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comparaison de differentes methodes de modelisation (arima, marche aleatoire, reseau de neurones) appliquees a la pluviometrie, au temps d'attente, a la temperature dans le site du barrage de mantasoa

Faculte Des Sciences - nan - None ()

Auteur : botomanovatsara fils

Annee de soutenance : 2019

Diplome : DOCTORAT

Langue : FR

Resume

le réchauffement climatique touchant à part entière les régions du globe incite les scientifiques à redoubler leurs efforts pour produire des informations climatiques les plus finement spatialisés possibles. les études faites lors de ces travaux de thèse ont démontré que madagascar n’est pas épargné des effets de changement climatique, y compris la zone d’étude mantasoa. le nombre maximal de jours secs consécutifs représente la plus longue séquence sèche observée chaque année causé entre autres par la diminution des précipitations de juin à novembre et se manifestant par des débuts tardifs de la saison pluvieuse et la diminution du nombre de jours de pluie durant la période allant de juin à novembre. les séquences sèches s’allongent sur les hautes terres centrales dû au recul de la saison de pluies. les changements des précipitations à madagascar varient d’une région à l’autre. on fournit à l’aide de la régression linéaire multiple des modèles de température moyenne à échelle de 19.25km environs (0.125°). ce modèle à fine résolution spatiale est conditionné par des variables atmosphériques et climatiques prédicteurs à grande échelle tout en observant ses liens et corrélations existants avec la température. les modèles de prévision selon les scénarios rcp4.5 et rcp8.5 sont corrigés en utilisant la méthode de correction de biais qui est la méthode quantile-quantile. la température moyenne globale présente un taux de changement croissant, et c’est durant la dernière moitié du xxème siècle que l’élévation de la température a été la plus importante. on s'attend à ce que cette augmentation du taux d’élévation de la température globale continue engendrant des changements plus rapides du climat à l'avenir.

Mots cles

modelisation arima marche arima marche aleatoire marche aleatoire reseau modelisation arima arima marche marche aleatoire aleatoire reseau neurones appliquees