Analyse spatiale ; Champ aléatoire ; Echantillonnage ; Filtre de Kolmogorov-Wiener ; Généralités sur la géographie ; Probabilité ; Processus aléatoire ; Processusgaussien ; Statistique
L'observation linéaire des fonctions aléatoires gaussiennes résulte de la réduction de l'incertitude et du précalcul de leurs moments centraux futurs. L'échantillonnage systématique de processus et de champs gaussiens homogènes donne des équations
Propose une transformation permettant de rendre gaussienne une série chronologique mensuelle qui ne le serait pas. Vérification sur les données de 10 séries pluviométriques indiennes. Les AA. pensent que la méthode peut être appliquée aux séries de
Modification du processus de bruit gaussien fractionnaire pour générer des débits biaisés et des débits ayant une autocorrélation d'ordre 1, négative. Application à deux cours d'eau australien et comparaison des résultats de simulation avec les
Bruit gaussien fractionnaire ; Géographie physique ; Hydrologie mathématique ; Hydrologie stochastique ; Méthode de Box-Jenkins ; Persistance ; Phénomène de Hurst ; Processus ARMA ; Processus aléatoire ; Processus autoagressif à moyenne mobile
Redéfinition du phénomène de Hurst à partir de plusieurs simulations: un processusgaussien fractionnaire et un modèle de type Box et Jenkins. L'emploi du critère d'information d'Akaike, montre que le processusgaussien fractionnaire est meilleur
Les AA. présentent deux modèles de génération de débits annuels, tenant compte du phénomène de Hurst: un processus de type bruit gaussien fractionnaire et un processus ARMA (modèle mixte autorégressif et de moyenne mobile) d'ordre 1. Comparaison de
fractionnaire. L'application d'un modèle ARMA-Markov donne des résultats à peu près équivalents au processusgaussien fractionnaire et est opérationnellement plus performant que ce dernier| la génération de la persistance hydrologique à long terme qu'il donne
biaisés (log-normaux, à trois paramètres) donnent encore les mêmes distributions. Pour une durée supérieure à 100ans, les distributions données par le modèle ARMA sont significativement différents de ceux obtenus sur le modèle de bruit gaussien
Comparaison de deux simulations: l'une suivant un modèle de bruit gaussien fractionnaire et l'autre, un modèle de ligne brisée (broken line), à l'aide des séries enregistrées pour 14cours d'eau australiens. Le modèle de ligne brisée est
Présentation générale des différents modèles stochastiques appliqués à l'hydrologie fluviale et plus spécifiquement à l'écoulement. Les données du débit constituent des séries chronologiques, réalisation d'un processus dont il faut identifier des
composantes déterministes et aléatoires. Après un rappel sur la nature de la persistance en hydrologie, l'A. présente de façon développée des modèles à mémoire courte: modèles markoviens autorégressifs d'ordre1, les modèles à mémoire longue: bruit gaussien
Bruit gaussien fractionnaire ; Distribution gamma ; Distribution log-normale ; Débit ; Ecoulement ; Géographie physique ; Hydrologie mathématique ; Hydrologie stochastique ; Méthodologie ; Persistance ; Phénomène de Hurst ; Processus ARMA
; Processus aléatoire ; Processus autorégressif et à moyenne mobile ; Simulation ; Série chronologique
Deux modèles de persistance à long terme dans les modèles hydrologiques sont présentées: un bruit gaussien fractionnaire et un processus mixte autorégressif et de moyenne mobile ARMA, d'ordre 1. Ils sont appliqués à deux distributions: une
Utilisation du mouvement brownien pour trouver la forme générale des populations statistiques et des rangs réajustés, à partir des petits échantillons. Application de la méthode générale pour tous les processus normaux et stationnaires utilisés en
hydrologie. La taille asymptotique des réservoirs idéaux pour des processus dépendants a pu être déterminée.
L'A. propose un processus markovien obéissant à une loi exponentielle négative ayant une fonction d'autocorrélation décroissant de façon exponentielle pour simuler des variables biaisées hydrologie. Application à la modélisation des débits de pointe
. Analyse des propriétés théoriques de ce processus sur les intervalles de dépassements supérieurs et sur les distributions des événements extrêmes.
Des modèles de bruit gaussiens fractionnaires filtrés ont servi à simuler les débits annuels de treize cours d'eau australiens. Devant les problèmes posés par la transformation de WILSON-HILFERTY et les modifications qu'y apporta KIRBY, les AA
Analyse du paysage ; Champ aléatoire gaussien ; Champ fractionnaire brownien ; Dichotomie de Belayev ; Dimension de Hausdorff ; England ; Entropie ; Généralités sur la géographie ; Paysage ; Royaume-Uni ; Topographie
Analyse de la géométrie et de la régularité du paysage dans 15 sites d'Angleterre-Sud. Utilisation des surfaces de Gauss, définition de la dichotomie de Belayev. La dimension de Hausdorff est directement liée à l'entropie du paysage et aux processus
Problème de la modélisation des fluctuations pluriannuelles de l'écoulement des cours d'eau des lacs sur la base de la théorie de corrélation des processus non gaussiens aléatoires et l'utilisation de l'équation de Fokker-Planck-Kolmogorov
Propose une méthode de linéarisation pour l'étude de la propagation des crues, utilisable pour des fonctions multi-dimensionnelles de processus non stationnaires quasi-gaussiens. Cette méthode n'introduit pas de biais et préserve les moments des
Années 1950-2010 ; Changement climatique ; Distribution statistique ; Etats-Unis ; Europe ; Extrême climatique ; Processus stochastique ; Réchauffement climatique ; Température ; Température journalière ; Température mensuelle ; Tendance du climat
Analyse de la distribution statistique des températures, et notamment des extrêmes thermiques journaliers ou mensuels, en Europe et aux États-Unis. À la répartition sensiblement gaussienne des températures estivales s'oppose une nette dissymétrie
Modèle de formation des variations pluriannuelles de l'écoulement fluvial et propriétés des principaux processus de formation de flux. Modèle linéaire non gaussien. Modèle non linéaire exponentiel. Application des modèles dynamico-statistiques pour
de la rivière. Le caractère aléatoire de chaque apport d'eau est modélisé par un processusgaussien de bruit blanc. La fonction de densité de probabilité est déterminée numériquement en résolvant l'équation différentielle aléatoire de Fokker-Planck.
On considère une économie spatiale indépendante comme étant l'état stable d'un oscillateur harmonique soumis à une excitation gaussienne. Un billet de banque effectue un cheminement aléatoire sur un segment terminé par des barrières élastiques et