Prix EPFL de doctorats 2014 - Raphaël Huser
STATISTICAL MODELING AND INFERENCE FOR SPATIO-TEMPORAL EXTREMES, Thèse EPFL n° 5946 (2013), Directeur de thèse : Prof. Anthony Davison
"Pour ses contributions à la modélisation statistique des valeurs extrêmes, en particulier pour son étude spatio-temporelle novatrice de cas hors norme de pluie, comprenant des éléments théoriques, méthodologiques et computationnels."
L’évaluation des risques liés aux phénomènes naturels extrêmes est de plus en plus d’actualité. Au cours des années précédentes, la communauté scientifique a réalisé l’importance de considérer l’ampleur spatiale, voire spatio-temporelle, de ces événements extrêmes. Historiquement, les distributions des valeurs extrêmes ont joué un rôle majeur dans la modélisation statistique des événements rares en des lieux donnés, mais pour l’évaluation des risques, il est également crucial tenir compte de la dépendance spatiale : si celle-ci est forte, les événements extrêmes ont tendance à arriver simultanément en différents endroits, augmentant ainsi le risque global.
Dans cette thèse, de nouveaux modèles de dépendance pour les extrêmes spatio-temporels, justifiés par des raisonnements asymptotiques, sont développés, et des méthodes d’inférence novatrices pour ajuster ces modèles aux observations excédant des seuils élevés sont proposées. L’approche préconisée est plus efficace que les méthodes traditionnelles basées sur les maxima de blocs (par exemple annuels), et permet une analyse plus détaillée des extrêmes, mais requiert également un traitement plus sophistiqué de la dépendance.
Les idées sont illustrées par une application à des données de pluie horaires mesurées en Suisse occidentale, et s’avérèrent adéquates pour une modélisation réaliste de leurs propriétés extrémales.