校级学术报告：
时间：2017年2月24日（周五）下午1：30
地点：闵行校区资环楼271
主持人：刘 敏 教授
主讲人：Benjamin Renard研究员、Lang Michel
1. 报告题目：Predicting the Occurrence of Hydrological Events
Benjamin Renard研究员于 2006博士年毕业于法国格勒诺布尔国立综合理工学院，现任法国国立环境研究所水文水利中心研究员，并同时担任著名水文水资源杂志Water Resources Research副主编。他研究兴趣涵盖水文环境科学与数学统计建模，包括洪水与干旱，气候变化对水文水资源的影响，不确定性分析，极端事件与极值理论等。
报告内容简介：
极端水文事件的产生对社会与经济有着重大的影响，准确提前预测预报洪水等极端事件有助于风险防范与控制。本报告将结合传统统计模型分析极端事件的频次以及其发生规律，在结合气候等驱动因素，建立多层次模型综合考虑极端事件在时间与空间上的联系，来提高预测极端事件的准确性，并且合理表达过程中所包含的不确定性。
2. 报告题目：Flood Frequency Analysis using information from past floods, based on proxy data in France : documentary sources and paleoflood analysis
Michel Lang研究员于1995年获得法国格勒诺布尔第一大学水文学博士，现任法国国立环境研究所水文水利中心资深研究员，曾于2007至2010年担任中心主任。他在2006至2011年担任国际水文科学协会Hydrological Science Journal副主编；2009至2013年担任法国重大水文水利科学项目ExtraFlo首席科学家。他还长期担任法国自然灾害防治减灾委员会委员，法国水文技术协会水文系统与水资源分部主任。
报告内容简介：
研究古洪水有助于认识河流的演变以及未来洪水的风险。然而古洪水资料往往通过文字记载，其并不能有效地直接运用于现代洪水资料分析中去。本研究通过一个法国河流研究的案例展示了如何通过将描述古洪水的文字资料融入现代数据资料，运用统计频率的方法综合分析两种资料，并通过合理的建模充分表达文字资料中所含信息本身的不确定性以及模型结果的不确定性，使融入古洪水资料的洪水分析更加准确可靠。