Mieux modéliser le climat grâce aux statistiques

Clémentine Prieur 1 Joanna Jongwane 2
1 AIRSEA - Mathematics and computing applied to oceanic and atmospheric flows
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, UJF - Université Joseph Fourier - Grenoble 1, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : Vagues de chaleur, pluies torrentielles, inondations, sécheresse... Les outils mathématiques et informatiques jouent un rôle fondamental dans la compréhension de ces phénomènes climatiques extrêmes. Clémentine Prieur nous en parle dans cet épisode du podcast audio.
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https://hal.inria.fr/hal-01350435
Contributeur : Inria Interstices <>
Soumis le : vendredi 29 juillet 2016 - 17:46:58
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:27:25

Identifiants

  • HAL Id : hal-01350435, version 1

Citation

Clémentine Prieur, Joanna Jongwane. Mieux modéliser le climat grâce aux statistiques. Interstices, INRIA, 2015, 〈https://interstices.info/jcms/p_86521/mieux-modeliser-le-climat-grace-aux-statistiques〉. 〈hal-01350435〉

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