Bienvenue

Les progrès de l'instrumentation, des systèmes électroniques embarqués et de l'imagerie satellite génèrent de très grandes quantités de données, géolocalisées et répétées dans le temps. Un grand nombre de variables, parfois assez fortement dépendantes, sont disponibles. Les défis posés par ces données spatio-temporelles sont multiples : ils concernent à la fois la visualisation de ces données, la définition de modèles pertinents, les méthodes d'estimation pour ceux-ci et la mise en œuvre de ces méthodes pour des ensembles de données de (très) grande taille.

Le réseau RESSTE (Risques, Extrêmes et Statistique Spatio-TEmporelle) propose une animation scientifique autour des modèles, méthodes et algorithmes pour les données spatio-temporelles, en fédérant statisticiens et scientifiques ayant à traiter ce type de données, et en confrontant les approches et les points de vue des différents domaines de la statistique. Il a pour ambition d'initier de nouveaux fronts de recherche en statistiques spatio-temporelles répondant aux enjeux rencontrés par les scientifiques, et de favoriser les collaborations entre équipes de recherche. Il contribue à une plus large diffusion des méthodes statistiques spatio-temporelles auprès des statisticiens et des modélisateurs.

 

Si vous souhaitez recevoir des informations concernant RESSTE, en particulier au sujet des événements que nous organisons, vous pouvez demander à être ajouté à la liste de diffusion. Pour cela, envoyer un petit mail à Thomas Opitz en utilisant son adresse mail canonique prenom.nom@inrae.fr.


 

Evènement de l'année en cours



Journées de Géostatistique 2023

Date de l'évènement
7-8 septembre 2023, Fontainebleau


Le réseau RESSTE est co-organisateur des Journées de Géostatistique 2023 à Fontainebleau, comme pour la dernière édition en 2021. 

Vous trouvez tous les détails (programme, inscription, appel à contributions) sur la page de la conférence : 

https://geostat23.sciencesconf.org/

La veille, le 6 septembre, aura lieu un tutoriel présentant la librarie gstlearn (Python/R). Ce logiciel fournit une vaste gamme de méthodes de géostatistique et le Machine Learning pour les données spatiales et spatiotemporelles.

Journée "Événements extrêmes et risques"

Date de l'évènement
1er juin 2023, Marseille


Cette journée est organisée avec le soutien de la FRUMAM et aura lieu dans ses locaux sur le Campus St. Charles à Marseille.  
Les exposés présenteront un aperçu des recherches très variées autour des événements extrêmes mais aussi des thématiques plus classiques de RESSTE en statistique spatiotemporelle.

Les slides des exposés scientifiques sont disponibles sur ce lien. Le format des fichers est NOM-prénom.pdf avec nom et prénom de l'orateur/rice.

Programme


9h30-10h00 Accueil


10h00-12h15 Statistique spatiotemporelle et climat

  • Denis Allard (BioSP, INRAE) 
    Fully nonseparable Gneiting covariance functions for multivariate space-time data
  • Ryan Cotsakis (LJAD, Université Côte d’Azur) 
    The extremal range: a local statistic for conditional spatial extremes
  • Grégoire Jacquemin (Chaire Geolearning, Centre de Géosciences, Mines-Paris et BioSP, INRAE) 
    Investigation on compound events: Can CMIP6 models reproduce their main statistical features?
  • Alexis Boulin (LJAD, Université Côte d’Azur) 
    Identifying regions of concomitant compound precipitation and wind speed extremes over Europe
  • Chloé Serre-Combe (LEMON, Inria et IMAG, Montpellier Université) 
    Vers la modélisation statistique de précipitations urbaines à fine échelle spatio-temporelle

12h15-13h30 Buffet de midi sur place


13h30-15h30 Risques extrêmes

  • Gilles Stupfler (LAREMA, Université d’Angers) 
    Inférence pour la régression extrême avec données dépendantes à queue lourde
  • Stéphane Girard (Statify, Inria) 
    On the estimation of extreme quantiles with neural networks
  • Antoine Usseglio-Carleve (LMA, Avignon Université) 
    Expectrem: An R package for inference of extreme expectiles
  • Chen Yan (BioSP, INRAE et Statify, Inria) 
    Analysis of variability in extremes

15h30-16h00 Pause Café


16h00-17h00 Méthodes pour les extrêmes multivariés

  • Philippe Naveau / Nicolas Lafon (LSCE, IPSL) 
    A Variational AutoEncoder approach to sample multivariate extremes
  • Nicolas Meyer (LEMON, Inria et IMAG, Université de Montpellier) 
    Tail inference for high-dimensional data

Conclusion de la journée

 


 

Atelier "Modèles bayésiens spatiaux pour les données opportunistes"

Date de l'évènement
13-14 avril 2023, Avignon


Cet atelier a rassemblé une cinquantaine de participants (dans un format hybride - présentiel et distanciel) autour du programme indiqué en bas.

Le matériel de l'atelier (présentations, et codes sous formes de fichiers Rmd) peut être téléchargé : cliquer ici pour le matériel  
Sur ce lien, vous trouverez un dossier navigable mais aussi un fichier zip du dossier complet. 

Programme

Jeudi 13 avril

10h30 – 11h00 Accueil


11h00 – 11h30 Quelques notions de statistique spatiale et bayésienne   
11h30 – 12h00 INLA et inlabru : quels modèles, quelles fonctionnalités ?   
12h00 – 12h30 Les données opportunistes


12h30-14h00 Pause repas


14h00-18h00 Atelier 1 :   
• Un premier modèle de processus ponctuels.   
• Les différences entre INLA et inlabru.   
• Définir des vraisemblances jointes pour des modèles multi-espèces.


20h00 Dîner au grand café Barretta (https://www.grandcafebarretta.com)


Vendredi 14 avril


9h00 – 12h30 Atelier 2 :   
• Modélisation séquentielle de l’effort d’échantillonnage et de la distribution d’une   
espèce en propageant les incertitudes.   
• Estimer conjointement l’effort d’échantillonnage et la distribution d’une espèce en   
définissant des groupes cibles.   
• Coupler des données opportunistes et des données protocolées de présence –   
absence.   
• Modélisation multi-espèces et « Poisson Trick » (bonus).


12h30 – 14h Pause repas


14h00 – 16h00 (ou plus) : Questions sur les ateliers.

 

Quelques impressions de la salle