La modélisation stochastique des étiages: une revue bibliographique

La croissance continue de la population mondiale et l'augmentation du niveau de vie dans certaines parties de la planète exercent une pression de plus en plus forte sur la demande quantitative et qualitative de la ressource hydrique, nécessitant ainsi une gestion plus adéquate. Afin d'évaluer la fiabilité d'un système de ressources en eau et de déterminer son mode de gestion durant un étiage, il est utile d'avoir un outil de modélisation. Nous présentons ici une synthèse des travaux de modélisation réalisés dans le cadre de l'approche stochastique. Nous faisons d'abord le point sur la différence entre une sécheresse et un étiage, termes qui sont souvent confondus dans les publications, pour ensuite en présenter quelques indicateurs. L'approche stochastique peut être subdivisée en deux catégories: l'étude fréquentielle et les processus stochastiques. La plupart des études d'analyse de fréquence ont pour objet de calculer des débits d'étiage critiques xT correspondant à une certaine période de retour T, tel que P(X<xT)=1/T. L'approche par les processus stochastiques consiste à modéliser les événements de déficit ou les variables d'intérêt sans utiliser directement des modèles de débit. L'analyse de fréquence des débits ne tient pas compte des durées et émet des hypothèses trop simplistes de stationnarité. L'analyse des séquences permet l'obtention des lois de durées uniquement pour des processus de débits très simples. L'avantage de l'approche des processus ponctuels par rapport à l'analyse des séquences est qu'elle permet d'étudier des processus complexes, dépendants et non stationnaires. De plus, les processus ponctuels alternés permettent la modélisation des durée et la génération synthétique des temps d'occurrence des séries de surplus et de déficit. Nous présentons dans cet article les travaux de modélisation des étiages basés sur l'analyse fréquentielle, la théorie des séquences et sur les processus ponctuels. Nous n'avons pas inclus les études qui développent des distributions des faibles débits à partir de modèles physiques, ni les études de type régional.The increasing pressure on the water resources requires better management of the water deficit situations may it be unusual droughts or yearly recurring low-flows. It is therefore important to model the occurrence of these deficit events in order to quantify the related risks. Many approaches exist for the modeling of low-flow/drought events. We present here a literature review of the stochastic methods. We start by clarifying the difference between low-flows and droughts, two terms which are often used interchangeably. We then present some low-flow and drought indicators. The stochastic approach may be divided into two categories: Frequency analysis and stochastic processes. Most frequency analysis studies aim to assign to a flow value X a cumulative frequency, either directly using empirical distribution functions, or by fitting a theoretical distribution. This allows the computation of a critical flow xT corresponding to a return period T, such that P(X<xT)=1/T. These studies use mostly the annual minima of daily flows where the hydrological data is assumed independent and identically distributed. It is also common to analyze Qm, the annual minimum of the m-consecutive days average flow, m being generally 7, 10, 30, 60, 90, or 120 days, and to adopt as critical flow the m-day average having a return period of T years. The distributions which are used include the Normal, Weibull, Gumbel, Gamma, Log-Normal (2), Log-Pearson (3), Generalized Extreme Value, Pearson type 3, and Pearson type 5 distributions (GUMBEL, 1954; MATALAS, 1963; BERNIER, 1964; JOSEPH, 1970; CONDIE and NIX, 1975; HOANG, 1978; TASKER, 1987; RAYNAL-VILLASENOR and DOURIET, 1987; NATHAN and MCMAHON, 1990; ADAMCZYK, 1992).The approach using stochastic processes for low-flows may be direct (analytical) or indirect (experimental) (YEVJEVICH et al., 1983). The indirect approach (not described in this literature review) consists of obtaining flow models, generating synthetic flows and then empirically studying certain drought variables obtained from the synthetic data. The direct approach models deficit events and related variables without explicitely modeling flows. The stochastic processes are of two types and differ in the way that randomness is introduced in the model: ·- State modeling: The process may be modeled as a probabilistic transition between various states (Markov processes for example). The states of the process {Xt } are obtained from the hydrological observations {Yt } using thresholds. The number of states of {Xt } is finite and run series analysis may be used to study the properties of the drought parameters; or- Event modeling: The concept of random occurrence of an event is introduced, where an event is a transition between surplus and deficit and vice-versa. In this approach, stochastic point processes are appropriate. A deficit event is then considered a rare event and is characterized by its occurrence time.We review the low-flows studies based on frequency analysis, run series analysis and on point processes. However, we do not include the physically-based models nor the regional analysis studies.Run series analysis is applied to processes derived from flows and thresholds. A two-state process is obtained and Markov processes are often applied. The variables of interest are the duration of a deficit defined by the run length of series below the threshold (RL), the severity corresponding to the deficit volume over a negative run of length n (RSn), and the intensity In defined by the ratio RSn /RL (SALDARRIGA and YEVJEVICH, 1970; SEN, 1977; MILLAN and YEVJEVICH, 1971; MILLAN, 1972; SEN, 1980A; SEN, 1980B; SEN, 1980C; GÜVEN, 1983; MOYÉ et al., 1988; SEN, 1990). It is often assumed that the flow process is either independent or autoregressive of order 1 and that it is stationary except for SEN, 1980B.Point processes are based on the notion of the occurrence of an event. They are defined by the occurrence time tj of an event ej. We present a classification of some of the pertinent processes and their relation to each other. These include the Poisson process, both homongeneous and non-homogeneous, the renewal process, the doubly stochastic process and the self-exciting process. These processes are well suited for obtaining models of deficit durations (NORTH, 1981; LEE et al., 1986; ZELENHASIC et SALVAI, 1987; CHANG, 1989; MADSEN and ROSBJERG, 1995; ABI-ZEID, 1997). The advantage of this approach is its ability to take into account nonstationarity where alternating surplus-deficit point processes are defined from daily flow data. ABI-ZEID (1997) proposed a physically-based alternating non-homogeneous Poisson process that takes into account precipitation and temperature, and defined low-flow risk indices computed from these developed models.In conclusion, we remark that frequency analysis does not take into account well the duration aspcets and uses simplifying stationnarity hypothesis. Series analysis provides duration distributions for simple flow processes. The advantage of point processes is that they can model complex, dependent and non-stationary processes. Furthermore, alternating point processes can be used to model deficit durations and generate synthetic data such as occurrences of deficit and surplus events. We argue that the duration of low-flows is an important issue which has not received a lot of attention

