Analyse de tendance dans les extrêmes dans un cadre spatio-temporel par dépassement de seuil. Application aux pluies et températures extrêmes au Burkina Faso - MIA-Paris Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Trend detection in extremes : pointwise and spatial approaches by Peaks-Over-Thresholds. Application to extreme temperature and precipitation in Burkina Faso

Analyse de tendance dans les extrêmes dans un cadre spatio-temporel par dépassement de seuil. Application aux pluies et températures extrêmes au Burkina Faso

Béwentaoré Sawadogo
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1215898
  • IdRef : 266751695

Résumé

In this thesis we studied trends in extreme weather events in the current context of climate change. Recent changes in temperature and precipitation extremes are first evaluated using a parametric trend detection POT model. In this parametric model the marginal parameters are polynomial functions limited to order one and two. Then we proposed original spatiotemporal models that constitute our major contribution to the statistics of spatiotemporal extremes. One approach incorporates parametric trends in the marginal distributions of the process as described above and models the spatial dependence structure by a standard L-Pareto process. The other approaches developed combine the modeling of heteroskedastic extremes with the generalized L-Pareto process approach. In these approaches, non-stationarity in space and time is governed by a sedasticity or trend function. This scedasticity function introduced in the framework of heteroskedastic extremes establishes a relation between the tail distribution of the non-stationary process with a latent spatial process. In this context, we have extended the notion of the univariate return level to space-time stochastic processes. These methods allow us to simulate the studied process in space and time and to deduce the levels or non-stationary return surfaces. Finally, the different methods proposed are illustrated on temperature and rainfall data in Burkina Faso.
Dans cette thèse nous avons étudié les tendances des évènements climatiques extrêmes dans le contexte actuel de changement climatique. Les récentes évolutions des températures et des précipitations extrêmes sont d'abord évaluées en utilisant un modèle POT paramétrique de détection de tendances. Dans ce modèle paramétrique les paramètres marginaux sont des fonctions polynômes limitées aux ordre un et deux. Nous avons ensuite proposé des modèles originaux spatio-temporels qui constitue notre contribution majeure à la statistique des extrêmes spatio-temporels. Une des approches intègre des tendances paramétriques dans les distributions marginales du processus comme décrit précédemment et modélise la structure de dépendance spatiale par un processus L-Pareto standard. Les autres approches développées combinent la modélisation des extrêmes hétéroscédastiques avec l'approche des processus L-Pareto généralisé. Dans ces approches, la non-stationnarité dans l'espace et le temps est gouvernée par une fonction de scédasticité ou de tendance. Cette fonction de scédasticité introduite dans le cadre des extrêmes hétéroscédastiques établit une relation entre la distribution de queue du processus non-stationnaire avec un processus spatial latent. Nous avons étendu dans ce cadre la notion du niveau de retour univarié aux processus stochastiques spatio-temporels. Ces méthodes nous permettent de simuler le processus étudié dans l'espace et le temps et d'en déduire les niveaux ou surfaces de retour non-stationnaires. Enfin les différentes méthodes proposées sont illustrées sur des données de températures et de précipitations au Burkina Faso.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03940857 , version 1 (16-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03940857 , version 1

Citer

Béwentaoré Sawadogo. Analyse de tendance dans les extrêmes dans un cadre spatio-temporel par dépassement de seuil. Application aux pluies et températures extrêmes au Burkina Faso. Statistiques [math.ST]. Université Paris-Saclay; Université Joseph Ki-Zerbo (Ouagadougou, Burkina Faso), 2022. Français. ⟨NNT : 2022UPASM023⟩. ⟨tel-03940857⟩
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