Mieux modéliser le climat grâce aux statistiques

Clémentine Prieur 1 Joanna Jongwane 2
1 AIRSEA - Mathematics and computing applied to oceanic and atmospheric flows
Grenoble INP - Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology, UGA - Université Grenoble Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, Inria Grenoble - Rhône-Alpes
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
Contributor : Inria Interstices <>
Submitted on : Friday, July 29, 2016 - 5:46:58 PM
Last modification on : Wednesday, February 27, 2019 - 2:20:54 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01350435, version 1

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Clémentine Prieur, Joanna Jongwane. Mieux modéliser le climat grâce aux statistiques. Interstices, INRIA, 2015. ⟨hal-01350435⟩

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