Recherche étudiant·es ou stagiaires
Expertises
Sciences des données (Data Science) appliquées à l’environnement et la santé environnementale
- Professeur titulaire
- Lab Science des données et sciences environnementales (SD & SE)
Courriel
fateh.chebana@inrs.ca
Centre Eau Terre Environnement
490, rue de la Couronne
Québec (Québec) G1K 9A9
CANADA
Intérêts de recherche
Les intérêts de recherche du professeur Chebana portent principalement sur la science des données, en mettant l’accent sur les applications en environnement et en santé environnementale. Son expertise se situe dans une grande variété de recherches interdisciplinaires avec des approches de science des données (y compris, mais sans s’y limiter, l’hydrologie, les sciences de l’eau, la climatologie, l’épidémiologie climatique, les effets du changement climatique). Il s’intéresse au développement de nouvelles méthodologies de science des données, ainsi qu’à l’adaptation ou à l’application d’approches récentes/avancées.
Livre : Chebana, Fateh (2022). Multivariate Frequency Analysis of Hydro-Meteorological Variables: A Copula-Based Approach. Elsevier, ix, 210 pages.
Cours en ligne : Science des données et applications (environnementales) (ETE414, plan de cours)
Futurs étudiants
J’invite les étudiant(e)s intéressé(e)s par mes recherches et désireux de poursuivre des études de 2e et 3e cycles à me contacter. Vous pouvez aussi consulter le répertoire des offres de projets de maîtrise et de doctorat à l’INRS.
Projets d’études ou stages offerts
Son équipe
Jérémie Boudreault
Doctorat
Emna Gontara
Doctorat
Dorsaf Goutali
Doctorat
Mohamed Roustem Boucheham
Maîtrise
Amira Fredj
Maîtrise
Chafik Sedrati
Stage
Formation universitaire
- Stage postdoctoral, Institut national de la recherche scientifique
- Doctorat, Statistique, Université Pierre et Marie Curie (Paris 6, France)
- Maîtrise (DEA), Statistique, Université Pierre et Marie Curie (Paris 6, France)
Projets en cours
Prévision de la demande en eau potable avec la science des données
L’objectif est de développer des modèles prédictifs novateurs pour la consommation d’eau potable. Ces modèles visent la régularisation des débits et des pressions dans les réseaux de distribution, la gestion proactive des besoins en eau, l’optimisation énergétique des pompes et la détection des fuites majeures. Cependant, les changements climatiques, l’accroissement de la population et l’étalement urbain exercent une pression croissante sur les services et les ressources en eau. Les résultats escomptés permettront principalement : 1) d’augmenter le savoir-faire canadien en matière de gestion des services d’eau avec des développements de technologies numériques, 2) d’améliorer globalement la qualité de l’environnement canadien et 3) de faire du Canada une référence dans la gestion des eaux urbaines. Plusieurs approches ont été développées pour sécuriser et optimiser l’alimentation en eau potable. Ces applications pourraient avoir de meilleures performances en se basant sur des prédictions fiables de la demande en eau. Plusieurs des modèles existants pour la prédiction de la demande en eau ont de nombreuses limites, face aux tendances (croissance de la population, réchauffement climatique), a certaines irrégularités dans les cycles et aux valeurs aberrantes (due à des évènements climatiques, socio-culturels, bris de conduites), à l’hétérogénéité (industrielle vs. résidentielle) et au manque de données (cas des petites municipalités). Nous proposons des méthodologies novatrices avec des retombées pratiques directement exploitables par le partenaire, mais aussi économiques pour les municipalités au Canada.
