1/57 [email protected] Etude statistique des
chroniques des paramtres climatiques en Europe dans la priode
instrumentale drd. Marcel Mateescu lanalyse des cycles par la
mthode frquentielle des ondelettes Directeurs des recherches :
Prof. dr. Ionel HAIDU (U.B.B.) Prof. dr. Pierre CARREGA (U.N.S.)
http://marcelmateescu.info/doctorat/these.pdfhttp://marcelmateescu.info/doctorat/these.pdf,
pres.ppt
Page 2
2/57 [email protected] Structure Introduction,
Contexte & Motivation Mthode danalyse du climat / outils
statistiques Approches traditionnelles Lanalyse des cycles - mthode
des ondelettes Contributions personnelles - amliorations /
ondelettes Application de la mthode aux donnes climatiques: 16
stations de lEurope / priode rcente Rsultats dtaills (Salamanca)
Rsultats synthtiques domaine temporel & frquentiel Conclusions
gnrales 1. 2. 3. 4.
Page 3
3/57 [email protected] 1. Introduction le
domaine de recherche le contexte le questionnement H lhypothse la
motivation de ce travail le projet de recherche les techniques
utilises
Page 4
4/57 [email protected] Le contexte gnral de la
recherche lanalyse statistique des donnes climatiques
exploratoireinfrentielle exploratoire / infrentielle ses frontires
exprimentation rptitive exprimentation rptitive modlisation &
simulation modlisation & simulation H Les diverses mthodes
statistiques danalyse sont assez puissantes, adaptes et capables de
distinguer des donnes dentre correctes possibilits damlioration
possibilits damlioration 1. Introduction
Page 5
5/57 [email protected] Le projet de recherche.
La mthode Appliquer des outils statistiques Consacrs Nouveaux &
amliors (contributions personnelles) aux chroniques des donnes
climatiques (tempratures & prcipitations) Mensuels, annuels
Journalires (approche innovante) 1. Introduction Appliqu
Interdisciplinaire
Page 6
6/57 [email protected] Les techniques utilises
Acquis statistique et mthodologique existant Ruptures : tests
Mann-Kendall, Wilkoxon, Pettitt, SNHT Tendances:
Easterling-Peterson Cycles : Fourier 1. Introduction Nouvelles
approches / contributions personnelles lamlioration de la mthode
Ruptures: dans les priodicits Tendances: signification / longueur
de lchantillon Cycles : Ondelettes, fine granularit des donnes
Page 7
7/57 [email protected] Lespace et la priode
couverts 16 stations mto de lEurope temprature minimale, maximale,
prcipitations 1. Introduction priode instrumentale rcente :
1945-2008 donnes journalires
Page 8
8/57 [email protected] 2. Prsentation des outils
statistiques que lon utilise dans lanalyse de lvolution temporelle
du climat dun site la thorie en amont des analyses statistiques tat
de lart de la mthode Les Ondelettes un meilleur outil pour lanalyse
des cycles Contributions personnelles lamlioration de lanalyse par
ondelettes en climatologie : dmonstration de lapplicabilit de la
mthode sur des donnes journalires de temprature recherche des
discontinuits frquentielles dans les donnes
Page 9
9/57 [email protected] Les approches
traditionnelles danalyse tat de lart de la mthode la reconstruction
des sries la dtection des ruptures lhomognisation des sries
lanalyse des tendances Contribution personnelle: outil danalyse
comparative des tendances la dtection traditionnelle des cycles -
lanalyse de Fourier 2. Prsentation des outils statistiques
Page 10
10/57 [email protected] Outil danalyse
comparative des tendances Un systme climatique contient de la
variabilit pour diffrentes chelles de temps distinction tendances
variabilit pour quel laps de temps doit-on calculer les tendances?
