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Titre de la thèse : Méthodes de classification des séries temporelles : application à un réseau de pluviomètres.

Le mardi 18 juin 2019, à 14h dans le Bâtiment d'Alembert, salle des thèses (2ème étage), 5-7 Boulevard d'Alembert, 78280 Guyancourt.

Résumé :
La question de l’impact du changement climatique sur l’évolution temporelle des précipitations ainsi que l’impact de l’ilot de chaleur parisien sur la répartition spatiale des précipitations motivent l’étude la variabilité du cycle de l’eau à fine échelle en Île-de-France. Le réseau pluviométrique de météo-France compte 26 stations en région parisienne et mesure les précipitations avec une résolution temporelle de 6 minutes depuis une dizaine d’années années, ce qui présente un important volume de données sous formes de séries temporelles de taux précipitant à analyser. La classification non supervisée des séries temporelles peut être utilisée pour explorer ce jeu de données.
La pluie est un processus intermittent, non stationnaire, et présente une variabilité extrême. Ses caractéristiques font que la plupart des méthodes de classification existantes ne peuvent pas être directement utilisées. L’objectif de la thèse est une recherche méthodologique en classification des séries temporelles afin de rendre possible l’interprétation des observations réalisées à différentes échelles tant spatiales que temporelles. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons deux approches pour la classification et la comparaison de séries temporelles des précipitations à différentes échelles de temps et nous discutons de chacune d’elles.
La première approche « classique » est basée sur la description des séries par des caractéristiques définies par des experts du domaine. Ces dernières présentent une redondance d’information. Nous avons développé un algorithme de sélection des caractéristiques basé sur les algorithmes génétiques (GA) et les cartes topologiques (SOM). Une liste de caractéristiques obtenue à partir des données pluviométriques mesurées par un disdromètre (DBS) à fine échelle (1min) a permis de mettre en évidence une relation entre la microphysique des précipitations et l’observation macro-physique. Cependant, la liste optimale des caractéristiques est dépendante du moyen d’observation et de l’échelle de temps étudiée (i.e. la liste précédente n’est pas utilisable sur les données des pluviomètres à l’échelle de 6 min).
La deuxième approche basée sur la notion de dissimilarité entre les séries temporelles fait abstraction d’une description préalable par caractéristiques afin d’améliorer la généricité de l’approche. Nous avons développé une mesure de dissimilarité baptisée Iterative Multiscale Dynamic Time Warping (IMSDTW) adaptée aux séries temporelles de précipitations, cette dernière qui s’inspire de la méthode Dynamic Time Warping (DTW) renvoie une mesure et un alignement (path) liant les deux séries comparées. Nous avons montré l’intérêt d’analyser l’alignement estimé et comment on peut l’utiliser pour détecter la trajectoire et étudier l’évolution d’une cellule pluvieuse. La sensibilité de la dissimilarité et de l’alignement au changement d’instruments et à l’échelle de temps a été quantifiée.
L’approche basée sur l’IMSDTW a d’abord été appliquée à l’évaluation de la variabilité spatiale des précipitations en île de France. Une classification des 26 stations exploitant la mesure de dissimilarité conserve la topologie géographique sans apporter de nouvelles informations alors que l’exploitation de l’information des alignements prend en compte des propriétés météorologiques des évènements précipitants.
Pour l’évaluation de la variabilité temporelle des précipitations, une classification des événements de précipitation observés par une station a été réalisée. La classification obtenue correspond à la typologie des précipitations. L’approche proposée permet de réaliser une classification des évènements observés par l’ensemble du réseau pluviométrique en prenant ainsi en compte la variabilité spatiale.
L’application sur la série historique de Paris-Montsouris (1873-2015) permet de discriminer automatiquement les années « exceptionnelles » d’un point de vue météorologique. L’analyse de la fréquence d’apparition des années exceptionnelles au cours du temps peut être un indicateur de l’impact de l’évolution du climat sur l’évolution des précipitations.

 

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