Financement : CRSNG – Subvention Alliance
Cochercheuse : Sophie Duchesne, INRS
Risque hydrologique avec des approches statistiques avancées
Les événements hydrologiques extrêmes, e.g. les crues, ont des conséquences économiques, environnementales, et des impacts sur la conception et la gestion des ouvrages hydrauliques. Le dimensionnement des ouvrages nécessite des connaissances approfondies des processus hydrologiques et la prise des décisions appropriées. Il est donc essentiel de développer les modèles convenables pour la prédiction de tels événements pour réduire les risques associés. L’analyse fréquentielle (AF) est un outil couramment utilisé dans ce but. L’objectif de l’AF régionale (AFR) est de transférer de l’information de sites jaugés à un site cible non jaugé, e.g. l’emplacement d’un nouveau barrage, via un modèle comme celui de l’indice de crue. Les méthodes actuelles en AFR se basent sur des modèles relativement simples ou des méthodes avec des conditions restrictives. La présente recherche vise une meilleure compréhension des phénomènes hydrologiques et l’amélioration de la qualité des estimations de ces événements. La recherche proposée est originale par le fait d’introduire de nouvelles techniques statistiques en AFR, et également de développer de nouvelles approches en hydrologie-statistique spécifiques pour l’AFR. Les résultats attendus permettront de fournir aux gestionnaires et ingénieurs des approches plus réalistes et robustes et des évaluations plus précises des risques hydrologiques.
Financement : CRSNG – Subvention à la Découverte
Étude des vulnérabilités sanitaires aux évènements météorologiques extrêmes et élaboration de seuils d’alerte pour le Québec
La relation entre les variables météorologiques et la mortalité ou la morbidité, bien qu’abondamment étudiée, demeure difficile à préciser et est souvent spécifique à une région géographique, une variable sanitaire (p. ex. décès, hospitalisations, maladies spécifiques) ou des variables météorologiques. Au Québec, les seuils d’alerte du système SUPREME, initialement développés pour la chaleur et mortalité toutes causes, doivent être adaptés pour le froid extrême en se basant sur les données sanitaires globales, telles que la mortalité, les hospitalisations ou les visites à l’urgence. Ceci s’applique aussi à d’autres impacts sanitaires spécifiques pouvant être liés à des phénomènes météorologiques comme le verglas, les tempêtes estivales ou hivernales, etc. Par contre, avant de développer de nouveaux seuils, les relations entre les variables météorologiques (ou certains aléas naturels en découlant) et les maladies doivent d’abord être étudiées. Au Québec, nous avons déjà étudié la relation entre le climat et les maladies cardiovasculaires, mais la relation avec d’autres syndromes sanitaires, dont les blessures (e.g. fractures causées par des chutes), les maladies respiratoires et gastro-intestinales restent à caractériser. Diverses méthodologies ont été appliquées dans la littérature pour définir ces relations et établir des seuils, mais ces dernières ont certaines lacunes et limitations méthodologiques et doivent aussi être validées pour leur application dans le contexte québécois et canadien. L’objectif de cette étude est de raffiner l’élaboration de seuils météorologiques d’alertes sanitaires pour plusieurs situations d’extrême importance pour l’adaptation aux changements climatiques en santé, pour le Québec et le Canada.
Financement : Ouranos, MITACS, Institut national de la santé publique du Québec (INSPQ)
Cochercheurs : Pierre Gosselin (INSPQ), Taha Ouarda (INRS), Céline Campagna (INSPQ), André St-Hilaire (INRS), Eric Lavigne (Santé Canada, U. Ottawa)
Programme de recherche en santé et changements climatiques 2011-2016 : études appliquées à la relation maladies cadiovasculaires-météorologie/climat au québec
Ce programme de recherche s’inscrit dans une perspective de surveillance de la santé publique. Il vise à déterminer les relations entre la surmorbidité et/ou surmortalité pour cause de maladies cardiovasculaires et les conditions météorologiques ou le climat (axe épidémiologique), à améliorer les approches méthodologiques appliquées à cette fin (axe méthodologique), et à optimiser le transfert, l’intégration et l’application des connaissances qui en découlent auprès de publics-cibles.
Financement : Ministère de la Santé du Québec, Fonds Vert
Cochercheurs : Diane Bélanger et Pierre Gosselin, INSPQ, Taha Ouarda, INRS
Collaborateurs (par ordre alphabétique) : Abdous, B., Blais, C., Cohen, A., De Blois, J., Doyon, B., Gloaguen, E., Lapaige, V., Ngom, R., Ruel, Saint-Hilaire, A., G., Sottile, M.-F., Vanasse, A.
