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Etude mathématique du changement climatique dans la région haute savoie

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Par   •  13 Août 2023  •  Compte rendu  •  7 275 Mots (30 Pages)  •  186 Vues

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Projet sp´ecifique - La loi GEV

Prune Roche

Anthony Roux

Mohammed Amine Mjaidila

Juin 2022

1

Table des mati`eres

1  Introduction

6

I  Th´eorie des valeurs extrˆemes

7

2

Introduction de la Th´eorie

7

3

Distribution des valeurs extrˆemes g´en´eralis´ees

7

4

Estimation des param`etres

8

II  Extraction des maximums de temp´erature depuis un

jeu de donn´ees

10

5

Pr´esentation du probl`eme

10

6

Donn´ees obtenues pour la station Thonon-INRA

10

III  Les r´esultats avec le logiciel R

11

7

Les r´esultats pour les diff´erentes lois

11

7.1

La loi de Gumbel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

7.2

La loi d’extremum g´en´eralis´ee (GEV) . . . . . . . . . . . . . . . .

13

7.3

La loi d’extremum g´en´eralis´ee dans le cas non stationnaire . . . .

14

7.3.1

Non stationnarit´e sur le param`etre de localisation  . . . .

15

7.3.2  Non stationnarit´e sur le param`etre d’´echelle . . . . . . . .

16

7.3.3

Graphique obtenus pour les 2 mod`eles non-stationnaire  .

17

8

Comparaison de mod`eles

18

8.1

Introduction des hypoth`eses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

8.2

Principe du test de ratio de vraisemblance . . . . . . . . . . . . .

18

8.3

Quelques d´efinitions  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

8.3.1  Les risques de 1`ere et 2nde esp`ece  . . . . . . . . . . . . .

18

8.3.2  Niveau du test α . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

8.3.3

La p-value . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

8.4

Comparaison entre la loi de Gumbel et la loi GEV sur le logiciel R

19

8.5

Comparaison entre la loi GEV et la loi GEV dans le cas de non

stationnarit´e sur la localisation  . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

8.6

Comparaison entre la loi GEV et la loi GEV dans le cas de non

stationnarit´e sur l’´echelle  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

9

Une premi`ere preuve sur R en faveur d’un r´echauffement cli-

matique

21

2

IV  Programmation sous Python

23

10

Trac´e de la fonction densit´ de probabilit´e associ´ee `a la loi GEV

23

10.1

Propri´et´es de la loi GEV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

10.2 Implantation sur Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

10.2.1

La densit´ de probabilit´e associ´e `a la loi GEV dans le cas

non-stationnaire sur le param`etre de localisation  . . . . .

23

10.2.2

La densit´ de probabilit´e associ´ee `a la loi GEV dans le cas

non-stationnaire sur le param`etre d’´echelle . . . . . . . . .

24

10.2.3

La densit´ de probabilit´e associ´ee `a la loi GEV classique .

25

11

Algorithme de recherche `a l’aveugle

25

12

La m´ethode du gradient

26

12.1

Pr´esentation de la m´ethode  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

12.2

Calculs th´eoriques  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

12.2.1

Fonction de densit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

12.2.2

Vraisemblance  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

12.2.3

Gradient de la fonction du maximum de vraisemblance . .

27

12.2.4

Optimisation du pas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

12.3 Code python  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

12.4

R´esultats  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

13

La m´ethode du recuit simul´e

29

14

Conclusion

30

A

Annexe 1 : Programme d’extraction des maxima

31

B

Annexe 2 : Programme associ´e `a la Loi de Gumbel

34

C

Annexe 3 : Programme associ´e `a la Loi GEV

34

D

Annexe 4 : Programme implant´e pour la Loi GEV en non-

stationnaire

35

E

Annexe 5 : Programmes pour les diff´erents tests de ratio

35

F

Annexe 6 : Programmes Python pour les trac´es de la densit´

de probabilit´e de la Loi GEV

37

G

Annexe 7 : Programme de recherche `a l’aveugle

39

...

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