Analyse bivariée des caractéristiques des températures de l'eau en rivière

La prévision de la température de l'eau est essentielle à la gestion des ressources aquatiques de nos rivières. Les chercheurs croient fermement que les changements de température dus au changement climatique dans la région de l'Atlantique entraîneront des températures plus élevées en été, une période qui a déjà un effet négatif sur les ressources aquatiques. L'objectif de cette recherche était de prédire la température de l'eau des cours d'eau à l'aide d'un modèle stochastique pour estimer les événements extrêmes. La région d'étude était le ruisseau Catamaran, un affluent du bassin versant de Miramichi. Les données sur la température de l'eau étaient disponibles de 1992 à 2000. Deux composantes peuvent expliquer les séries chronologiques de la température de l'eau : la composante annuelle et les valeurs résiduelles. Une série de Fourier a été utilisée pour expliquer la composante annuelle et les valeurs résiduelles à court terme ont ensuite été calculées. Afin de modéliser la survenue d'événements extrêmes, un modèle de pic au-dessus de la valeur seuil a été choisi, et la série d'événements de température au-dessus de ce seuil a été modélisée par un processus de Poisson. À partir de cette série, deux analyses ont été effectuées. Tout d'abord, les durées (jours), les intensités (°C) et les volumes (°C*jours) des événements ont été considérés séparément comme des ensembles indépendants et identiques de variables aléatoires. Ensuite, une analyse bidimensionnelle a été réalisée avec les combinaisons suivantes : intensité-volume, durée-intensité et durée-volume. Les distributions bivariées avec des marginaux exponentiels, présentées par Singh et Singh (1991) (modèle A) et par Nagao et Kadoya (1971) (modèle B), ont été modifiées pour donner des marginaux distribués de Pareto, comme le suggèrent Ashkar et El-Jabi (2002) et Ashkar et Bayentin (2001). Des tests d'ajustement KHI-carré (χ 2) et de Kolgomorov-Smirnov (K-S) ont été utilisés pour évaluer les distributions. Les ajustements entre les lois théoriques et observées se sont révélés généralement acceptables. Cependant, le modèle B a obtenu de meilleurs résultats que le modèle A.

Name thesis:degree_name

Maîtrise ès sciences appliquées

Level thesis:degree_level

2e cycle

Discipline thesis:degree_discipline

Faculté d'ingénierie

Grantor dc:publisher

Université de Moncton

Year dc:date.issued

2003

Author dc:creator

• Allain Bélanger, Margot.

Advisor dc:contributor.advisor

• El-Jabi, Nassir

• Eau
• Température
• Prévision
• Modèles mathématiques
• Analyse stochastique

Statement dc:rights

• Author

Language dc:language.iso

iso639-2b, fre

Identifier

oclc: 726330661

Dc Identifier Other

umir:522

OAI identifier oai:identifier

oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/6924