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Analyse statistique de pluies maximales journalières : comparaison de différentes méthodes et application au bassin Guadalhorce (Espagne) IRD
Ferrer, J.P..
Une analyse statistique de séries annuelles de pluies maximales journalières a été réalisée sur les données de 47 stations météorologiques situées dans le bassin du Guadalhorce, en utilisant des méthodes usuellement appliquées à l'étude des crues; trois lois de distribution ont ainsi été retenues dans cette analyse : la loi des valeurs extrêmes généralisées (GEV), la loi Log-Pearson III (LP3) et la loi des valeurs extrêmes à deux composantes (TCEV). Elles ont été ajustées en utilisant conjointement des données locales et régionales et en estimant les paramètres de manière spécifique. Les résultats issus des 3 méthodes ne sont pas significativement différents. La comparaison entre ces trois lois de distribution a été assurée par le biais du calcul d'indices...
Tipo: Text Palavras-chave: PLUVIOMETRIE; ANALYSE STATISTIQUE; MODELISATION; DISTRIBUTION STATISTIQUE; ETUDE COMPARATIVE; LOI DE LOG PEARSON; VALEURS EXTREMES; GEV; TCEV; PLUIE MAXIMALE JOURNALIERE; REGIONALISATION; SERIE CHRONOLOGIQUE.
Ano: 1992 URL: http://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:36988
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Méthode des moments de probabilité pondérés : application à la loi de Jenkinson IRD
Lubes, Hélène; Masson, J.M..
Cet article a pour but de présenter une méthode, relativement nouvelle, d'estimation des paramètres d'une distribution de probabilité : la méthode des moments de probabilité pondérés, introduite par Greenwood et al. (1979). La facilité de mise en oeuvre, la robustesse et l'efficacité de cette méthode ont retenu notre attention. Nous faisons une synthèse des études menées sur l'application de cette méthode à l'estimation des paramètres de la loi de Jenkinson (Generalized Extreme Value Distribution - GEV). (Résumé d'auteur)
Tipo: Text Palavras-chave: PROBABILITE; MODELE MATHEMATIQUE; ESTIMATION; PARAMETRE; LOI DE JENKINSON; VALEURS EXTREMES; MOMENTS DE PROBABILITE PONDERES.
Ano: 1991 URL: http://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:35081
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Statistics of extremes through m-component distribution IRD
Colosimo, C.; Mendicino, G.; Rendong, G..
Cet article presente un modèle probabiliste à composantes multiples en s'appuyant sur l'analyse des chroniques de crues mesurées sur 19 rivières du sud de l'Italie. Un tel modèle peut être modifié si des points aberrants figurent dans l'échantillon considéré. L'identification de tels points aberrants est menée au moyen d'une estimation empirique de deux seuils appropriés, valables pour les rivières du sud de l'Italie. La combinaison de ces seuils permet de déterminer quatre classe de distribution caractérisées par le nombre de composantes (m=1, 2 et 3) du modèle probabiliste. (Résumé d'auteur)
Tipo: Text Palavras-chave: MODELE HYDROLOGIQUE; CRUE; PREVISION; MODELE PROBABILISTE; VALEURS EXTREMES.
Ano: 1993 URL: http://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:40770
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