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• W1521966542 abstract "La modelisation des evenements climatiques extremes est aujourd'hui un champ de recherches particulierement actif, notamment de par l'importance de leurs impacts economiques et sociaux. Dans cet article nous portons notre attention sur la modelisation statistique des maxima de precipitations, car de telles donnees sont disponibles aux pas de temps journalier et mensuel sur plusieurs decennies et en de nombreux sites. Notre but est de proposer deux nouveaux modeles a espace d'etats dont les fondations probabilistes reposent sur la theorie des valeurs extremes (EVT en anglais). Notre premier modele tire parti des processus max-stables, etudies entre autres par Davis and Resnick (1989). Il peut etre vu comme la transposition du filtre de Kalman lineaire et gaussien a un monde de type Frechet, ou l'addition a + b est remplacee par l'operation maximum a V b = max(a, b), et ou les bruits sont a queue lourde au lieu d'etre gaussiens. Notre second modele se base sur le modele de melange pour les extremes propose par Fougeres et al. (2006). Sa flexibilite et sa richesse en termes d'applications en sont un atout essentiel. En plus des interrogations theoriques que suscitent nos modeles, leur principal interet est de creer des liens simples et puissants entre la EVT et le domaine de l'assimilation de donnees. Ce dernier regroupe des techniques statistiques et dynamiques abondamment utilisees dans les etudes climatiques. Ces procedures necessitent de combiner d'une part des donnees issues d'observations et d'autre part les principes dynamiques sous-jacents qui gouvernent le systeme physique a l'oeuvre. C'est pourquoi l'amelioration de notre connaissance des extremes et de leur representation dans le cadre d'un modele a espace d'etats est d'un interet tout particulier du point de vue de l'assimilation de donnees." @default.
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