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Statistiques spatiales pour l’environnement

L. Bel

La plupart des processus étudiés en environnement ou climat concernent une zone géographique et les données mesurées sont spatialisées. Que l’on cherche à prédire le processus en des sites non observés ou dans le futur, à le modéliser à l’aide ou non de covariables, la dépendance spatiale induite doit être identifiée et prise en compte. Dans ce cours on abordera les trois composantes classiques de la statistique spatiale : support continu (géostatistique), support discret (modèles sur réseaux) et support aléatoire (processus ponctuels). Les exemples d’application illustrant les différentes approches sont issus de la pollution, du climat, de l’écologie ou encore de l’agronomie.

 

  • géostatisque : variographie, krigeage, simulations conditionnelles
  • modèles sur réseaux : voisinages, indices de corrélation spatiale, champs de Gibbs-Markov, modélisation AR, modèles avec erreur spatialisée
  • processus ponctuels spatiaux : modèles et tests sur la répartition, processus marqués.