Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...
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Bibliographie Gupta K. et Saul Adrian J. (1996). Specific relationshipsfor the first flush loads in combined sewer systems. Water Resource, 30(5), p.1244-1252. Haan C.T. (1977). Statistical Methods in Hydrology. The Iowa State University Press, Ames, Iowa. Haario H., Saksman E. et Tamminen, J. (1999). Adaptive proposal distribution for random walk Metropolis algorithm. Computational Statistics, 14, p.375-395. Haario H., Saksman E. et Tamminen J. (2001). An adaptive Metropolis algorithm. Bernoulli, 7, p.223- 242. Haario H., Saksman E. et Tamminen J. (2005). Componentwise adaptation for high dimensional MCMC. Computational Statistics, 20, p.265-274. Haario H., Laine M., Mira A. et Saksman E. (2006). DRAM: Efficient adaptive MCMC. Statistics and Computing, 16, p.339-354. Harremoës P. et Madsen H. (1999). Fiction and reality in the modelling world-balance between simplicity and complexity, calibration and identifiability, verification and falsification. Water Science and Technology, 39(9), p.1–8. Heidelberger P. et Welch P.D. (1983). Simulation run length control in the presence of an initial transient. Operations Research, 31(6), p.1109-1144. Helsel D., Kim J., Grizzard T., Randall C. et Hoehn R. (1979). Land use influences on metals in storm drainage. Water Pollution Control Federation, 51(4), p.709-717. Hochedlinger M., Kainz H. et Rauch W. (2006). Assessment of CSO loads – based on UV/VISspectroscopy by means of different regression methods. Water Science et Technology, 54(6-7), p.239. Hochedlinger M., Hofbauer P., Wandl G., Meyer S., Rauch W., Kroiss H. et Heindl M. (2006). Online UV VIS measurements "the basis for future pollution based sewer real time control in Linz". In Sewer Operation and Maintenance SOM, Vienne, Autriche. Hoos A.B. (1996). Improving Regional-Model Estimates of Urban-Runoff Quality Using Local Data. Journal of the American Water Resources Association, 32(4), p.855-863. Hornberger G.M. et Spear R.C. (1981). An approach to the preliminary analysis of environmental systems. Journal of Environmental Management, 12(7 –18.). Huber W.C. (1986). Modelling urban runoff quality: State of the art: Paper presented at the urban runoff quality—Impact and quality enhancement technology. Proceedings of Engineering Foundation Conference, ASCE, New York, p. 34–48. INSA/SOGREAH (1999). CANOE: logiciel d'hydrologie urbaine, conception et évaluation de réseaux d'assainissement, simulation des pluies, des écoulements et de la qualité des eaux. Manuel de l'utilisateur. 469 p. Irish L.B., Barret M.E., Malina J.F. et Charbeneau Randall J. (1998). Use of regression Models for Analysing Highway Storm-Water Loads. Journal of Environmental Engineering, 124(10). 330
Bibliographie ISO/CEI GUIDE 98-3/S1 (2008). Guide to the expression of uncertainty in measurements. Supplément 1: Propagation of distributions using a Monte Carlo method. p.88. Joannis C. et Bertrand-Krajewski J.-L. (2009). Incertitudes sur un mesurande défini comme une valeur intégrée d’un signal continu discrétisé en fonction du temps - Application aux mesures hydrologiques enregistrées in situ. La Houille Blanche, 3, p.82-91. Journeaux R. (2009). Traitement des mesures, Interprétation, modélisation, outil statistique. Ed Ellipse, 377 p. Kanso A. et Chebbo G. (2002). Inventaire des méthodes de calage et de validation des modèles paramétriques. Rapport interne. CEREVE- ENPC, URGC Hydrologie Urbaine, UMR 5569 Hydrosciences Montpellier. 43 p. Kanso A., Gromaire M.C., Gaume E., Tassin B. et Chebbo G. (2003). Bayesian approach for the calibration of models: application to an urban stormwater pollution model. Water Science and Technology, 47(4), p.77-84. Kanso A. (2004). Evaluation des Modèles de Calcul des Flux Polluants des Rejets Urbains par Temps de Pluie. Apport de l’Approche Bayésienne. Thèse de doctorat, Ecole Nationale des Ponts et Chaussées, Marne la Vallée, France. Kanso A., Chebbo G. et Tassin B. (2005a). Stormwater quality modelling in combined sewers: calibration and uncertainty analysis. Water Science and Technology, 52(3), p.63-71. Kanso A., Tassin B. et Chebbo G. (2005b). A benchmark methodology for managing uncertainties in urban runoff quality models. Water Science and Technology, 51(2), p.163-70. Kavetski D., Franks S.W. et Kuczera G. (2002). Confronting input uncertainty in environmental modelling, in Calibration of Watershed Models. Water Science and Applications, 6, p.49–68. Kavetski D., Kuczera G. et Franks S.W. (2006a). Bayesian analysis of input uncertainty in hydrological modeling: 1. Theory. Water Resources Research, 42(3), p.1-9. Kavetski D., Kuczera G. et Franks S.W. (2006b). Bayesian analysis of input uncertainty in hydrological modeling: 2. Application. Water Resources Research, 