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Régression sur motifs spatiaux pour les données météorologiques spatialisées
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Les ressources en eau sont fortement affectées par les changements climatiques, notamment à travers l’apparition croissante d’événements météorologiques extrêmes (comme les inondations). Pour étudier les impacts de ces changements, des modèles hydrologiques souvent alimentés par des données de précipitations et de température spatialisées (c’est-à-dire disponibles sur une grille régulière) sont utilisés. Une façon courante d’obtenir ce type de données qui doivent tenir compte des événements extrêmes et de l’hétérogénéité spatiale est d’utiliser des méthodes d’interpolation spatiale. Les méthodes d’interpolation spatiale les plus courantes utilisées telles que la pondération inverse de la distance et le krigeage ordinaire sont limitées par des …

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