Système intégré de suivi hydro-climatique dans la région Itasy : approche par modélisation numérique et intelligence artificielle / Herilala Tafitasoloniaina RALIJAONA

Public ISBD Titre : Système intégré de suivi hydro-climatique dans la région Itasy : approche par modélisation numérique et intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Herilala Tafitasoloniaina RALIJAONA, Auteur Editeur : Université d'Antananarivo Année de publication : 2025 Langues : Français (fre) Catégories : SCIENCES DE L'ENVIRONNEMENT Mots-clés : MADAGASIKARA  MODELISATION HYBRIDE SARIMA - LSTM  ANALYSE GRAPHIQUE  INTELLIGENCE ARIFICIELLE  MODELISATION HYDRODYNAMIQUE  SURVEILLANCE HYDRO-CLIMATIQUE Résumé : Ce mémoire d’Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) présente une plateforme de surveillance intégrée conçue pour répondre aux défis environnementaux croissants de la région Itasy à Madagasikara. Face aux variations de précipitations, à la réduction de la surface du lac Itasy et aux pressions sur les ressources en eau, ce travail vise à fournir un outil robuste pour l’observation, l’analyse et la prévision. L’approche repose sur l’articulation entre la modélisation hydrodynamique, l’intelligence artificielle et les données de capteurs sur le terrain. Des informations précieuses issues de la télédétection (Sentinel-2) ont permis de constater une réduction alarmante de la surface du lac, un phénomène que notre modèle hydrodynamique basé sur les équations de l’eau peu profonde peut désormais simuler avec une grande précision. Pour garantir la fiabilité de ces simulations, on a introduit un critère de Courant-Friedrichs-Lewy adaptif qui assure la stabilité numérique. En parallèle, pour les prévisions météorologiques, on a développé une approche hybride d’intelligence artificielle en associant les modèles SARIMA et LSTM. Cette combinaison exploite les forces des deux systèmes : le modèle SARIMA capture les variations saisonnières tandis que le modèle LSTM, grâce à sa capacité à gérer les non-linéarités, prédit les fluctuations plus complexes des températures. Le résultat est une méthode de prévision d’une précision remarquable, validée par des tests statistiques rigoureux. Ce projet ne se contente pas de la théorie, il est ancré dans la réalité du terrain grâce à l’intégration des données issues de capteurs et des mesures manuelles. Ces informations locales enrichissent nos modèles et permettent d’affiner les prévisions, rendant la plateforme pertinente par tous les utilisateurs, des agriculteurs aux chercheurs. En offrant des prévisions météorologiques, des analyses historiques et des outils de surveillance du lac, cette plateforme est un instrument essentiel pour une gestion durable et éclairée des ressources en eau de la région d’Itasy. Numéro du document : T 5176/MAC Niveau Bibliographique : 1 Bull1 (Theme principale) : METEOROLOGIE ,ATMOSPHERE ,CLIMATOLOGIES Bull2 (Theme secondaire) : ATMOSPHERE,CLIMATOLOGIE,CONSIDERATION GENERALE Système intégré de suivi hydro-climatique dans la région Itasy : approche par modélisation numérique et intelligence artificielle [texte imprimé] / Herilala Tafitasoloniaina RALIJAONA, Auteur . - Université d'Antananarivo, 2025. Langues : Français (fre) Catégories : SCIENCES DE L'ENVIRONNEMENT Mots-clés : MADAGASIKARA  MODELISATION HYBRIDE SARIMA - LSTM  ANALYSE GRAPHIQUE  INTELLIGENCE ARIFICIELLE  MODELISATION HYDRODYNAMIQUE  SURVEILLANCE HYDRO-CLIMATIQUE Résumé : Ce mémoire d’Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) présente une plateforme de surveillance intégrée conçue pour répondre aux défis environnementaux croissants de la région Itasy à Madagasikara. Face aux variations de précipitations, à la réduction de la surface du lac Itasy et aux pressions sur les ressources en eau, ce travail vise à fournir un outil robuste pour l’observation, l’analyse et la prévision. L’approche repose sur l’articulation entre la modélisation hydrodynamique, l’intelligence artificielle et les données de capteurs sur le terrain. Des informations précieuses issues de la télédétection (Sentinel-2) ont permis de constater une réduction alarmante de la surface du lac, un phénomène que notre modèle hydrodynamique basé sur les équations de l’eau peu profonde peut désormais simuler avec une grande précision. Pour garantir la fiabilité de ces simulations, on a introduit un critère de Courant-Friedrichs-Lewy adaptif qui assure la stabilité numérique. En parallèle, pour les prévisions météorologiques, on a développé une approche hybride d’intelligence artificielle en associant les modèles SARIMA et LSTM. Cette combinaison exploite les forces des deux systèmes : le modèle SARIMA capture les variations saisonnières tandis que le modèle LSTM, grâce à sa capacité à gérer les non-linéarités, prédit les fluctuations plus complexes des températures. Le résultat est une méthode de prévision d’une précision remarquable, validée par des tests statistiques rigoureux. Ce projet ne se contente pas de la théorie, il est ancré dans la réalité du terrain grâce à l’intégration des données issues de capteurs et des mesures manuelles. Ces informations locales enrichissent nos modèles et permettent d’affiner les prévisions, rendant la plateforme pertinente par tous les utilisateurs, des agriculteurs aux chercheurs. En offrant des prévisions météorologiques, des analyses historiques et des outils de surveillance du lac, cette plateforme est un instrument essentiel pour une gestion durable et éclairée des ressources en eau de la région d’Itasy. Numéro du document : T 5176/MAC Niveau Bibliographique : 1 Bull1 (Theme principale) : METEOROLOGIE ,ATMOSPHERE ,CLIMATOLOGIES Bull2 (Theme secondaire) : ATMOSPHERE,CLIMATOLOGIE,CONSIDERATION GENERALE

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Origine
11183	T 5176/MAC	Livre	Bibiotheque CIDST	Bibliotheque DDI	Exclu du prêt	Don

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