Projets passés
Laboratoire d’analyse et de modélisation des habitats aquatiques (LAMHA)
Afin d’assurer le développement durable des écosystèmes des rivières canadiennes, et en particulier au Québec, il importe de compter sur des modèles fiables déterminant l’impact d’une modification de l’habitat sur la productivité biologique des rivières. Dans un modèle d’habitat, les préférences d’un poisson pour une certaine combinaison de variables physiques sont utilisées afin d’attribuer une valeur d’Indice de qualité d’habitat à une parcelle d’habitat. L’analyse de ces modèles démontre que ceux-ci présentent certaines lacunes importantes. Une grande partie de ces lacunes est liée au fait que les variables qui définissent l’habitat du poisson évoluent à différentes échelles spatiales et temporelles. Le présent projet vise à combler ces lacunes et à poursuivre les efforts de recherche en mettant sur pied un Laboratoire d’analyse et de modélisation des habitats aquatiques (LAMHA), le premier du genre au Canada et au Québec. Le LAMHA sera conçu pour permettre l’acquisition des données nécessaires au développement de la prochaine génération de modèles d’habitats. Il mènera également au développement d’approches statistiques sophistiquées pour tenir compte d’une multiplicité d’échelles spatiales et temporelles, avec différents niveaux de variabilité. Ces approches permettront aux gestionnaires des ressources halieutiques de prendre des décisions éclairées pour la protection de la faune ichthyenne. Les travaux de recherche qui seront réalisés contribueront à l’amélioration de la compréhension des habitats du poisson et la gestion des ressources en eau en premier lieu au Québec, mais aussi ailleurs dans le monde.
Financement : Fondation canadienne pour l’innovation – Fonds des leaders, Gouvernement du Québec
Collaborateurs : Normand Bergeron et André St-Hilaire, INRS
Développement d’outils de transfert de connaissances afin de soutenir la recherche, l’intervention et la surveillance en santé publique et changements climatiques
Pour un ensemble de considérations, mieux comprendre le lien existant entre la mortalité ou la morbidité pour cause de maladies cardiovasculaires (MCV) et la météorologie ou le climat s’avérait important aux fins de surveillance de santé publique. Afin de bien diffuser les points saillants du Programme MCV auprès de la communauté scientifique, plusieurs biens livrables ont donc été prévus/publiés. Par contre, les concepts scientifiques et les résultats générés par les analyses statistiques sous-jacentes sont difficiles à comprendre et à transmettre, même auprès de certains experts. Conséquemment, des efforts additionnels doivent être déployés pour favoriser l’utilisation et l’application de ces connaissances afin d’inciter au développement d’interventions, de recherches et de produits de surveillance en santé publique à la fine pointe, d’où le présent projet de transfert de connaissances. Ce projet vise à réaliser un transfert de connaissances amélioré des résultats des études santé-climat, notamment du Programme MCV, en deux volets : 1) la rédaction de rapports synthétisant et vulgarisant certains résultats et méthodes d’analyse développées ou revisitées au sein du Programme MCV; 2) le développement d’un logiciel afin d’automatiser l’identification des valeurs seuils de température à l’échelle régionale.
Financement : Ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec
Collaborateurs : Pierre Gosselin et Diane Bélanger, Institut national de santé publique du Québec
Méthodes statistiques flexibles et optimales pour l’analyse fréquentielle régionale des variables hydrologiques
Les événements hydrologiques extrêmes (ex. les crues) ont des conséquences économiques et environnementales et des impacts sur la conception et la gestion des ouvrages hydrauliques. Le dimensionnement des ouvrages nécessite des connaissances approfondies des processus hydrologiques et la prise de décisions appropriées. Il est donc essentiel de développer des modèles adéquats pour la prédiction de tels événements afin de réduire les risques associés. L’analyse fréquentielle (AF) est un outil couramment utilisé dans ce but. L’objectif de l’AF régionale (AFR) est de transférer de l’information de sites jaugés à un site cible non jaugé (ex. l’emplacement d’un nouveau barrage) via un modèle comme celui de l’indice de crue. Les méthodes actuelles en AFR se basent sur des modèles relativement simples ou des méthodes ayant des conditions restrictives. La présente recherche vise une meilleure compréhension des phénomènes hydrologiques et l’amélioration de la qualité des estimations de ces événements. L’originalité de la présente recherche vient de l’utilisation de nouvelles techniques statistiques en AFR et du développement d’approches novatrices en hydrologie statistique spécifiques pour l’AFR. Les résultats attendus permettront de fournir aux gestionnaires et ingénieurs des approches plus réalistes et robustes et des évaluations plus précises des risques hydrologiques.
