Analyse de sensibilité et exploration de modèles

Application aux sciences de la nature et de l'environnement

de Robert Faivre (éditeur), Bertrand Iooss (éditeur), Stéphanie Mahévas (éditeur), David Makowski (éditeur), Hervé Monod (éditeur)
Collection : Savoir faire
avril 2013
Livre papier
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Présentation

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Afin d’aborder les grands enjeux liés au changement climatique et à la gestion durable de ressources naturelles ou exploitées, des modèles sont développés par les chercheurs en agronomie, écologie, environnement, halieutique, gestion de l’eau, océanographie, etc. Ces modèles intègrent de plus en plus la prise en compte de dynamiques et de processus liés à des systèmes complexes. Pour explorer leurs propriétés et juger de leur pertinence pour assister la décision, il est nécessaire de faire appel à des méthodes d’analyse et d’exploration adaptées. Il est alors souvent fait référence à une grande classe de méthodes, les analyses de sensibilité globales. Forts de leur expérience dans l’organisation d’écoles-chercheurs, les auteurs de cet ouvrage, membres pour la plupart du réseau de recherche interinstitutionnel Mexico (Méthodes pour l’exploration informatique de modèles complexes), ont souhaité transférer par cet ouvrage leur vision globale des différentes méthodes d’analyse de sensibilité et d’exploration et certaines règles d’analyse des modèles développés.

Ce livre s’adresse aux modélisateurs et utilisateurs de modèles qui souhaitent acquérir ou consolider leur maîtrise des méthodes d’analyse et d’exploration de modèles par simulation.

 

Sommaire

Contributeurs

 

Avant-Propos

 

Préface de Bruno Goffinet


Préface d’Andrea Saltelli

 

Introduction à l'ouvrage

 

I Principes de base

 

1 Objectifs et principales étapes de l’analyse d’incertitude et de sensibilité

David Makowski

1.1 Définitions et objectifs

1.2 Etapes de l’analyse d’incertitude

1.3 Principes de base de l’analyse de sensibilité

1.4 Illustration de l’analyse de sensibilité globale avec un modèle de pathologie végétale

1.5 Méthodes spécifiques pour analyser l’incertitude des équations des modèles

1.6 Conclusion

 

2 Revue et objectifs des méthodes d’analyse de sensibilité globale

Bertrand Iooss et Stéphanie Mahévas

2.1 Introduction

2.2 Méthodes de criblage

2.3 Définitions de mesures d’importance

2.4 Exploration du modèle

2.5 Conclusions

 

II Méthodes

 

3 Echantillonnage en grande dimension

Bertrand Iooss, Hervé Monod, Thierry Faure et Lauriane Rouan

3.1 Introduction

3.2 Principes de base

3.3 Plans à projections factorielles uniformes

3.4 Plans à bon remplissage de l’espace

3.5 L’analyse d’incertitude

 

4 Criblage par discrétisation de l’espace

Claude Bruchou et Hervé Monod

4.1 Introduction

4.2 Méthode de Morris

4.3 Analyse de la variance

4.4 Plans factoriels fractionnaires

4.5 Exemple d’analyse de sensibilité d’une FC

4.6 Annexe : code utilisé pour le pavage

 

5 Méthodes d’analyse de sensibilité globale basées sur l’analyse de la variance

Hervé Monod

5.1 Introduction

5.2 Indices de sensibilité basés sur la variance

5.3 Usages pratiques des indices de sensibilité

5.4 Méthodes d’estimation des indices de sensibilité

5.5 Discussion

 

6 Exploration par construction de métamodèles

Robert Faivre

6.1 Introduction

6.2 Méthodes de régression paramétrique

6.3 Méthodes de régression non paramétrique

6.4 Méthodes de prédiction par processus gaussien

6.5 Synthèse

 

7 Grille de sélection d’une méthode d’analyse de sensibilité globale

Stéphanie Mahévas et Bertrand Iooss

7.1 Notations et définitions

7.2 Contraintes et caractéristiques d’une analyse de sensibilité

7.3 Critères de choix d’une analyse de sensibilité

7.4 Grilles de choix de la méthode

7.5 Conclusion

 

III Applications

 

8 Illustration de la mise en oeuvre d’une analyse de sensibilité d’un modèle de gestion des pêches

Stéphanie Mahévas et Sigrid Lehuta

8.1 Le rôle de l’analyse de sensibilité en halieutique

8.2 Le modèle complexe ISIS-Fish

8.3 Analyse de sensibilité d’ISIS-Fish

8.4 Conclusion

 

9 La boîte à outils Mexico, un environnement générique pour piloter l’exploration numérique de modèles

Hervé Richard, Hervé Monod, Juhui Wang, Jean Couteau, Nicolas Dumoulin, Benjamin Poussin, Jean-Christophe Soulié, Éric Ramat

9.1 Introduction

9.2 Description du projet de boîte à outils du réseau Mexico (BaO Mexico)

9.3 Architecture et principaux choix techniques

9.4 Spécification du protocole expérimental

9.5 BaO Mexico : outils et mise en oeuvre

9.6 BaO Mexico : perspectives

 

10 Le package mtk, une bibliothèque R pour l’exploration numérique des modèles

Juhui Wang, Hervé Richard, Robert Faivre et Hervé Monod

10.1 Introduction

10.2 Prise en main rapide du package mtk

10.3 Conception et architecture

10.4 Fonctions et caractéristiques

10.5 Conclusion

 

11 Exploration numérique d’un modèle agronomique avec le package mtk

Robert Faivre, David Makowski, Juhui Wang, Hervé Richard et Hervé Monod

11.1 Objectif

11.2 Le modèle

11.3 Analyse d’incertitude

11.4 Analyse de sensibilité

11.5 Exploration du modèle

 

Bibliographie

Lu dans la presse

Annonce

Caractéristiques

Langue(s) : Français

Editeur : Éditions Quae

Edition : 1ère édition

Collection : Savoir faire

Publication : 8 avril 2013

Référence Livre papier : 02370

Référence eBook [PDF] : 02370NUM

EAN13 Livre papier : 9782759219063

EAN13 eBook [PDF] : 9782759219070

Intérieur : Bichromie

Format (en mm) Livre papier : [NR]

Nombre de pages Livre papier : 352

Nombre de pages eBook [PDF] : 352

Poids (en grammes) : 660

Taille(s) : 6,8 Mo (PDF)

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