42(3), p.1-10. Keesman H. et van Straten G. (1990). Set membership approach to identification and prediction of lake eutrophication. Water Ressources Research, 26(11), p.2643-2652. Kleidorfer M. (2009). Uncertain calibration of urban drainage models. Thèse de doctorat, Université d’Innsbruck, Autriche, 253 p. Kleidorfer M., Deletic A., Fletcher T.D. et Rauch W. (2009a). Impact of input data uncertainties on urban stormwater model parameters. Water Science and Technology, 60(6), p.1545-54. Kleidorfer M., Leonhardt G., McCarthy D.T., Kinzel H. et Rauch W. (2009b). CALIMERO- A model independent and generalised tool for autocalibration. Proceedings of the 8th International Conference on Urban Drainage Modelling, September 2009, Tokyo, Japon. 331
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Bibliographie<br />
ISO/CEI GUIDE 98-3/S1 (2008). Gui<strong>de</strong> to the expression of uncertainty in measurements.<br />
Supplément 1: Propagation of distributions using a Monte Carlo m<strong>et</strong>hod. p.88.<br />
Joannis C. <strong>et</strong> Bertrand-Krajewski J.-L. (2009). Incertitu<strong>de</strong>s sur un mesuran<strong>de</strong> défini comme une valeur<br />
intégrée d’un signal continu discrétisé en fonction du temps - Application aux mesures<br />
hydrologiques enregistrées in situ. La Houille Blanche, 3, p.82-91.<br />
Journeaux R. (2009). <strong>Traitement</strong> <strong>de</strong>s mesures, Interprétation, modélisation, outil statistique. Ed<br />
Ellipse, 377 p.<br />
Kanso A. <strong>et</strong> Chebbo G. (2002). Inventaire <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s <strong>de</strong> calage <strong>et</strong> <strong>de</strong> validation <strong>de</strong>s modèles<br />
paramétriques. Rapport interne. CEREVE- ENPC, URGC Hydrologie Urbaine, UMR 5569<br />
Hydrosciences Montpellier. 43 p.<br />
Kanso A., Gromaire M.C., Gaume E., Tassin B. <strong>et</strong> Chebbo G. (2003). Bayesian approach for the<br />
calibration of mo<strong>de</strong>ls: application to an urban stormwater pollution mo<strong>de</strong>l. Water Science and<br />
Technology, 47(4), p.77-84.<br />
Kanso A. (2004). Evaluation <strong>de</strong>s Modèles <strong>de</strong> Calcul <strong>de</strong>s Flux Polluants <strong>de</strong>s Rej<strong>et</strong>s Urbains par Temps<br />
<strong>de</strong> Pluie. Apport <strong>de</strong> l’Approche Bayésienne. Thèse <strong>de</strong> doctorat, Ecole Nationale <strong>de</strong>s Ponts <strong>et</strong><br />
Chaussées, Marne la Vallée, France.<br />
Kanso A., Chebbo G. <strong>et</strong> Tassin B. (2005a). Stormwater quality mo<strong>de</strong>lling in combined sewers:<br />
calibration and uncertainty analysis. Water Science and Technology, 52(3), p.63-71.<br />
Kanso A., Tassin B. <strong>et</strong> Chebbo G. (2005b). A benchmark m<strong>et</strong>hodology for managing uncertainties in<br />
urban runoff quality mo<strong>de</strong>ls. Water Science and Technology, 51(2), p.163-70.<br />
Kav<strong>et</strong>ski D., Franks S.W. <strong>et</strong> Kuczera G. (2002). Confronting input uncertainty in environmental<br />
mo<strong>de</strong>lling, in Calibration of Watershed Mo<strong>de</strong>ls. Water Science and Applications, 6, p.49–68.<br />
Kav<strong>et</strong>ski D., Kuczera G. <strong>et</strong> Franks S.W. (2006a). Bayesian analysis of input uncertainty in<br />
hydrological mo<strong>de</strong>ling: 1. Theory. Water Resources Research, 42(3), p.1-9.<br />
Kav<strong>et</strong>ski D., Kuczera G. <strong>et</strong> Franks S.W. (2006b). Bayesian analysis of input uncertainty in<br />
hydrological mo<strong>de</strong>ling: 2. Application. Water Resources Research, 42(3), p.1-10.<br />
Keesman H. <strong>et</strong> van Straten G. (1990). S<strong>et</strong> membership approach to i<strong>de</strong>ntification and prediction of<br />
lake eutrophication. Water Ressources Research, 26(11), p.2643-2652.<br />
Kleidorfer M. (2009). Uncertain calibration of urban drainage mo<strong>de</strong>ls. Thèse <strong>de</strong> doctorat, Université<br />
d’Innsbruck, Autriche, 253 p.<br />
Kleidorfer M., Del<strong>et</strong>ic A., Fl<strong>et</strong>cher T.D. <strong>et</strong> Rauch W. (2009a). Impact of input data uncertainties on<br />
urban stormwater mo<strong>de</strong>l param<strong>et</strong>ers. Water Science and Technology, 60(6), p.1545-54.<br />
Kleidorfer M., Leonhardt G., McCarthy D.T., Kinzel H. <strong>et</strong> Rauch W. (2009b). CALIMERO- A mo<strong>de</strong>l<br />
in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nt and generalised tool for autocalibration. Proceedings of the 8th International<br />
Conference on Urban Drainage Mo<strong>de</strong>lling, September 2009, Tokyo, Japon.<br />
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