Modélisation statistique de précipitations urbaines à fine échelle spatio-temporelle
Résumé
For flood risk analysis, precipitation modeling is of great interest. We propose modeling the distribution of rainfall measured at a high spatial and temporal resolution by
the urban observatory of Montpellier since 2019. To our knowledge, there has been no such study in France concerning Mediterranean episodes at such a fine spatio-temporal scale and in
an urban environment. For our modeling approach, we consider moderate and intense rainfall. To avoid the explicit threshold selection that is often delicate in statistics of extremes, we use
the Extended Generalized Pareto distribution for our modeling. This family of distributions also allows us to limit the number of parameters to be estimated. Finally, an analysis of
the extremal dependence between the different rain gauges of the measurement network via indices of extremal autocorrelation shows its variability between the sites in relation to their
spatial distances and to the temporality of the measurements.
Pour l'analyse du risque d'inondation, la modélisation des précipitations s'avère être d'un grand intérêt. On propose une modélisation de la distribution des pluies mesurées,
à une haute résolution spatiale et temporelle, par l'observatoire urbain de Montpellier depuis 2019. À notre connaissance, il n'y a pas eu d'études de ce type en France concernant les
épisodes méditerranéens à une échelle spatio-temporelle aussi fine, en milieu urbain. Pour cette modélisation, nous considérons les pluies modérées et intenses. Pour contourner le choix
d'un seuil souvent délicat en statistique des extrêmes, on utilise une loi univariée de type Extended Generalized Pareto pour notre modélisation. Cette famille de distribution permet
aussi de limiter le nombre de paramètres à estimer. Enfn, une analyse de la dépendance entre les différents pluviomètres du réseau de mesures montre, via des indices d'autocorrélation
extrémale, sa variabilité entre les sites en lien avec leur localisation et avec la temporalité des mesures.
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