Analyse de sensibilité de modèles spatialisés : application à lanalyse coût-bénéfice de projets de prévention des inondations

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<title>Analyse de sensibilité de modèles spatialisés</title>
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<abstract displayLabel="Summary">Lanalyse de sensibilité globale basée sur la variance permet de hiérarchiser les sources dincertitude présentes dans un modèle numérique et didentifier celles qui contribuent le plus à la variabilité de la sortie du modèle. Ce type danalyse peine à se développer dans les sciences de la Terre et de lEnvironnement, en partie à cause de la dimension spatiale de nombreux modèles numériques, dont les variables dentrée et/ou de sortie peuvent être des données distribuées dans lespace. Le travail de thèse réalisé a pour ambition de montrer comment lanalyse de sensibilité globale peut être adaptée pour tenir compte des spécificités de ces modèles numériques spatialisés, notamment la dépendance spatiale dans les données dentrée et les questions liées au changement déchelle spatiale. Ce travail sappuie sur une étude de cas approfondie du code NOE, qui est un modèle numérique spatialisé danalyse coût-bénéfice de projets de prévention du risque dinondation </abstract>
<note type="statement of responsibility">Nathalie Saint-Geours</note>
<note>Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par l'Université Montpellier II, École doctorale I2S, Spécialité Biostatistiques.
Thèse préparée conjointement au sein de lUnité Mixte de Recherche Territoires, Environnement, Télédection et Information Spatiale et de lInstitut de Mathématiques et de Modélisation de Montpellier
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