Financement: CRSNG – Subvention à la découverte
Affiliations
- Groupe de recherche en hydroclimatologie statistique (INRS)
- Statistics in Hydrology Working Group STAHY de l’Association internationale des sciences hydrologiques
- American Geophysical Union (AGU)
- The International Environmetrics Society (TIES, section de l’International Statistical Institute ISI)
Activités scientifiques
- Éditeur associé de 3 revues scientifiques
- Président du comité scientifique du congrès 7th edition of the STAHY International Workshop (STAHY 2016), Québec, 26-27 septembre 2016
Diplômé(e)s
Ben Nasr, Iméne (Ph. D. 2021)
Oudad, Mohammed Amine (M. Sc. 2021)
Jeljli, Amal (M. Sc. 2021)
Abaza, Ramzi (M. Sc. 2020)
Al Obaidi, Mohammad (U. McGill, Ph. D. 2018)
Boudreault, Jérémie (M. Sc. 2018)
Chiu, Yohann Moanahere (Ph. D. 2017)
Larabi, Samah (Ph. D. 2017)
Masselot, Pierre (Ph. D. 2017)
Ben Alaya, Mohamed Ali (Ph. D. 2016)
Ouali, Dhouha (Ph. D. 2016)
Durocher, Martin (Ph. D. 2015)
Wazneh, Hussein (Ph. D. 2015)
Ben Aissia, Mohamed Aymen (Ph. D. 2014)
Giroux, Jean-Xavier (M. Sc. 2011)
Ben Aissia, Mohamed Aymen (M. Sc. 2009)
Enseignement
- Communication et éthique scientifique (ETE101)
- Science des données et applications (environnementales) (ETE414, entièrement en ligne, plan de cours)
- Occurrences et récurrences des extrêmes en environnement (ETE418)
Publications
Boudreault, Jérémie, Ruf, Annabel, Campagna, Céline et Chebana, Fateh (2024). Multi-region models built with machine and deep learning for predicting several heat-related health outcomes. Sustainable Cities and Society, en ligne.
DOI : 10.1016/j.scs.2024.105785
Boudreault, Jérémie, Lavigne, Éric, Campagna, Céline et Chebana, Fateh (2024). Estimating the heat-related mortality and morbidity burden in the province of Quebec, Canada. Environmental Research, 257 (septembre) : art. 119347.
DOI : 10.1016/j.envres.2024.119347
Boudreault, Jérémie, Campagna, Céline et Chebana, Fateh (2024). Revisiting the importance of temperature, weather and air pollution variables in heat-mortality relationships with machine learning. Environmental Science and Pollution Research, 31 (9) : 14059-14070.
DOI : 10.1007/s11356-024-31969-z
Goutali, Dorsaf et Chebana, Fateh (2024). Multivariate overall and dependence trend tests, applied to hydrology. Environmental Modelling & Software, 179 (août) : art. 106090.
DOI : 10.1016/j.envsoft.2024.106090
Volpi, Elena, Grimaldi, Salvatore, AghaKouchak, Amir, Castellarin, Attilio, Chebana, Fateh, Papalexiou, Simon Michael, Aksoy, Hafzullah, Bárdossy, András, Cancelliere, Antonino, Chen, Yanfeng, Deidda, Roberto, Haberlandt, Uwe, Eris, Ebru, Fischer, Svenja, Francés, Felix, Kavetski, Dmitri, Rodding Kjeldsen, Thomas, Kochanek, Krzysztof, Langousis, Andreas, Mediero Orduña, Luis, Montanari, Alberto, Nerantzaki, Sofia D., Ouarda, Taha B. M. J., Prosdocimi, Ilaria, Ragno, Elesa, Rajulapati, Chandra R., Requena, Ana Isabel, Ridolfi, Elena, Sadegh, Mojtaba, Schumann, Andreas et Sharma, Ashish (2024). The legacy of STAHY: Milestones, achievements, challenges, and open problems in statistical hydrology. Hydrological Sciences Journal, en ligne.
