Les XVI^e Journées de Géostatistique auront lieu les 7 et 8 septembre 2023, à Fontainebleau.

Cette édition est coorganisée par l'équipe géostatistique du centre de Géosciences de Mines Paris et le réseau RESSTE (Risques, Extremes et Statistique Spatio-TEmporelle) et sponsorisée par la chaire GEOLEARNING.

En amont de ces journées, une journée de workshop de découverte du package gstlearn, développé par les chercheurs de l'équipe géostatistique de Mines Paris, sera proposée le 6 septembre 2023.

L'inscription (au workshop et aux journées) est gratuite mais obligatoire. A compter du 25 Août, les nouveaux inscrits ne pourront assister à la conférence qu'à distance et il ne sera plus possible de s'inscrire au workshop gstlearn et au diner de conférence prévu le 7 au soir. Les liens zooms seront transmis par email aux personnes inscrites.

News: Les programmes de la conférence et du workshop sont maintenant en ligne!

Conférenciers invités :

• François Bachoc (Institut de Mathématiques de Toulouse): Introduction to Gaussian process with inequality constraints, Application to coast flooding risk

• Gérard Biau (Sorbonne Université): Some statistical insights into physics-informed neural networks

• Ottmar Cronie (University of Gothenburg): Point process learning: A new statistical approach for point processes

• Anne Estrade (Université Paris Cité): Inférence statistique pour des champs gaussiens basée sur des caractéristiques géométriques
  

• Carlo Gaetan (Università Ca' Foscari): On modelling space-time threshold exceedances
  

• Bertrand Iooss (EDF R&D): Global sensitivity analysis of model outputs with dependent inputs: New insights around Shapley effects

• Alessandra Menafoglio (Politecnico di Milano): Object Oriented Spatial Statistics for the analysis of georeferenced complex data

Appel à contributions

• Soumission des résumés (400 mots maximum, inscription requise) avant le Dimanche 6 août 2023 (inclus)
  

• Notification des contributions acceptées: mardi 9 août 2023

Les thématiques privilégiées de ces Journées sont :

• Approches Machine learning pour les données spatiales et spatio-temporelles
  
• Processus Gaussiens
  
• Grands jeux de données spatiales et spatio-temporelles
  
• Modélisation spatio-temporelle
• Extrêmes spatiaux
• Processus ponctuels