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3.2.
Introduction :
Dans les régions côtières, les ouvrages de défense maritime revêtent une importance capitale
pour prévenir les inondations, les submersions et l'érosion, garantissant ainsi la sécurité des
infrastructures telles que les ports de pêche, généralement conçues pour résister à des
événements extrêmes sur une période d'environ 50 ans. Pour assurer leur efficacité et leur
fiabilité, il est impératif de comprendre les conditions de mer les plus extrêmes auxquelles ces
défenses pourraient être confrontées. Cela requiert une évaluation précise des hauteurs de
vagues pour des périodes de retour spécifiques, accompagnée d'une estimation de leur
incertitude, un processus souvent réalisé à travers des méthodes statistiques (Thompson et al.,
2009). Cette approche vise à caractériser la probabilité d'occurrence des événements extrêmes.
Dans ce chapitre, nous nous attarderons sur l'étude et l'analyse des phénomènes
météorologiques extrêmes en appliquant la théorie des valeurs extrêmes.
3.3.
Théorie des valeurs extrêmes :
La théorie des valeurs extrêmes (TVE) est une méthode qui offre un cadre permettant
l'extrapolation afin d'estimer la probabilité d'événements plus extrêmes que tous ceux qui ont
déjà été observés (Coles, 2001). En d'autres termes, elle est utilisée pour déterminer des limites
en estimant des modèles statistiques qui s'adaptent aux valeurs extrêmes des données observées
(Cornel Stander, 2015).
Bien que diverses approches statistiques existent pour analyser les valeurs extrêmes, elles sont
généralement classées en deux catégories principales :
La première, appelée l'approche des Blocs Maximas, consiste à diviser la période étudiée en
intervalles fix et à retenir la valeur la plus extrême de chaque bloc pour les analyses
ultérieures, comme les maxima quotidiens ou mensuels. La seconde méthode, connue sous le
nom de Peaks Over Threshold (POT), se concentre sur les dépassements (pics) qui dépassent
un seuil choisi (u), sans se limiter à une seule valeur par bloc (Jacob, Neves, & Greetham,
2020).
Figure 31: Schéma représentatif des méthodes blocks maxima et POT (
libertyRoad,2023)
3.2.
Introduction :
Dans les régions côtières, les ouvrages de défense maritime revêtent une importance capitale
pour prévenir les inondations, les submersions et l'érosion, garantissant ainsi la sécurité des
infrastructures telles que les ports de pêche, généralement conçues pour résister à des
événements extrêmes sur une période d'environ 50 ans. Pour assurer leur efficacité et leur
fiabilité, il est impératif de comprendre les conditions de mer les plus extrêmes auxquelles ces
défenses pourraient être confrontées. Cela requiert une évaluation précise des hauteurs de
vagues pour des périodes de retour spécifiques, accompagnée d'une estimation de leur
incertitude, un processus souvent réalisé à travers des méthodes statistiques (Thompson et al.,
2009). Cette approche vise à caractériser la probabilité d'occurrence des événements extrêmes.
Dans ce chapitre, nous nous attarderons sur l'étude et l'analyse des phénomènes
météorologiques extrêmes en appliquant la théorie des valeurs extrêmes.
3.3.
Théorie des valeurs extrêmes :
La théorie des valeurs extrêmes (TVE) est une méthode qui offre un cadre permettant
l'extrapolation afin d'estimer la probabilité d'événements plus extrêmes que tous ceux qui ont
déjà été observés (Coles, 2001). En d'autres termes, elle est utilisée pour déterminer des limites
en estimant des modèles statistiques qui s'adaptent aux valeurs extrêmes des données observées
(Cornel Stander, 2015).
Bien que diverses approches statistiques existent pour analyser les valeurs extrêmes, elles sont
généralement classées en deux catégories principales :
La première, appelée l'approche des Blocs Maximas, consiste à diviser la période étudiée en
intervalles fix et à retenir la valeur la plus extrême de chaque bloc pour les analyses
ultérieures, comme les maxima quotidiens ou mensuels. La seconde méthode, connue sous le
nom de Peaks Over Threshold (POT), se concentre sur les dépassements (pics) qui dépassent
un seuil choisi (u), sans se limiter à une seule valeur par bloc (Jacob, Neves, & Greetham,
2020).
Figure 31: Schéma représentatif des méthodes blocks maxima et POT (
libertyRoad,2023)