DOI : 10.1080/02626667.2024.2385686
Boudreault, Jérémie, Campagna, Céline et Chebana, Fateh (2023). Machine and deep learning for modelling heat-health relationships. Science of The Total Environment, 892 (Septembre) : Art. 164660.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2023.164660
Ben Nasr, Imene et Chebana, Fateh (2022). Estimation method for mixture copula models in hydrological context. Journal of Hydrology, 615 (Part A) : Art. 128603.
DOI : 10.1016/j.jhydrol.2022.128603
Boudreault, Jérémie, Bergeron, Normand E., St-Hilaire, André et Chebana, Fateh (2022). A new look at habitat suitability curves through functional data analysis. Ecological Modelling, 467 (Mai) : Art. 109905.
DOI : 10.1016/j.ecolmodel.2022.109905
Chebana, Fateh (2022). Multivariate Frequency Analysis of Hydro-Meteorological Variables: A Copula-Based Approach. Elsevier, ix, 210 pages.
Jeljli, Amal, Houle, Daniel, Duchesne, Louis, El Shaarawi, Abdelhamid et Chebana, Fateh (2022). Evaluation of the factors governing dissolved organic carbon concentration in the soil solution of a temperate forest organic soil. Science of the Total Environment, 853 (Décembre) : Art. 158240.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2022.158240
Masselot, Pierre, Ouarda, Taha B. M. J., Charron, Christian, Campagna, Céline, Lavigne, Éric, St-Hilaire, André, Chebana, Fateh, Valois, Pierre et Gosselin, Pierre (2022). Heat-related mortality prediction using low-frequency climate oscillation indices: Case studies of the cities of Montréal and Québec, Canada. Environmental Epidemiology, 6 : Art. e206.
DOI : 10.1097/EE9.0000000000000206
Masselot, Pierre, Chebana, Fateh, Ouarda, Taha B. M. J., Bélanger, Diane et Gosselin, Pierre (2022). Data-enhancement strategies in weather-related health studies. Environmental Research and Public Health, 19 (2) : Art. 906.
DOI : 10.3390/ijerph19020906
Masselot, Pierre, Chebana, Fateh, Campagna, Céline, Lavigne, Éric, Ouarda, Taha B. M. J. et Gosselin, Pierre (2022). Constrained groupwise additive index models. Biostatistics, kxac023.
DOI : 10.1093/biostatistics/kxac023
Alobaidi, Mohannad H.; Ouarda, Taha B. M. J.; Marpu, Prashanth Reddy et Chebana, Fateh (2021). Diversity-driven ANN-based ensemble framework for seasonal low-flow analysis at ungauged sites. Adv. Water Resour., 147 (Janvier) : Art. 103814.
DOI : 10.1016/j.advwatres.2020.103814
Boudreault, Jérémie; St-Hilaire, André; Chebana, Fateh et Bergeron, Normand E. (2021). Modelling fish physico-thermal habitat selection using functional regression. J. Ecohydraul., 6 (2) : 105-120.
DOI : 10.1080/24705357.2020.1840313
Chebana, Fateh et Ouarda, Taha B. M. J. (2021). Multivariate non-stationary hydrological frequency analysis. J. Hydrol., 593 (Février) : Art. 125907.
DOI : 10.1016/j.jhydrol.2020.125907
Chiu, Yohann Moanahere, Chebana, Fateh, Abdous, Belkacem, Bélanger, Diane et Gosselin, Pierre (2021). Cardiovascular health peaks and meteorological conditions: A quantile regression approach. Int. J. Environ. Res. Public Heal., 18 (24) : Art. 13277.
DOI : 10.3390/ijerph182413277
Issa, Mahamat Abdelkerim, Chebana, Fateh, Masselot, Pierre, Campagna, Céline, Lavigne, Éric, Gosselin, Pierre et Ouarda, Taha B. M. J. (2021). A heat-health watch and warning system with extended season and evolving thresholds. BMC Public Health, 21 : Art. 1479.