Découverte supervisée de Modèles de processus intentionnels basée sur les Modèles de Markov Cachés

National audienceCela fait plusieurs décennies que la communauté des Systèmes d'Information (SI) s'intéresse à la découverte 'automatisée' des modèles de processus. Certaines approches se basent sur les activités séquentielles (traces) effectuées par les acteurs du SI pour identifier les modèles de processus. Cependant, ces approches ne portent que sur les activités et les modèles identifiés sont donc orientés-activités. Les modèles de processus intentionnels se concentrent sur les intentions qui ont entraîné les activités plutôt que sur les activités elles-mêmes. Malheureusement, les approches de fouille de processus existantes ne tiennent pas compte de l'aspect caché des intentions derrière les activités. Nous pensons pouvoir découvrir les modèles de processus intentionnels à l'aide de techniques de fouille d'intention. Le but de cet article est de proposer l'utilisation de modèles probabilistes - les Modèles de Markov Cachés (MMC) - pour évaluer les intentions les plus probables à partir des traces. Cet article se concentre sur une approche supervisée pour découvrir les intentions sous-jacentes aux traces d'activités des utilisateurs et de les comparer au modèle de processus intentionnel initial

Usage de modèles dynamiques et spatialement explicites pour la spatialisation de scénarios prospectifs normatifs. Application à la dynamique des plantations forestières industrielles dans le sud chilien