2. Outils statistiques / Tendances / Contributions
personnelles
Page 11
11/57 [email protected] Les approches
traditionnelles danalyse un tat de lart de la mthode la
reconstruction des sries la dtection des ruptures lhomognisation
des sries lanalyse des tendances Contribution personnelle: outil
danalyse comparative des tendances la dtection traditionnelle des
cycles - lanalyse Fourier 2. Prsentation des outils
statistiques
Page 12
12/57 [email protected] La dtection des cycles
par lanalyse de Fourier Dcomposition dun signal dans une somme de
sinusodes = Signal continu 2. Outils statistiques / Cycles et
frquences / Fourier
Page 13
13/57 [email protected] La dtection des cycles
par lanalyse de Fourier Dcomposition dun signal dans une somme de
sinusodes Spectrogramme frquences des sinusodes = f(x) = sin(x) + 2
sin(2x) + 3 sin(x/2) Signal continu 2. Outils statistiques / Cycles
et frquences / Fourier
Page 14
14/57 [email protected] La dtection des cycles
par lanalyse de Fourier Dtection des frquences des signaux Dtection
des moments dapparition des signaux Signal transitoire 2. Outils
statistiques / Cycles et frquences / Fourier
Page 15
15/57 [email protected] Limites de lanalyse de
Fourier Impossibilit davoir en mme temps une bonne prcision en
temps et en frquence principe dincertitude de Heisenberg 2. Outils
statistiques / Cycles et frquences / Fourier
Page 16
16/57 [email protected] Les Ondelettes un
meilleur outil contourne le principe dincertitude de Heisenberg
Information apriori rajoute : forme de londe(lette) 2. Outils
statistiques / Cycles et frquences / Ondelettes
Page 17
17/57 [email protected] Ondelettes vs. Fourier
Temps Frquence Signification statistique 2. Outils statistiques /
Cycles et frquences / Ondelettes vs. Fourier
Page 18
18/57 [email protected] Contributions
personnelles Valider la mthode danalyse ondelette sur des donnes
climatiques Chroniques des donnes journalires de tempratures tendre
la mthode danalyse des chroniques climatiques Identification des
discontinuits dans les priodicits 2. Outils statistiques /
Ondelettes / Contributions personnelles
Page 19
19/57 [email protected] Validation pour des
donnes journalires de temprature 2. Outils statistiques /
Ondelettes / Contributions personnelles / Validation Domaine
original : distribution gaussienne Distribution bimodale
Page 20
20/57 [email protected] Validation Monte-Carlo :
2. Outils statistiques / Ondelettes / Contributions personnelles /
Validation Mthode Monte Carlo : Dtermine la signification
statistique de manire empirique Gnrer de milliers denchantions
alatoires vraisemblables Appliquer X() et comparer les rsultats Pas
de diffrences? pas de signification Gnrateur de clones des
chroniques de temprature Mme structure que la chronique relle
22/57 [email protected] Metropolis-Hastings 2.
Outils statistiques / Ondelettes / Contributions personnelles /
Validation Technique: chaines Markov Cration dun chantillon avec la
distribution A partir dune f.d.p. paramtrable Dfinir les justes
fonctions
Page 23
23/57 [email protected] Chroniques (chantillons)
gnres par M.-H. 2. Outils statistiques / Ondelettes / Contributions
personnelles / Validation Caractristiques similaires: Mme moyenne
Mme cart-type Mme autocorellation Mme distribution Priodicit
diffrente Choisie exprs afin de valider lanalyse des frquences
Page 24
24/57 [email protected] Mthode ondelette:
rsultats simules >> Validation 2. Outils statistiques /
Ondelettes / Contributions personnelles / Validation Calcul des
milliers des spectres Ondelette partir des chantillons simules
Dtermination du niveau de la signification statistique
Page 25
25/57 [email protected] Contributions
personnelles Valider la mthode danalyse ondelette sur des donnes
climatiques Chroniques des donnes journalires de tempratures
Eteindre la mthode danalyse des chroniques climatiques
Identification des discontinuits dans les priodicits 2. Outils
statistiques / Ondelettes / Contributions personnelles
Page 26
26/57 [email protected] Dtection des
discontinuits frquentiels 2. Outils statistiques/ Ondelettes/
Contrib. perso./ Discontinuits frquentiels Sensibilit unique de la
transforme Ondelette Dtection des discontinuits inaperues par
dautres approches
Page 27
27/57 [email protected] Algorithme de dtection
des discontinuits frquentiels 2. Outils statistiques/ Ondelettes/
Contrib. perso./ Discontinuits frquentiels Conception dun
algorithme de dtection des discontinuits Implmentation de celui-ci
dans un outil informatique Application de celui-ci aux chroniques
relles tudies Ex: Cluj Napoca, Prcipitations, 1953 -2008
Page 28
28/57 [email protected] Application de la mthode
aux donnes climatiques 3. Application aux donnes climatiques
Recherche dtudes rcentes sur le climat de lEurope Choix des tests
re-drouler, des nouvelles analyses lancer Choix des stations
analyser Chroniques des donnes journalires Chroniques assez longues
Disponibilit E.C.A.& D. 1947-2008
Page 29
29/57 [email protected] Analyse des chroniques
3. Application aux donnes climatiques Chroniques des donnes
journalires de: Tempratures minimales (TN) Tempratures
maximales(TX) Prcipitations(R) Indices calculs TNn, TXx, GSL, DTR,
CDD, CWD etc. Recherche des: Ruptures : Mann-Kendall, Wilkoxon,
Pettitt, SNHT, discontinuits Ondelette Tendances :
Easterling-Peterson, approche comparative personnelle Cycles :
Fourier, Ondelette
Page 30
30/57 [email protected] Exemple dtaill:
Salamanca, 1945-2008 3. Application aux donnes climatiques /
Salamanca 40.96N -5.65E 765m Base arienne de Matacn labri des
effets durbanisation influences directes des vents de
lAtlantique
32/57 [email protected] Tempratures minimales :
Tendances Tendance gnrale faible et insignifiante Deux tendances
opposes 1975 anne de changement de rgime 3. Application aux donnes
climatiques / Salamanca/ Tempratures
Page 33
33/57 [email protected] Outil danalyse
comparative des tendances Un systme climatique contient de la
variabilit pour diffrentes chelles de temps distinction tendances
variabilit pour quel laps de temps doit-on calculer les tendances?
