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L'énergie éolienne est aujourd'hui la source d'énergie renouvelable en plus forte expansion. Le caractère variable et partiellement contrôlable de sa production complexifie la gestion du système électrique. L'utilisation dans divers processus de décision, de prédictions du niveau de production à des horizons de 2-3 jours, permet une meilleure intégration de cette ressource. Certaines situations donnent néanmoins lieu à des performances de prédiction insatisfaisantes. Des erreurs dans la prédiction de l'instant d'apparition de variations brusques et importantes de la production, peuvent être responsables d'importants déséquilibres énergétiques, et avoir un impact négatif sur la gestion du système électrique. L'objectif de cette thèse est de proposer des approches permettant d'une part de caractériser ces variations, et d'autre part de prédire et d'estimer l'incertitude dans l'instant de leur apparition. Dans un premier temps, nous étudions différentes formes de caractérisation de ces variations. Nous proposons un modèle de rupture permettant de représenter le caractère aléatoire dans la proximité des ruptures d'un signal, tout en tenant compte des aspects borné et non-stationnaire du processus de production. A partir de simulations issues de ce modèle, nous réalisons une étude paramétrique destinée à évaluer et comparer les performances de différents filtres et approches multi-échelles de détection. Dans un deuxième temps, nous proposons une approche de prédiction probabiliste de l'instant d'apparition d'une rupture, reposant sur l'utilisation de prévisions météorologiques ensemblistes. Leur conversion en puissance fournit différents scénarii de la production, à partir desquels sont agrégées les prédictions de l'instant d'apparition d'une rupture. L'incertitude associée est représentée à l'aide d'intervalles de confiance temporels et de probabilités estimées conditionnellement. Nous évaluons la fiabilité et la finesse de ces estimations sur la base de mesures de production provenant de différentes fermes éoliennes. / Today, wind energy is the fastest growing renewable energy source. The variable and partially controllable nature of wind power production causes difficulties in the management of power systems. Forecasts of wind power production 2-3 days ahead can facilitate its integration. Though, particular situations result in unsatisfactory prediction accuracy. Errors in forecasting the timing of large and sharp variations of wind power can result in large energy imbalances, with a negative impact on the management of a power system. The objective of this thesis is to propose approaches to characterize such variations, to forecast their timing, and to estimate the associated uncertainty. First, we study different alternatives in the characterization of wind power variations. We propose an edge model to represent the random nature of edge occurrence, along with representing appropriately the bounded and non-stationary aspects of the wind power production process. From simulations, we make a parametric study to evaluate and compare the performances of different filters and multi-scale edge detection approaches. Then, we propose a probabilistic forecasting approach of edge occurrence and timing, based on numerical weather prediction ensembles. Their conversion into power provides an ensemble of wind power scenarios from which the different forecast timings of an edge are combined. The associated uncertainty is represented through temporal confidence intervals with conditionally estimated probabilities of occurrence. We evaluate the reliability and resolution of those estimations based on power measurements from various real world case studies.

