Modèles statistiques de précipitations modélisant sécheresses et précipitations intenses

L’objectif général dans cette thèse est de développer une approche stochastique (aussi appelée générateur stochastique) pour modéliser la distribution des précipitations (et éventuellement de la température), allant des sécheresses intenses aux épisodes de fortes pluies, dans le climat actuel et futur à l’échelle nationale (maille SAFRAN, 8 km x 8 km) et au pas de temps journalier. Un aspect méthodologique clé est de développer des techniques de simulation basées sur les dernières avancées de la modélisation spatio-temporelle univariée et bivariéé, de la théorie des valeurs extrêmes multivariée et de l’agrégation d’experts (au sens qu’un modèle climatique donné peut être considéré comme un expert particulier). Cela se fera grâce à une modélisation des générateurs stochastiques spatiotemporels, et des approches downscaling entre observations (type ERA 5) et modèles régionaux et sorties CMIP 6. Les problématiques de changements d’échelles spatiales (downscaling), de non-stationarité spatiale et de l’impact des forçages anthropiques ainsi que des choix de variables explicatives et/ou de forçages pertinentes seront au cœur des applications.