Salamanca 1945-2008 Tempratures Minimes 2. Outils statistiques /
Tendances / Contributions personnelles 3. Application aux donnes
climatiques / Salamanca/ Tempratures
40/57 [email protected] Prcipitations - Cycles
3. Application aux donnes climatiques / Salamanca/ Prcipitations
Fourier 3 mois 1 an 2 ans
Page 41
41/57 [email protected] Prcipitations Cycles 3.
Application aux donnes climatiques / Salamanca/ Prcipitations
Ondelettes cycle biannuel cycle saisonnier rsultats diffrents de
ceux des tempratures
Page 42
42/57 [email protected] Rsultats synthtiques 3.
Application aux donnes climatiques / Rsultats synthtiques Mme
analyses appliques aux 16 stations prsentation comparative des
comportements prsentation synthtique Tendances Cycles Tempratures
Prcipitations Indices drives
Page 43
43/57 [email protected] Tempratures: TNn / TNx
3. Application / Rsultats synthtiques/ Tendances/ Tempratures
croissance significative 95% confiance statistique croissance sig.
75% Pas de tendance dcroissance sig. 75% dcroissance sig. 95%
Minimales absolues Maxima des minimales
Page 44
44/57 [email protected] Tempratures: FD0 3.
Application / Rsultats synthtiques/ Tendances/ Tempratures
croissance significative 95% confiance statistique croissance sig.
75% Pas de tendance dcroissance sig. 75% dcroissance sig. 95% FD0:
journes de gel De Bilt Prague Cluj Napoca
Page 45
45/57 [email protected] Tempratures: TXn / TXx
3. Application / Rsultats synthtiques/ Tendances/ Tempratures
croissance significative 95% confiance statistique croissance sig.
75% Pas de tendance dcroissance sig. 75% dcroissance sig. 95%
Minima des maximalesMaximales absolues
Page 46
46/57 [email protected] Tempratures: WSDI 3.
Application / Rsultats synthtiques/ Tendances/ Tempratures
croissance significative 95% confiance statistique croissance sig.
75% Pas de tendance dcroissance sig. 75% dcroissance sig. 95% WSDI:
nombre dpisodes aux 6 jours ou TX>90me percentile De Bilt Oslo
Zurich
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47/57 [email protected] Prcipitations : R10mm,
SDII 3. Application / Rsultats synthtiques/ Tendances/
Prcipitations croissance significative 95% confiance statistique
croissance sig. 75% Pas de tendance dcroissance sig. 75%
dcroissance sig. 95% R10mm Nombre de journes aux prcipitations
fortes SDII Prcipitation totale pour les jours au PRCPT >
1.0mm
50/57 [email protected] Prcipitations 3.
Application / Rsultats synthtiques/ Cycles Diffrences prononces
entre les stations Influence continentale / ocanique Cycles: 1 an 2
ans 4 ans 7-8 ans
52/57 [email protected] Prcipitations :
cartographie des cycles 3. Application / Rsultats synthtiques/
Cycles/ Prcipitations Cycle 7-8 ans ocanique
Page 53
53/57 [email protected] Conclusions gnrales H
Les diverses mthodes statistiques danalyse sont assez puissantes,
adaptes et capables de distinguer des donnes dentre correctes?
appliquer / amliorer des mthodes pour la dtection &
quantification des changements du climat Donnes : techniques
dhomognisation utilit des donnes journalires Rsultats /
signification Nombre rduit des stations + rpartition parse pas de
conclusions sur les volutions climatiques pas de conclusions sur
les volutions climatiques 4. Conclusions gnrales
Page 54
54/57 [email protected] Conclusions gnrales
Rsultats confirment ou sont en concordance avec des rsultats des
autres chercheurs acquis par des mthodes dj consacres Rchauffement
observable en Europe 1975 anne de changement de rgime augmentation
des prcipitations 4. Conclusions gnrales
Page 55
55/57 [email protected] Conclusions gnrales
Nouveaux rsultats : plutt des amliorations mthodologiques nouvelle
approche - ondelettes linfluence dun cycle non classifi de 7-8 ans
pour les stations ocaniques 4. Conclusions gnrales
Page 56
56/57 [email protected] Conclusions gnrales H
Les diverses mthodes statistiques danalyse sont assez puissantes,
adaptes et capables de distinguer des donnes dentre correctes
Approches consacres pour dtecter des ruptures, sauts, et tendances:
+robustes +adaptes depuis des annes rsultats numriques sans
intelligence climatique Comparaison des divers rsultats imprative
Approches consacres pour dtecter des cycles bien complmentes par la
mthode ondelette contributions personnelles Possibilit trs rcente
dapplication: Donnes journalires Puissance de calcul 4. Conclusions
gnrales
Page 57
57/57 [email protected] FIN Je vous remercie
fortement pour votre attention et votre soutien
http://marcelmateescu.info/doctorat/these.pdf
http://marcelmateescu.info/doctorat/pres.ppt votre disposition pour
rpondre vos questions et toute autre information complmentaire
