Séance de cours

Précipitations et conception hydrologique

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Dans cours

ENV-221: Hydrology for engineers

This is an introductory course to key concepts and methods in physical and engineering hydrology. ...

Description

Cette séance de cours se concentre sur les méthodes pour définir la tempête de conception pour un lieu donné et la durée des précipitations. Il couvre les analyses statistiques des données de précipitations, les méthodes empiriques, la position de Weibull et les distributions de probabilité pour les extrêmes de précipitations. L'instructeur explique la position du tracé de Weibull, la distribution empirique des maximums de précipitations, la distribution de Gumbel et l'estimation de ses paramètres. La séance de cours traite également de la distribution surfacique des précipitations, du facteur de réduction spatiale, des relations intensité-durée-fréquence et des paramétrisations des courbes IDF. Il se termine par des exemples de cartes de l'intensité des précipitations et de la façon de relier la période de retour à la profondeur des précipitations.

Enseignant·e·s (3)

Sara Bonetti

Expertise Ecohydrological and geomorphological modeling Education PhD | Civil and Environmental Engineering 2018 – 2018 Duke University Teaching & PhD PhD Students Benjamin Andre De Blois Kargere, Qiming Sun, Frédéric Laurent Lardet, Taiqi Lian, Felix Bauer Courses Ecohydrological modeling ENV-411 This course provides the theoretical basis for understanding and modeling the interactions between the hydrologic cycle, vegetation, soil, climate, and human society. Hydrology

Andrea Rinaldo

Paolo Benettin

I was born in Padova, Italy, in 1986. After high school, I started the Environmental Engineering program at the University of Padova (Bachelor and Master), where I followed the 'soil protection' curriculum. During my Master studies I spent a semester as Erasmus student at Wageningen University (Wageningen, the Netherlands) to follow courses in Hydrology. After graduation, I decided to bring my education further and I started a Ph.D. at the civil and environmental engineering department at the University of Padova. My Ph.D. thesis focused on hydrologic transport and travel time distributions at the catchment scale. My contribution to the subject included both new theoretical formulations and extensive numerical applications to real catchments. During my Ph.D., I also spent 7 months as visiting research fellow at Virginia Tech University (Blacksburg, USA). Since I arrived at EPFL as post-doc in 2015, I started being involved in field and experimental activities, which allowed me to learn about practical experimental problems. In 2017 I had the opportunity to by hired by the ECHO laboratory as a permanent scientist, conducting research in the field of catchment hydrology.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (31)

Loi d'extremum généralisée

En probabilité et statistique, la loi d'extrémum généralisée est une famille de lois de probabilité continues qui servent à représenter des phénomènes de valeurs extrêmes (minimum ou maximum). Elle comprend la loi de Gumbel, la loi de Fréchet et la loi de Weibull, respectivement lois d'extrémum de type I, II et III. Le théorème de Fisher-Tippett-Gnedenko établit que la loi d'extremum généralisée est la distribution limite du maximum (adéquatement normalisé) d'une série de variables aléatoires indépendantes de même distribution (iid).

Loi de Fréchet

En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Fréchet est un cas particulier de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Weibull. Le nom de cette loi est dû à Maurice Fréchet, auteur d'un article à ce sujet en 1927. Des travaux ultérieurs ont été réalisés par Ronald Aylmer Fisher et L. H. C. Tippett en 1928 et par Emil Julius Gumbel en 1958. Sa fonction de répartition est donnée par : où est un paramètre de forme.

Théorie de l'estimation

En statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Statistique

La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».

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Séances de cours associées (64)

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Théorie statistique : Fondamentaux

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

Inférence maximale de vraisemblance

Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.

Probabilité et statistiques

Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.

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Concepts associés (31)

Loi d'extremum généralisée

Loi de Fréchet

Théorie de l'estimation

Maximum de vraisemblance

Statistique

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