Synthèse des prévisions d'ensemble par scénarios physiquement cohérents. Mise en pratique au moyen d'approches objets et d'apprentissage statistique.

par Arnaud Mounier

Projet de thèse en Sciences de l'univers

Sous la direction de Matthieu Plu.

Thèses en préparation à Toulouse, INPT , dans le cadre de Sciences de l'Univers de l'Environnement et de l'Espace , en partenariat avec Groupe d'étude de l'Atmosphère Météorologique (equipe de recherche) depuis le 21-10-2019 .


  • Résumé

    Le premier objectif de la thèse est le développement d'objets multivariés en combinant plusieurs paramètres météorologiques (pluie, vent, couverture nuageuse, ...). On s'appuiera pour cela sur des méthodes de machine learning comme les forêts aléatoires pour éliminer les contraintes actuelles liées au temps de calcul. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, un recours aux réseaux de neurones sera envisagé. L'étape suivante sera la mise en place de l'approche par scénarios à l'aide de méthodes de classification classiques mais s’appuyant sur des métriques déduites des propriétés des objets. L’objectif suivant porte sur la confrontation entre l’approche par scénario proposée et la prise de décision en matière d’alerte météorologique et s’appuiera sur une expérimentation originale dans le contexte de la prévision météorologique opérationnelle à Météo-France.


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