèle d’estimation du coût annuel d’un événement sécheresse conçu en interne à CCR. Celui-ci croise des données assurantielles et des données d’humidité du sol pour estimer le coût d’un événement survenu. CCR souhaite faire évoluer ce modèle vers une version probabiliste qui consiste à concevoir un générateur d’événements fictifs, non nécessairement survenus mais possibles d’un point de vue physique. Ce générateur doit permettre notamment d’estimer la distribution de probabilité du coût d’une sécheresse potentielle. Afin de concevoir un générateur d’événements fictifs pour le modèle sécheresse de CCR, nous avons étudié puis mis en oeuvre différents outils mathématiques permettant de modéliser la dépendance de variables aléatoires spatio-temporelles. La méthode choisie consiste à étudier et modéliser séparément la dépendance spatiale et la dépendance temporelle. Pour modéliser la dépendance temporelle, les modèles retenus sont des modèles classiques utilisés pour les séries temporelles. Nous décomposons les séries temporelles des observations en identifiant tendance et saisonnalité puis en ajustant un modèle autorégressif aux résidus. Pour modéliser la dépendance spatiale, notre choix s’est porté sur le krigeage et sur la théorie des copules. Les copules permettent de générer du bruit spatial pour ensuite lui appliquer les modèles de séries temporelles univariées. Le krigeage nous sert à interpoler spatialement les données générées dans le cas où une sélection de sites a été effectuée pour diminuer la dimension spatiale du problème. L’exploitation du générateur, pour laquelle nous donnons quelques résultats, va servir à CCR ...