Detaillierte Informationen über die Verbreitungsareale von Arten sind essentiell für die Beantwortung zentraler Fragen der Ökologie, Evolutionsbiologie und Biogeographie. Solche Informationen sind auch notwendig, um Naturschutzressourcen kostenwirksam zwischen verschiedenen Regionen und Maßnahmen zu verteilen. Unser Wissen über Artverbreitungen beruht vor allem auf Punktdaten, die das Vorkommen einer bestimmten Art an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt belegen (nachstehend „Records“). Riesige Mengen solcher Records wurden über internationale Data-Sharing-Netzwerke mobilisiert, allen voran durch die Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Auch wenn diese Netzwerke die Zugänglichkeit zu solchen Informationen enorm verbessert haben, ist unser Wissen über globale Artverbreitungen immer noch äußerst lückenhaft und von grober räumlicher Auflösung – der sogenannte Wallace’sche Wissensrückstand. Vorhandene Informationen enthalten zudem zahlreiche Unsicherheiten, Fehler und Daten-‘Biases’. Diese könnten durch Ort-spezifische Faktoren wie Zugänglichkeit oder durch artspezifische Faktoren, wie Entdeckungswahrscheinlichkeit, verursacht werden. Zukünftiges Sammeln und Mobilisieren von Informationen sollte so gestaltet werden, dass der erreichte Nutzen der Records für Forschung und Naturschutz maximiert wird. Hierfür ist ein tiefgehendes Verständnis der Lücken, Unsicherheiten und Biases in den Informationen sowie der sie verursachenden Faktoren notwendig. Bisher wurden diese Mängel in globalen Artverbreitungsinformationen niemals quantitativ untersucht. Mit meiner Dissertation liefere ich die ersten globalen Analysen zu Mängeln von digital verfügbaren Verbreitungsinformationen für terrestrische Wirbeltiere und Landpflanzen. Ich habe >300 Millionen Records für Landpflanzen und drei Gruppen terrestrischer Wirbeltiere (Amphibien, Säugetiere, Vögel) über GBIF abgerufen. Diese Informationen habe ich mit taxonomischen Datenbanken sowie unabhängigen Verbreitungskarten und Checklisten verbunden. Auf Grundlage der erstellten Datensätze habe ich unterschiedliche Formen von Informations-Mängeln für verschiedene taxonomische Gruppen und auf mehreren räumlichen Maßstäben untersucht. In Kapitel I habe Daten-Abdeckung sowie Daten-Unsicherheiten in Informationen zu Pflanzenvorkommen jeweils in Bezug auf Taxonomie, Raum und Zeit quantifiziert. Für diese insgesamt 6 Maße habe in anschließend Variation in den drei Dimensionen (Taxonomie, Raum, Zeit) gemessen. Zudem habe ich mithilfe von paarweisen Spearman-Rang-Korrelationen und Hauptkomponentenanalysen die Zusammenhänge zwischen diesen verschiedenen Formen von Informationsmängeln analysiert. In Kapitel II habe ich anhand von terrestrischen Wirbeltieren zwei spezielle Aspekte von Datenabdeckung zwischen geographischen Regionen verglichen: i) die Datendichte und ii) die Vollständigkeit der abgedeckten Arten. Durch Multi-Modell-Analysen habe ich die Effekte von zwölf potentiellen sozioökonomischen Einflussfaktoren auf Informationsmängel verglichen, und zwar einzeln für jede der drei Wirbeltiergruppen auf jeder von vier verschiedenen räumlichen Auflösungen. In Kapitel III habe ich anhand von Säugetieren drei Aspekte von Datenabdeckung zwischen einzelnen Arten verglichen: i) die Anzahl von Records pro Art, ii) die räumliche Abdeckung der Verbreitungsareale durch Records, und iii) den räumlichen Bias in der Abdeckung verschiedener Teile der Verbreitungsareale. Durch Multi-Modell-Analysen und Variations-Partitionierung habe ich die Effekte von verschiedenen Artmerkmalen, Größe und Form der Verbreitungsareale sowie von sozioökonomischen Faktoren untersucht. Diese Analysen habe ich auf globalem Maßstab sowie einzeln für sechs zoogeographische Gebiete durchgeführt. In meiner Dissertation habe ich in allen untersuchten Aspekten von Artverbreitungsinformationen starke Biases gefunden. Die Anzahl von Records variierte um mehrere Größenordnungen zwischen Arten und zwischen geographischen Gebieten. Verschiedene Maße von Datenabdeckung und Datenunsicherheiten zeigten klare taxonomische, geographische und zeitliche Muster. Ich fand