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Conçu comme un véritable manuel pratique, ce livre est une introduction aux méthodes statistiques les plus couramment utilisées pour l'analyse des risques agro-environnementaux. Celles-ci peuvent être regroupées au sein de trois grandes sections. La modélisation des risques en fonction de facteurs environnementaux et anthropiques (modèle linéaire, modèle linéaire généralisé, modèle non linéaire, modèle hiérarchique, régression quantile). L'optimisation de décisions ou de règles de décision pour mieux gérer les risques, en intégrant des variables décisionnelles dans les modèles (optimisation de seuils de décision, optimisation par simulation, analyses ROC). L'analyse et la communication des incertitudes associées aux modèles (estimation et description de distributions de probabilité, assimilation de données, analyse de sensibilité). L'utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications à des problèmes concrets (pollution de l'eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d'une culture OGM vers une culture non OGM, etc.). Les programmes informatiques R ou WinBUGS utilisés dans les exemples sont présentés et commentés en détail. À la fin de chaque chapitre, des exercices permettront aux lecteurs de tester leur compréhension des méthodes étudiées.

Ce manuel de statistique appliquée traite de l'analyse quantitative des incertitudes. Toutes les applications présentées portent sur les risques concernant les décisions en matière de gestion de l'environnement. Contrairement à beaucoup d'ouvrages de statistiques appliquées, il exploite l'approche statistique bayésienne. En effet, les principes rationnels qui forment l'ossature de la théorie bayésienne apportent un point de vue neuf et pertinent pour traiter de la gestion des risques environnementaux. Ce livre s'adresse en priorité aux professionnels de l'environnement, ingénieurs, gestionnaires des risques, chercheurs et étudiants.

Although many theoretical developments have been achieved in recent years, the progress both in understanding and application of risk and reliability analysis in water resources and environmental engineering remains slow. One of the reasons seems to be the lack of training of engineers with phenomena of statistical nature, including optimum cost and benefit decisions under uncertainty. This book presents, in a unified and comprehensive framework, the various aspects of risk and reliability in bothwater quantity and quality problems. The topics covered include uncertainty analysis of water quantity and quality data, stochastic simulation of hydrosystems, decision theory under uncertaintyand case studies. Methods for risk analysis of extremes in hydrology, groundwater clean-up, river and coastal pollution as well as total risk management are presented.