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.

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