Molin Nino. 2023. Analyse de la pollution multi-résiduelle d'un bassin versant martiniquais : une approche de machine learning. Lyon : INSA, 55 p. Mémoire d'ingénieur : Bio-informatique et modélisation : Institut nationale des sciences appliquées
![[img]](http://agritrop.cirad.fr/style/images/fileicons/text.png) |
Version publiée
- Français
Accès réservé aux personnels Cirad Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad. Rapport_stage_Nino_Molin.pdf Télécharger (5MB) | Demander une copie |
Encadrement : Beillouin, Damien ; Pak,Laï Ting
Résumé : Ce document présente une analyse de la pollution multi-résidus des eaux de surfaces du bassin versant du Galion en Martinique par modèle de forêt aléatoire. Les concentrations de dix polluants ont été étudiées pendant six ans dans trois zones géographiques du bassin versant. L'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique dans ce domaine constitue une approche innovante, les modèles utilisées classiquement pour ce type de problème étant des modèles mécanistes. Nous avons utilisé ce modèle afin d'identifier les déterminants principaux de la pollution d'origine agricole à l'échelle du bassin versant, mais aussi pour prédire les concentrations multi-résidus à partir d'un ensemble de variables environnementales, géographiques et moléculaires. Encore perfectibles, nos résultats actuels montrent que les modèles d'apprentissage automatique constituent une alternative crédible et prometteuse aux approches actuelles pour la gestion de la pollution agricole.
Auteurs et affiliations
- Molin Nino, CIRAD-PERSYST-UPR HortSys (MTQ)
Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/607727/)
[ Page générée et mise en cache le 2024-01-25 ]