beispielsweise Höchstwerte von taxonomischer Abdeckung in industrialisierten westlichen Ländern, aber auch in einigen tropischen Gebieten wie Mexiko. Im Gegensatz dazu gab es in weiten Teilen Afrikas und Asiens entweder gar keine oder nur sehr veraltete Informationen. Da taxonomische, räumliche und zeitliche Abdeckung jeweils durch die Anzahl der Records numerisch eingeschränkt sind, fand ich zwischen diesen Maßen gemäßigte bis starke positive Korrelationen. Maße von Datenunsicherheiten hingegen korrelierten kaum untereinander oder mit Datenabdeckungsmaßen. In Kapitel II habe ich den Einfluss von zwölf potentiellen sozioökonomischen Einflussfaktoren auf Datendichte und Datenvollständigkeit von geographischen Artgemeinschaften untersucht. Nur vier hatten einen durchweg für alle untersuchten Wirbeltiergruppen und räumlichen Auflösungen starken Einfluss. Dies waren der Endemitenreichtum, die räumliche Nähe zu Daten-beisteuernden Institutionen, politische Mitgliedschaft im GBIF-Netzwerk, sowie lokal verfügbare Forschungsgelder. Andere Faktoren, von denen man oft annimmt, dass sie eine große Rolle spielen würden, hatten einen erstaunlich geringen Einfluss, wie z.B. Verkehrsinfrastruktur oder Größe und Finanzausstattungen westlicher Daten-beisteuernder Institutionen. Meine Analysen in Kapitel III ergaben, dass die vier in Kapitel II identifizierten sozioökonomischen Schlüsselfaktoren ebenfalls einen starken Einfluss auf Artverbreitungsinformationen auf der Ebene von einzelnen Arten hatten. Jedoch unterschied sich ihre relative Wichtigkeit deutlich zwischen geographischen Gebieten. Zwischenartliche Unterschiede in Verbreitungsinformationen waren zudem sehr stark durch Größe und Form der Verbreitungsareale beeinflusst. Dies unterstützt meine Hypothese, dass diese geometrischen Faktoren die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, dass sich Verbreitungsgebiete bestimmter Arten mit Untersuchungsgebieten von Feldforschern überschneiden, was wiederum Aufswirkungen auf die Wahrscheinlichkeiten hat, mit denen diese Arten besammelt werden. Entgegen unserer Annahmen hatten Artmerkmale wie etwa Nachtaktivität, die das Entdecken oder Sammeln bestimmter Arten wahrscheinlich machen sollten, kaum einen Einfluss auf zwischenartliche Unterschiede in Verbreitungsinformationen. Die Ergebnisse meiner Dissertation lassen wichtige Schlussfolgerungen darüber zu, wie mobilisierte Artverbreitungsinformationen effizient genutzt und verbessert werden können. Erstens belegen meine Ergebnisse schwerwiegende Mängel in digital verfügbaren Artverbreitungsinformationen, insbesondere für Gebiete und Arten von besonderer Wichtigkeit für den Naturschutz. Zweitens zeigen sie, dass für die allermeisten Arten feiner aufgelöste Informationen nur durch Artverbreitungsmodelle erreicht werden können, die mit geringen Datenmengen auskommen, die starke Datenunsicherheiten und Biases innehaben. Eine vielversprechende Methode, um in solchen Modellen mit Biases umzugeben, ist das explizite Einbeziehen der Bias-verursachenden Faktoren in die Modelle, und meine Ergebnisse bieten hilfreiche Anhaltspunkte für die Auswahl relevanter Faktoren. Drittens schaffen meine Ergebnisse eine empirische Grundlage zur Überwachung von Fortschritten in der Verbesserung weltweiter Artverbreitungsinformationen. Schließlich schafft mein Identifizieren der global wichtigsten Informations-limitierenden Faktoren sowie das Unterscheiden verschiedener Informationsaspekte eine Grundlage dafür, um Aktivitäten zu identifizieren, die Datenmängel effektiv beheben können. Als wichtigste Aktivitäten empfehle ich unter anderem i) das Unterstützen von Bemühungen zur Datenmobilisierung in Institutionen, die in geographischer Nähe zu datenarmen Gebieten liegen, ii) das Fördern von Kooperation zwischen großen Schwellenländern und Data-Sharing-Netzwerken, iii) die Durchführung von neuen Biodiversitäts-Surveys im zentralen Afrika und südlichen Asien, um weitgehend veraltete Informationen zu aktualisieren, und iv) das Verschieben des Fokus von Datensammel- und Datenmobilisierungsbemühungen auf Asien sowie Arten mit begrenzten Verbreitungsarealen.