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  • A new theory of nested decision processes with memory. Part I: the stochastic framework
  • Choix ; Décision ; Fonction d'utilité ; Modèle logit ; Probabilité ; Processus de décision ; Préférence ; Simulation
  • Choice ; Decision ; Decision process ; Logit model ; Preference ; Probability ; Simulation ; Utility fonction
  • Problème du choix entre les alternatives d'un processus de décision. Le modèle logit multinomial appartient à la famille des modèles statiques. L'absence de facteur temps et l'insuffisante prise en compte de l'interaction sociale entre individus
  • 1993
  • Stochastische Modelle für die Luftschadstoffverteilung in Waldgebieten
  • Modèle stochastique pour la distribution des polluants atmosphériques dans des zones forestières
  • Atmospheric pollution ; Forest ; Germany ; Mathematics ; Methodology ; Modelling ; Pollution ; Research technique ; Rhineland-Palatinate ; Saar Territory ; Simulation ; Stochastic model
  • Allemagne ; Forêt ; Mathématique ; Modèle stochastique ; Modélisation ; Méthodologie ; Pollution ; Pollution atmosphérique ; Rheinland-Pfalz ; Saarland ; Simulation ; Technique de recherche
  • Simulation de la distribution des polluants atmosphériques pour les Länder (Saarland/Rheinlandpfalz) à partir d'un modèle stochastique.
  • 1993
  • Flood ; Krasnodar ; Model ; Runoff ; Russia ; Stochastic model ; Stream flow
  • Crue ; Ecoulement ; Ecoulement fluvial ; Hydrogramme ; Krasnodar ; Modèle ; Modèle stochastique ; Russie
  • Les AA. étudient comme lk'exemple le plus intéressant de modèle stochastique d'hydrogramme d'écoulement de crue celui établi pour le site fleuve Soči - littoral caucasien de la mer Noire. Ils montrent les avantages de ce modèle.
  • 1993
  • Dynamique littorale ; England ; Falaise ; Littoral ; Modèle numérique ; Mésozoïque ; Royaume-Uni ; Simulation ; Wales
  • Cliff ; Coastal dynamics ; Coastal environment ; England ; Mesozoic ; Numerical model ; Simulation ; United Kingdom ; Wales
  • This paper analyses a greater range of conditions, including various cliff face morphologies, undercut depths, joint patterns, overhanging torque forces and potential failure paths. The models have been developed to obtain probabilistic solutions
  • to various lower Lias rock failures using a stochastic approach. The simulation method determines a potential configuration failure surface from the lowest calculated safety factor values.
  • 1993
  • Brazil ; Demography ; Family ; Infant mortality ; Mortality ; Probability ; Spacing of births ; Stochastic model
  • Brésil ; Démographie ; Echelonnement des naissances ; Famille ; Modèle stochastique ; Mortalité ; Mortalité infantile ; Probabilité
  • Les AA. utilisent un modèle logistique stochastique pour analyser l'influence du dernier intervalle intergénésique sur la mortalité postnéonatale au Brésil. La corrélation entre les probabilités de survie des enfants d'une même famille est prise en
  • 1993
  • Demand ; Emergency services ; Network ; New York City ; Service ; Stochastic model ; United States
  • Demande ; Etats-Unis ; Modèle stochastique ; New York City ; Réseau ; Service ; Services d'urgence
  • 1993
  • Children ; Demography ; Family ; Guatemala ; Infant mortality ; Mortality ; Multivariate analysis ; Stochastic model
  • Analyse multivariée ; Démographie ; Enfants ; Famille ; Guatemala ; Modèle stochastique ; Mortalité ; Mortalité infantile
  • 1993
  • Erosion des sols ; Espagne ; Microrelief ; Modèle ; Modèle numérique ; Montagne ; Pente de versant ; Pyrénées ; Périglaciaire ; Ruissellement ; Transport sédimentaire ; Versant ; Végétation
  • Microrelief ; Model ; Mountain ; Numerical model ; Periglacial features ; Pyrénées ; Rill wash ; Sediment transport ; Slope ; Slope gradient ; Soil erosion ; Spain ; Vegetation
  • The AA. attempt to explore such an interaction on the assumption that the sediment transport is only caused by a surface process like slope wash. This paper describes the working hypotheses and the organisation of a deterministic-stochastic computer
  • program model, together with a sensitivity analysis performed during parameter optimisation by a trial and error process. This model may then be used to investigate several questions concerning the geoecology of these features such as the role
  • 1993
  • Expansion method ; Geographical thought ; Modelling ; Quantitative geography ; Research technique ; Social sciences ; Spatial analysis ; Theory
  • of theory, and with the application of mathematical and stochastic formalisms. The A. describes the positive developments of spatial analysis and presents the technique and the paradigm of the expansion method.
  • 1993