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Université des sciences et de la technologie Houari Boumediène (USTHB) 2020

Etude comparative des modèles de simulation de précipitations à différents pas de temps : utilisation pour l’estimation des données manquantes

Hellassa, Sara

Titre : Etude comparative des modèles de simulation de précipitations à différents pas de temps : utilisation pour l’estimation des données manquantes

Auteur : Hellassa, Sara

Université de soutenance : Université des sciences et de la technologie Houari Boumediène (USTHB)

Grade : Doctorat Hydraulique de Surface 2020

Résumé
La simulation des précipitations répond à la nécessité de simuler des séries chronologiques conservant les caractéristiques statistiques de l’historique. Elle trouve souvent son application dans la recherche des méthodes d’optimisation, de planification et de gestion des ressources en eau. Étant données la non-linéarité et la non-stationnarité des données de précipitations journalières vu que les événements sont rares et souvent localisés spatialement, ce type de données sont d’autant plus complexes à modéliser et constituent un phénomène météorologique difficile à représenter et à simuler. Pour cette raison, les chercheurs qui choisissent de travailler à l’échelle journalière structurent généralement les modèles de simulation en deux étapes pour modéliser des occurrences et des quantités de précipitations séparément. Après avoir obtenu les résultats préliminaires d’une simulation par le modèle stochastique multisite, basé sur les chaînes de Markov, nous avons suggéré d’améliorer le rendement de ce modèle par un traitement préalable des données. Le choix est porté sur le traitement des séries de précipitations par l’analyse en ondelettes qui régissent à la fois l’échelle fréquentielle et temporelle. Selon la qualité et la quantité des données disponibles, nous avons abordé la modélisation non paramétrique. En effet, les modèles linéaires généralisés (GLM) ont été utilisés pour la simulation multisite des précipitations journalières et ont montré le potentiel de quantifier l’incertitude due aux valeurs manquantes dans les données historiques.

Mots-clés : Précipitation ; Simulation ; Modèles stochastiques ; Modèles linéaires généralisés ; Traitement du signal ; transformée en ondelettes ; multisites

Présentation (DSpace)

Version intégrale ( 26 Mb)

Page publiée le 31 décembre 2021