Soutenances de thèses
Wednesday 16 September 2026 à 10:00 - Amphi Peytavin, Polytech
Chloé Serre-Combes (IMAG - Université de Montpellier)
Générateur stochastique de précipitations extrêmes à haute résolution spatio-temporelle
Cette thèse développe des modèles statistiques pour représenter et simuler les précipitations à haute résolution spatio-temporelle, avec un intérêt particulier pour les précipitations extrêmes dans la région de Montpellier, en France. Le premier axe porte sur le développement d’un générateur stochastique de champs de précipitations extrêmes, fondé sur un processus r-Pareto spatio-temporel avec une structure de dépendance non séparable. Une composante d’advection est introduite afin de représenter le déplacement des cellules pluvieuses dans la dépendance spatio-temporelle. Les intensités marginales de précipitation sont modélisées à l’aide de la distribution de Pareto généralisée étendue (EGPD), permettant de modéliser conjointement les valeurs modérées et les valeurs extrêmes. Le second axe concerne la descente d’échelle statistique de données radar vers des observations locales à fine résolution permettant de relacher l’hypothèse de stationnarité. Le modèle proposé combine une régression logistique pour l’occurrence des précipitations et un modèle EGPD pour les intensités positives, dont les paramètres dépendent de prédicteurs radar, spatiaux et temporels au moyen d’une architecture de réseau de neurones. Ces deux contributions visent à mieux caractériser la variabilité locale des précipitations intenses et à produire des simulations probabilistes cohérentes à très haute résolution.