DOI : 10.1186/s12889-021-10982-8
Masselot, Pierre; Chebana, Fateh; Campagna, Céline; Lavigne, Éric; Ouarda, Taha B. M. J. et Gosselin, Pierre (2021). Machine learning approaches to identify thresholds in a heat-health warning system context. J. R. Stat. Soc.: Ser. A, 184 (4) : 1326-1346.
DOI : 10.1111/rssa.12745
Alobaidi, Mohannad H.; Meguid, Mohamed A. et Chebana, Fateh (2020). Varying-parameter modeling within ensemble architecture: Application to extended streamflow forecasting. J. Hydrol., 582 (Mars) : Art. 124511.
DOI : /10.1016/j.jhydrol.2019.124511
Ben Alaya, Mohammed Ali; Ternynck, Camille S.; Dabo-Niang, Sophie; Chebana, Fateh et Ouarda, Taha B. M. J. (2020). Change point detection of flood events using a functional data framework. Adv. Water Resour., 137 (Mars) : Art. 103522.
DOI : 10.1016/j.advwatres.2020.103522
Issa, Mahamat Abdelkerim, Chebana, Fateh, Masselot, Pierre, Campagna, Céline, Lavigne, Éric, Gosselin, Pierre et Ouarda, Taha B. M. J. (2020). A heat-health watch and warning system with extended season and evolving thresholds. BMC Public Heal., EN LIGNE.
DOI : 10.21203/rs.3.rs-46044/v1
Karahacane, Hafsa; Meddi, Mohamed; Chebana, Fateh et Saaed, Hamoudi A. (2020). Complete multivariate flood frequency analysis, applied to northern Algeria. J. Flood Risk Manage., 13 (4) : Art. e12619.
DOI : 10.1111/jfr3.12619
Serinaldi, Francesco; Chebana, Fateh et Kilsby, Chris G. (2020). Dissecting innovative trend analysis. Stoch. Environ. Res. Risk Asses., 34 : 733-754.
DOI : 10.1007/s00477-020-01797-x
Yan, Bixun; Chebana, Fateh; Masselot, Pierre; Campagna, Céline; Gosselin, Pierre; Ouarda, Taha B. M. J. et Lavigne, Éric (2020). A cold-health watch and warning system, applied to the province of Quebec (Canada). Sci. Total Environ., 741 (Novembre) : Art. 140188.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2020.140188
Alobaidi, Mohannad H.; Meguid, Mohamed A. et Chebana, Fateh (2019). Predicting seismic-induced liquefaction through ensemble learning frameworks. Scientific Reports, 9 : Art. 11786.
DOI : 10.1038/s41598-019-48044-0
Ben Nasr, Imen et Chebana, Fateh (2019). Homogeneity testing of multivariate hydrological records, using multivariate copula L-moments. Adv. Water Resour., 134 (Décembre) : Art. 103449.
DOI : 10.1016/j.advwatres.2019.103449
Ben Nasr, Imen et Chebana, Fateh (2019). Multivariate L-moment based tests for copula selection, with hydrometeorological applications. J. Hydrol., 579 (Décembre) : Art. 124151.
DOI : 10.1016/j.jhydrol.2019.124151
Boudreau, Jérémie; Bergeron, Normand E.; St-Hilaire, André et Chebana, Fateh (2019). Stream temperature modeling using functional regression models. J. Am. Water Resour. Assoc., 55 (6) : 1382-1400.
DOI : 10.1111/1752-1688.12778
Curceac, Stelian; Ternynck, Camille S.; Ouarda, Taha B. M. J.; Chebana, Fateh et Niang, Sophie Dabo (2019). Short-term air temperature forecasting using Nonparametric Functional Data Analysis and SARMA models. Environ. Model. Soft., 111 (Janvier) : 394-408.
DOI : 10.1016/j.envsoft.2018.09.017
Masselot, Pierre; Chebana, Fateh; Lavigne, Éric; Campagna, Céline; Gosselin, Pierre et Ouarda, Taha B. M. J. (2019). Toward an improved air pollution warning system in Quebec. Int. J. Environ. Res. Public Health, 16 (12) : Art. 2095.
