Modélisation jointe de processus spatiaux extrêmes et angulaires
La plupart des processus environnementaux (intempéries, température, vent...) sont spatiaux par nature et la modélisation de leurs extrêmes nécessite de prendre en compte cette caractéristique. Souvent, on peut également rattacher à ces processus extrêmes environnementaux un autre process, à valeur angulaire (rafales de vent et leurs directions, forte intempéries et leur jour d'occurrence...).
Je présenterai une nouvelle approche statistique pour la modélisation jointe de processus spatiaux extrêmes et angulaire, ainsi que des résultats et applications sur l'efficacité de cette approche.
Références
- Bayesian spatial modeling of extreme precipitation return levels. Cooley, Nychka and Naveau (2007). JASA.
- Modeling space and space-time directional data using projected gaussian processes. Gelfand and Wang (2014). JASA.
