Projets

Quantifier les événements climatiques dévastateurs sous changement climatique à l’aide de correction des biais multivariés

Evènements extrêmes - Thèse de Grégoire JACQUEMIN - Démarrée en novembre 2022.

Encadrants : Denis ALLARD (INRAE) - Xavier FREULON (Mines Paris PSL) - Mathieu VRAC

Certains des événements climatiques les plus dévastateurs des dernières décennies impliquent la combinaison de plusieurs variables climatiques à des échelles assez larges et sur une certaine période de temps. Parfois, des combinaisons d’événements climatiques élémentaires qui ne sont pas nécessairement dévastateurs lorsqu’ils sont isolés peuvent avoir des effets dévastateurs lorsqu’ils se produisent simultanément ou successivement au cours d’une courte période.

Prédiction spatio-temporelle par équations aux dérivées partielles stochastiques

Modèles spatio-temporels - Thèse de Lucia Clarotto - Démarrée en octobre 2020.

Encadrants : Denis ALLARD (INRAE) - Thomas ROMARY (Mines Paris PSL) - Nicolas DESASSIS (Mines Paris PSL)

Dans le cadre de la prévision des champs spatio-temporels en sciences de l’environnement, l’introduction de modèles inspirés par la physique des phénomènes sous-jacents qui sont numériquement efficaces est d’un intérêt croissant en statistiques spatiales. La taille des ensembles de données spatio-temporelles nécessite de nouvelles méthodes numériques pour les traiter efficacement. L’approche par équations aux dérivées partielles stochastiques (EDPS) s’est avérée efficace pour l’estimation et la prédiction dans un contexte spatial.