International audienceRESUME. Caractéristiques de la géoprospective, la simulation et la spatialisation des scénarios prospectifs permettent aux sociétés d'anticiper et de réduire leurs incertitudes face aux changements futurs d'occupation et d'utilisation du sol. Malgré une diversité d'approches et de techniques, la construction des scénarios prospectifs suit deux cheminements temporels (exploratoire et normatif). Cet article s'intéresse spécifiquement à la spatialisation des scénarios normatifs et à la pertinence d'une approche exploratoire (dynamique) face à l'application systématique d'une démarche rétrospective (synchronique).Ces scénarios sont appliqués dans un contexte de gestion forestière dans le sud chilien. Ils mettent en évidence deux images contrastées du futur, avec, d'un côté, la préservation de la forêt native et, de l'autre, l'invasion de plantations industrielles exotiques

Use of many classifiers for multifont text recognition

We present in this paper a character recognition system using many classifiers . Each classifier gives an answer and the final result is selected by majority-vote . The system uses six classifiers built around first and second order hidden Markov models (HMM) as well as nearest neighbor considerations . The majority-vote is chosen so as to give becter results than each of the other systems applied individually. The recognition process is followed by a post-processing which employs combinations ofstochastic and dictionary verification methods forword recognition and error-correction .Nous présentons dans cet article un système de reconnaissance de caractères multifontes utilisant plusieurs classifieurs. Chaque classifieur fournit une réponse puis le résultat final est obtenu par vote majoritaire. Les classifieurs sont de deux types: stochastique et plus proche voisin. Les classifieurs stochastiques sont des modèles de Markov cachés du premier et du second ordre. La reconnaissance des caractères est suivie d'un module de vérification lexicale qui utilise un modèle de Markov caché pour les mots dont les paramètres sont déterminés à partir de statistiques sur la langue et d'un dictionnair

Modélisation stochastique des débits journaliers : une nouvelle approche adaptée aux écoulements sahéliens

Sécheresses, sécheresses hydrologiques et étiages -- Études des sécheresses en zone ouest-africaine -- Les processus intermittents -- Modélisation des débits journaliers -- Méthodologie des modélisation des débits journaliers -- Modélisation des impulsions -- Modélisation des décrues -- Procédure de simulation des débits journaliers -- Le fleuve Sénégal et son bassin versant -- Les données de l'étude -- Analyse exploratoire des données de l'étude -- Détermination des événements secs -- Détermination des corbes donnant le coefficient de tarissement en fonction du temps -- Simulation des débits journaliers

Une analyse multivariée de la longue mémoire et des changements de régime de Markov dans les rendements boursiers

La littérature existante sur la façon d'estimer et d'anticiper les rendements boursiers est très diversifiée. En effet, de nombreux auteurs estiment que les modèles linéaires tels que les processus de longue mémoire expliquent mieux les fluctuations sur les marchés boursiers. D'autres estiment plutôt que les modèles non linéaires sont plus adaptés, car les fluctuations sont plutôt déterminées par des chocs structurels. Ainsi un modèle non linéaire tel que celui faisant usage des changements de régimes de Markov serait préférable Notre étude qui est une application empirique des travaux de Haldrup et al (2010), cherche à estimer simultanément ces aspects linéaires et non linéaires, pour les rendements des indices boursiers de Londres (FTSE100), New York (S&P500), Tokyo (NIKKEI225) et Toronto (SPTSX). S'effectuant sur une période de 1984-2010, elle considérera également l'intérêt marginal que pourrait apporter une spécification multivariée plutôt qu'univariée à la prévision des rendements. L'estimation des paramètres de longue mémoire et des changements de régimes de Markov dans les rendements boursiers, confirme les conclusions de nos prédécesseurs. Cependant, suite à la réalisation des prévisions, nous obtiendrons que les modèles Vecteur Autorégressif avec changement de régime de Markov présentent de meilleures propriétés en terme de prévision que les modèles Vecteur Autorégressif avec Longue Mémoire et ceux avec Vecteur Autorégressif avec Changement de Régime de Markov et Longue Mémoire

Recherche d'éléments répétés par analyse des distributions de fréquences d'oligonucléotides

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal