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Analyse statistique des pluies journalières dans la région steppique de l’Ouest Algérie. / BOUCEFIANE Abdelkader 

Public ISBD Titre : Analyse statistique des pluies journalières dans la région steppique de l’Ouest Algérie. Type de document : document électronique Auteurs : BOUCEFIANE Abdelkader, Auteur ; MEDDI Mohamed, Directeur de thèse ; CHERIF El-Amine, Directeur de thèse Année de publication : 2017-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Hydraulique:Hydraulique Mots-clés : الج ا زئر.منطقة السهوب لغرب ،Gumbel ،GEVالأمطار، القیم القصوى الیومیة، الإحصاء، دوال التوزیع Pluies, Maximales Journalières, Statistiques, Distributions, GEV, Gumbel, Steppes de l’Ouest Algérie. Rainfall, maximum daily, Statistics, Distributions, GEV, Gumbel, Steppes of western Algeria. Résumé : L’ajustement des pluies journalières maximales annuelles montre que le modèle gumbelien classiquement utilisé n’est pas parfaitement bien adapté à la région steppique de l’Ouest Algérie. En fait la présence dans un échantillon de taille 40, d’une observation de fréquence centennale affecte l’estimation des paramètres et conduit à sous-estimer la fréquence de cette valeur. On trouve alors que l’on a observé beaucoup trop de pluies dont la loi de Gumbel estime la période de retour à plus de 10 ans. Manifestement la loi de Gumbel a tendance à sous-estimer les précipitations extrêmes. Dans une deuxième étape, nous avons tenté d’utiliser la loi GEV en ajustant les trois paramètres pour chacune des stations pluviométriques. En conséquence de la forte incertitude sur l’estimation du paramètre de forme k due surtout à la taille des échantillons, il n’est pas souvent possible de rejeter l’hypothèse nulle. Par ailleurs on pourrait préjuger que k soit caractéristique du climat et présente ainsi une structure spatiale. Ainsi, on opte pour hypothèse que les pluies journalières maximales annuelles de notre région sont distribuées selon des lois GEV mais dont k est une constante régionale à déterminer. Une valeur de k= -0.053 constante sur la zone est une hypothèse acceptable vis-à-vis des incertitudes sur les estimations locales. Cette valeur de k permet également de retrouver globalement un nombre d’observation en accords avec les périodes de retour estimées. Outre, l’analyse régionale des pluies journalières maximales basée sur la méthode des L-moments à montrer l’aptitude des pluies journalières maximales de la région d’étude de suivre une distribution généralisée de valeurs extrêmes (GEV). Annual maximum daily rainfall adjustment shows that the model gumbelien traditionally used is not perfectly suited to the steppe region of western Algeria. In fact the presence in a sample of size 36, a centennial observation of frequency affects the estimation of parameters and leads to underestimate the frequency of that value. We therefore simulate what could be the number of observations based on their frequency estimated taking into account this effect. We then find that there was too much rain that the Gumbel distribution estimates the return period more than 10 years. Clearly the Gumbel distribution tends to underestimate the extreme precipitation. In a second step, we tried to use the GEV law by adjusting the three parameters for each of the rainfall stations. Consequently of the high uncertainty in estimating of the shape parameter k mainly due of sample size, that it is often not possible to reject the null hypothesis. Furthermore it could prejudice that k is characteristic of the climate and thus has a spatial structure. Therefore we opted for hypothesis that annual maximum daily rainfalls in our region are distributed according to GEV laws but k is a regional constant to be determined. A value of k=-0053 constant over the area is an acceptable hypothesis in relation to the uncertainties on the local estimates. This value of k allows also find overall a number of observations in agreement with the estimated return periods. Furthermore, the regional analysis of maximum daily rainfall based on L-moments method show the ability of generalized extreme value model (GEV) to represent the distribution of maximum daily rainfall of the study area. المستعمل عادة، یعتبر غیرGumbel لقد تبین من خلال مطابقة توزیع الأمطار الیومیة القصوى السنویة، أن نموذج مناسب تماما لمنطقة السهوب لغرب الج ا زئر. في الواقع ، إن تواجد قیمة ذات تردد 100 سنة في عینات لا تتعدى 40 قیمة، یؤثر في تقدیر الثوابت مما یؤدي إلى ترددها بأكثر Gumbel تقدیر ناقص لتردد هذه القیمة. وبالتالي نجد أن هناك الكثیر من قیم الأمطار حیث یقدر قانون یمیل إلى التقلیل من قیمة هطول الأمطار الیومیة القصوى. Gumbel من 10 سنوات، ومن هنا یتضح أن قانون من خلال تقدیر الثوابت الثلاث لهذا النموذج لكل (GEV) في المرحلة الثانیة ، حاولنا استخدام نموذج القیمة القصوى العام الناتج أساسا عن حجم العینات، (k) محطة من محطات قیاس الأمطار. ونتیجة للارتیابات الكبیرة في تقدیر ثابت الشكل (k) فإنه من غیر الممكن و في غالب الأحیان رفض الفرضیة الصفریة. من ناحیة أخرى، یمكن لنا الحكم مسبقا على أن هو سمة ممیزة للمناخ ویقدم إذا بنیة مكانیة. وبالتالي، سنعتمد فرضیة، أن توزیع هطول الأمطار الیومیة القص وى السنویة ثابتة للمنطقة هي k = - هو ثابت إقلیمي یتم تحدیده. تعتبر القیمة 0.053 k ولكن ،(GEV) في منطقتنا یتم وفقًا لقوانین هذه إمكانیة العثور على k فرضیة مقبولة مقارنة بالارتیابات المسجلة حول التقدی ا رت على مستوى المحطة. كما تتیح قیمة عدد قیم مطابق على العموم للترددات المقدرة. أظه رت قابلیة ،L-moments بالإضافة إلى ذلك، أن التحلیل الإقلیمي لهطول الأمطار الیومیة القص وى باستعمال طریقة .(GEV) هطول الأمطار الیومیة القص وى لمنطقة الد ا رسة لإتباع نموذج توزیع القیم القصوى العام Analyse statistique des pluies journalières dans la région steppique de l’Ouest Algérie. [document électronique] / BOUCEFIANE Abdelkader, Auteur ; MEDDI Mohamed, Directeur de thèse ; CHERIF El-Amine, Directeur de thèse . - 2017-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Hydraulique:Hydraulique Mots-clés : الج ا زئر.منطقة السهوب لغرب ،Gumbel ،GEVالأمطار، القیم القصوى الیومیة، الإحصاء، دوال التوزیع Pluies, Maximales Journalières, Statistiques, Distributions, GEV, Gumbel, Steppes de l’Ouest Algérie. Rainfall, maximum daily, Statistics, Distributions, GEV, Gumbel, Steppes of western Algeria. Résumé : L’ajustement des pluies journalières maximales annuelles montre que le modèle gumbelien classiquement utilisé n’est pas parfaitement bien adapté à la région steppique de l’Ouest Algérie. En fait la présence dans un échantillon de taille 40, d’une observation de fréquence centennale affecte l’estimation des paramètres et conduit à sous-estimer la fréquence de cette valeur. On trouve alors que l’on a observé beaucoup trop de pluies dont la loi de Gumbel estime la période de retour à plus de 10 ans. Manifestement la loi de Gumbel a tendance à sous-estimer les précipitations extrêmes. Dans une deuxième étape, nous avons tenté d’utiliser la loi GEV en ajustant les trois paramètres pour chacune des stations pluviométriques. En conséquence de la forte incertitude sur l’estimation du paramètre de forme k due surtout à la taille des échantillons, il n’est pas souvent possible de rejeter l’hypothèse nulle. Par ailleurs on pourrait préjuger que k soit caractéristique du climat et présente ainsi une structure spatiale. Ainsi, on opte pour hypothèse que les pluies journalières maximales annuelles de notre région sont distribuées selon des lois GEV mais dont k est une constante régionale à déterminer. Une valeur de k= -0.053 constante sur la zone est une hypothèse acceptable vis-à-vis des incertitudes sur les estimations locales. Cette valeur de k permet également de retrouver globalement un nombre d’observation en accords avec les périodes de retour estimées. Outre, l’analyse régionale des pluies journalières maximales basée sur la méthode des L-moments à montrer l’aptitude des pluies journalières maximales de la région d’étude de suivre une distribution généralisée de valeurs extrêmes (GEV). Annual maximum daily rainfall adjustment shows that the model gumbelien traditionally used is not perfectly suited to the steppe region of western Algeria. In fact the presence in a sample of size 36, a centennial observation of frequency affects the estimation of parameters and leads to underestimate the frequency of that value. We therefore simulate what could be the number of observations based on their frequency estimated taking into account this effect. We then find that there was too much rain that the Gumbel distribution estimates the return period more than 10 years. Clearly the Gumbel distribution tends to underestimate the extreme precipitation. In a second step, we tried to use the GEV law by adjusting the three parameters for each of the rainfall stations. Consequently of the high uncertainty in estimating of the shape parameter k mainly due of sample size, that it is often not possible to reject the null hypothesis. Furthermore it could prejudice that k is characteristic of the climate and thus has a spatial structure. Therefore we opted for hypothesis that annual maximum daily rainfalls in our region are distributed according to GEV laws but k is a regional constant to be determined. A value of k=-0053 constant over the area is an acceptable hypothesis in relation to the uncertainties on the local estimates. This value of k allows also find overall a number of observations in agreement with the estimated return periods. Furthermore, the regional analysis of maximum daily rainfall based on L-moments method show the ability of generalized extreme value model (GEV) to represent the distribution of maximum daily rainfall of the study area. المستعمل عادة، یعتبر غیرGumbel لقد تبین من خلال مطابقة توزیع الأمطار الیومیة القصوى السنویة، أن نموذج مناسب تماما لمنطقة السهوب لغرب الج ا زئر. في الواقع ، إن تواجد قیمة ذات تردد 100 سنة في عینات لا تتعدى 40 قیمة، یؤثر في تقدیر الثوابت مما یؤدي إلى ترددها بأكثر Gumbel تقدیر ناقص لتردد هذه القیمة. وبالتالي نجد أن هناك الكثیر من قیم الأمطار حیث یقدر قانون یمیل إلى التقلیل من قیمة هطول الأمطار الیومیة القصوى. Gumbel من 10 سنوات، ومن هنا یتضح أن قانون من خلال تقدیر الثوابت الثلاث لهذا النموذج لكل (GEV) في المرحلة الثانیة ، حاولنا استخدام نموذج القیمة القصوى العام الناتج أساسا عن حجم العینات، (k) محطة من محطات قیاس الأمطار. ونتیجة للارتیابات الكبیرة في تقدیر ثابت الشكل (k) فإنه من غیر الممكن و في غالب الأحیان رفض الفرضیة الصفریة. من ناحیة أخرى، یمكن لنا الحكم مسبقا على أن هو سمة ممیزة للمناخ ویقدم إذا بنیة مكانیة. وبالتالي، سنعتمد فرضیة، أن توزیع هطول الأمطار الیومیة القص وى السنویة ثابتة للمنطقة هي k = - هو ثابت إقلیمي یتم تحدیده. تعتبر القیمة 0.053 k ولكن ،(GEV) في منطقتنا یتم وفقًا لقوانین هذه إمكانیة العثور على k فرضیة مقبولة مقارنة بالارتیابات المسجلة حول التقدی ا رت على مستوى المحطة. كما تتیح قیمة عدد قیم مطابق على العموم للترددات المقدرة. أظه رت قابلیة ،L-moments بالإضافة إلى ذلك، أن التحلیل الإقلیمي لهطول الأمطار الیومیة القص وى باستعمال طریقة .(GEV) هطول الأمطار الیومیة القص وى لمنطقة الد ا رسة لإتباع نموذج توزیع القیم القصوى العام

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1505	02-17-130	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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