Third Workshop on « Bias Correction in Climate Studies »
La Chaire Geolearning co-organise le troisième workshop sur les correction de biais dans les études climatiques qui se tiendra à Mines Paris du 26 au 28 mai 2025.
La chaire Geolearning a tenu son premier séminaire de travail du 31 mars au 3 avril 2025 à la Villa Clythia à Fréjus. Le séminaire a réuni les chercheurs, doctorants et post-doctorants impliqués dans la chaire pour échanger sur les projets scientifiques en cours. Des universitaires invités, issus de Sorbonne Université, d’AgroParisTech en encore de l’université Ca’ Foscari, Venise (Italie) et de l’Université de Lausanne (Suisse) ont également participé activement à ce colloque. Les présentations scientifiques peuvent être téléchargées en suivant les liens ci-dessous.
Spatio-temporel
Mike PEIRERA Higher time regularity of SPDE-based Gaussian processes using fractional brownian motion
Xavier FREULON Spectral simulation of a spatio-temporal random field on the three-dimensional sphere
Charlie SIRE Statistical modeling of spatio-temporal data distributed over surfaces
Thomas ROMARY Deep kernel learning for geostatistics
Edith GABRIEL Integrating Spatial Modeling and Machine Learning for Plant Health Surveillance
Extrêmes et climat
Olivier WINTENGERGER Self-normalization of sums of dependent random variables
Thomas OPITZ Input-to-output propagation of tail behavior, with application to a dynamic space-time model for air pollution
Nicolas ECKERT A few statistical challenges in glaciology
Rita MAATOUK Graphical models for extreme events: Joint modeling of precipitation and extreme river flow in the Garonne watershed
Antoine HERENVAL Analyzing the dynamics of extreme events with marked point processes
Carlo GAETAN Multivariate modeling of low, moderate and large positive values without threshold selection steps
Grégoire JACQUEMIN Return period of non-concurrent climate compound events: a nonparametric bivariate Generalized Pareto approach
Gloria BURITICA Extreme rainfall temporal modeling and estimation of extreme concomitant events
Stochastic Weather Generators
Antoine DOIZE A stochastic precipitation generator with heavy rainfalls and long periods of drought
Lionel BENOIT Improving rainfall gradients modeling by conditioning daily rainfall maps to monthly totals
Denis ALLARD MSTWeathergen – et les SWG dans la chaire Geolearning
Approches génératives et PINNs
Sylvain LE CORFF VAE for state space models: theoretical guarantees, practical implementation and online learning
Garbriel VICTORINO CARDOSO Generative proxies of spatial non-homogeneous Gaussian processes: Opportunities and limitations
Ferdinand BHASVAR Deep Generative Models for Spatial and Spatiotemporal Simulation of Natural Phenomena
Grégoire MARIETHOZ Generation of synthetic remote sensing images with ultrasimple but ultrafast approaches
Lucia CLAROTTO Parameter and density estimation in SDEs via PINNs and Normalizing Flows: applications to environmental sciences
Gstlearn
Nicolas DESASSIS Gstelearn Roadmap
Pierre GUILLOU et Fabien ORS Gstlearn Engineering
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