DOI : 10.3390/ijerph16122095
Alobaidi, Mohannad H.; Chebana, Fateh et Meguid, Mohamed A. (2018). Robust ensemble learning framework for day-ahead forecasting of household based energy consumption. Appl. Ener., 212 (Février) : 997-1012.
DOI : 10.1016/j.apenergy.2017.12.054
Ben Alaya, Mohammed Ali; Ouarda, Taha B. M. J. et Chebana, Fateh (2018). Non-Gaussian spatiotemporal simulation of multisite daily precipitation: downscaling framework. Clim. Dynam., 50 (1-2) : 1-15.
DOI : 10.1007/s00382-017-3578-0
Chiu, Yohann; Chebana, Fateh; Abdous, Belkacem; Bélanger, Diane et Gosselin, Pierre (2018). Mortality and morbidity peaks modeling: An extreme value theory approach. Stat. Methods Med. Res., 27 (5) : 1498-1512.
DOI : 10.1177/0962280216662494
Larabi, Samah; St-Hilaire, André et Chebana, Fateh (2018). A new Concept to calibrate and evaluate a hydrological model based on functional data analysis. J. Water Manag. Model., 26 : Art. C442.
DOI : 10.14796/JWMM.C442
Larabi, Samah; St-Hilaire, André; Chebana, Fateh et Latraverse, Marco (2018). Multi-criteria process-based calibration using functional data analysis to improve hydrological model realism. Water Resour. Manage., 32 (1) : 195-211.
DOI : 10.1007/s11269-017-1803-6
Larabi, Samah; St-Hilaire, André; Chebana, Fateh et Latraverse, Marco (2018). Using functional data analysis to calibrate and evaluate hydrological model performance. J. Hydrol. Eng., 23 (7) : Art. 04018026.
DOI : 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001669
Larios, Araceli Dalila; Chebana, Fateh; Godbout, Stéphane; Brar, Satinder Kaur; Valera, F.; Palacios, Joahnn H.; Avalos Ramirez, Antonio; Saldoval-Salas, F.; Larouche, J. P.; Medina-Hernàndez, D. et Potvin, L. (2018). Analysis of atmospheric ammonia concentration from four sites in Quebec City region over 2010-2013. Atmos. Pollut. Res., 9 (3) : 476-482.
DOI : 10.1016/j.apr.2017.11.001
Masselot, Pierre; Chebana, Fateh; Bélanger, Diane; St-Hilaire, André; Abdous, Belkacem; Gosselin, Pierre et Ouarda, T. B. M. J. (2018). Aggregating the response in time series regression models, applied to weather-related cardiovascular mortality. Sci. Total Environ., 628-629 (Juillet) : 217-225.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2018.02.014
Masselot, Pierre; Chebana, Fateh; Ouarda, Taha B. M. J.; Bélanger, Diane; St-Hilaire, André et Gosselin, Pierre (2018). A new look at weather-related health impacts through functional regression. Scientific Reports, 8 : Art. 15241.
DOI : 10.1038/s41598-018-33626-1
Masselot, Pierre; Chebana, Fateh; St-Hilaire, André; Belkacem, Abdous; Gosselin, Pierre et Ouarda, Taha B. M. J. (2018). EMD-regression for modelling multi-scale relationships, and application to weather-related cardiovascular mortality. Sci. Total Environ., 612 (Janvier) : 1018-1029.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2017.08.276
Ouarda, Taha B. M. J.; Charron, Christian; Hundecha, Yeshewatesfa; St-Hilaire, André et Chebana, Fateh (2018). Introduction of the GAM model for regional low-flow frequency analysis at ungauged basins and comparison with commonly used approaches. Environ. Model. Soft., 109 (Novembre) : 256-271.
DOI : 10.1016/j.envsoft.2018.08.031
Rahman, A.; Charron, Christian; Ouarda, Taha B. M. J. et Chebana, Fateh (2018). Development of regional flood frequency analysis techniques using generalized additive models for Australia. Stoch. Environ. Res. Risk Asses., 32 (1) : 123-139.
DOI : 10.1007/s00477-017-1384-1
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