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En gestion des ressources naturelles, la prise de décision se fie de plus en plus sur l'analyse de bases de données qui contiennent de l'information spatiale et/ou géographique. Ces bases de données sont souvent complexes, avec des mesures longitudinales sur chaque unité expérimentale et avec une corrélation spatiale entre les mesures d'une unité donnée et/ou entre les mesures de différentes unités. Bien qu'une vaste littérature sur la modélisation et l'analyse de données spatiales, longitudinales ou multivariées existe, le développement rapide d'outils comme les méthodes Monte Carlo d'intégration et d'optimisation ouvre la porte à l'application de techniques plus évoluées dans les domaines concernés par la gestion des ressources naturelles. L'objectif principal de cet atelier est de rassembler les scientifiques oeuvrant dans les divers champs de la statistique (statistiques spatiales, analyse de données longitudinales, méthodes Monte Carlo, échantillonnage, modélisation multivariée, statistique bayésienne, modélisation hiérarchique) et d'autres domaines où des méthodes statistiques pour la modélisation et l'analyse de données spatiales ou géographiques sont requises, avec une emphase sur les problèmes de gestion des ressources naturelles. L'atelier se divisera en trois sous-thèmes :

(i) Hydrologie/climatologie/météorologie
(ii) Fonctions de sélection des ressources
(iii) Modélisation statistique spatio-temporelle des maladies zoonotiques