Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

Lundi 29 mai • Monday, May 29, 10:30–12:00 73Session 02E Lundi 29 mai • Monday, May 29, 10:30–12:00 SSC2024The Challenges of Being an Environmental StatisticianDéfis pour le statisticien environnemental[MS-24]Statistical Data Assimilation for Environmental PredictionAssimilation de données statistiques à des fins de prédictions environnementalesMichael DOWD Dalhousie UniversityDans cette présentation, je survole quelques difficultés dansle développement d’approches statistiques pour combinerdes observations et des modèles mathématiques détermi-nistes dans les sciences environnementales (un problèmenommé assimilation de données). Deux principaux élémentsdéfinissent ces problèmes d’estimation : (i) des types de don-nées complexes ayant parfois un lien indirect avec l’état(par exemple, des observations satellites), et (ii) des mo-dèles non linéaires à haute dimensionnalité, utilisés commebase pour des systèmes de prédiction (par exemple, les mo-dèles météorologiques). Je révise les méthodes de pointepour l’assimilation de données en sciences atmosphériqueset de l’océan. De nouvelles directions sont ensuite exploréesbasées sur des méthodes Monte-Carlo. Des exemples illus-tratifs sont tirés de la prévision météorologique numériqueet de l’océanographie biologique.In this presentation I overview some challengesin developing statistical approaches for combiningobservations with deterministic mathematical modelsin the environmental sciences (a problem knownas data assimilation). Two main elements definethese estimation problems: (i) complex data typesoften having an indirect relation to the state (e.g.satellite observations), and (ii) high dimensional,nonlinear models used as the basis for predictionsystems (e.g. weather models). I review the currentstate of the art for data assimilation in the oceanand atmospheric sciences. New directions are thenexplored based on ensemble (Monte Carlo) methods.Illustrative examples are drawn from numericalweather prediction and biological oceanography.[MS-25]Some Challenges in Measuring and Communicating National Environmental PerformanceQuelques défis associés à la mesure et à la communication de la performance environnementale nationaleTanja SREBOTNJAK, Yale UniversityLe Projet de mesure environnemental vise à promouvoirles prises de décisions concernant l’environnement à par-tir de bases analytiques plus fiables qui utilisent des indi-cateurs environnementaux et des statistiques. Le projet pro-duit l’indice de développement durable environnemental quiclasse des pays sur 21 indicateurs de durabilité et sur le nou-vel indice de performance environnementale qui évalue lesrésultats clés d’une politique environnementale en utilisantles cibles de cette politique, liées aux objectifs de dévelop-pement du Millénium. Cette présentation discute certainsdes défis que l’équipe a éprouvés dans son travail, spécifi-quement l’équilibre délicat que les statisticiens environne-mentaux doivent maintenir entre des analyses rigoureusesde données environnementales, les demandes des décideursconcernant l’utilisation d’approches analytiques directes etle besoin d’une politique clairement explicitée.The Environmental Performance MeasurementProject aims to shift environmental decision-makingonto firmer analytic foundations using environmentalindicators and statistics. The project producesthe Environmental Sustainability Index that trackscountries on 21 sustainability indicators and thenew Environmental Performance Index that assesseskey environmental policy outcomes usingpolicy targets linked to the Millennium DevelopmentGoals. This presentation addresses some ofthe challenges the project team experiences in itswork, specifically the tightrope walk environmentalstatisticians must master in terms of the rigorousanalysis of environmental data and decisionmakers’requests for straightforward analytical approachesand clear policy messages.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College