25 novembre 2026 : Atelier pratique du CSHS – Analyse de la fréquence des crues stationnaires et non stationnaires à l’aide du cadre open source FFA : se préparer à une Terre en mutation
Date : mercredi 25 novembre
Conférencier : Cuauhtémoc T. Vidrio-Sahagún, docteur, maître de conférences, Département de génie civil, géologique et environnemental, École d'ingénieurs, Université de la Saskatchewan
Description :
Atelier pratique : analyse de la fréquence des crues stationnaires et non stationnaires à l'aide du framework open source FFA – se préparer à une Terre en mutation.
Dans l'analyse de la fréquence des crues (AFC), les choix méthodologiques peuvent nuire à la reproductibilité des résultats, et les changements liés au climat, à l'occupation des sols et à la gestion de l'eau peuvent entraîner une non-stationnarité des crues. Or, il n'existe pas de cadres permettant de choisir entre les approches stationnaires (AFC-S) et non stationnaires (AFC-NS), et les outils dédiés à l'AFC-NS restent limités.
Cet atelier pratique présente le cadre FFA (Vidrio-Sahagún et al., 2024), un processus systématique assisté par logiciel permettant de réaliser de manière reproductible des analyses S-FFA et NS-FFA, implémenté dans le package R open source ffaframework (disponible sur CRAN). Les participants travailleront sur les modules du cadre à l’aide de données réelles sur les inondations, depuis (a) l’analyse exploratoire des données visant à évaluer les indices permettant de déterminer s’il convient d’adopter une approche stationnaire ou non stationnaire, jusqu’à la réalisation de l’analyse FFA, y compris la détermination du modèle, l’estimation des paramètres, la quantification des incertitudes et l’évaluation des performances du modèle. De brèves présentations conceptuelles seront associées à des exercices de codage guidés qui montreront comment ce cadre laisse une marge de manœuvre au modélisateur tout en garantissant la reproductibilité. Les participants repartiront avec des scripts réutilisables et les compétences nécessaires pour appliquer ce cadre à leurs propres données. Une connaissance de base de R est utile mais n’est pas obligatoire.
