Apprentissage machine Statistique de données fonctionnelles pour l’évaluation de la vulnérabilité du paysage au changement climatique et au développement de la couverture terrestre

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Projet de recherche en collaboration 2021-2024
 
Ce projet vise à réunir des hydrologues et des statisticiens afin de développer de nouveaux outils d’apprentissage statistique généralisables utilisant des données fonctionnelles multivariées pour (1) identifier les causes et les conséquences des perturbations environnementales, (2) identifier les contrôles individuels et interactifs sur la vulnérabilité des paysages aux perturbations environnementales multidimensionnelles et (3) refléter la rétroaction bidirectionnelle entre les perturbations environnementales et la fonction hydrologique des systèmes terrestres, à travers des géographies et des environnements distincts au Canada.  Ces objectifs scientifiques nécessiteront des progrès correspondants dans la modélisation statistique et l’analyse des données fonctionnelles multivariées.

Chefs d’équipe :

Ali Ameli, Département des sciences de la Terre, des océans et de l’atmosphère, UBC ;
William Welch, Département de statistique, UBC ;
Jiguo Cao, Département de statistique et des sciences actuarielles, Université Simon Fraser.

Collaborateurs :

Pierre Duchesne, Université de Montréal ;
Richard Arsenault, Université du Québec (Montréal) ;
Le ministère des Forêts, des Terres, des opérations relatives aux Ressources naturelles et du Développement rural, de la Colombie-Britannique (Prince George).

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