Temporal data mining of physicochemical and biological indicators to evaluate the state, the pressures and the resilience capacity of rivers
Fouille temporelle des indicateurs physico-chimiques et biologiques pour l'évaluation de l'état, des pressions et de la capacité de résilience des rivières
Résumé
Data from the assessment of river are big data, with complex relationships. Unsupervised data mining methods can be applied on them and give relevant results for their management, if a close collaboration exists between hydroecologists and computer scientists. The extraction of partially ordered patterns from temporal sequences of physicochemical pressures preceding a biological state has been achieved. These temporal patterns allow to identify a part of the pressures involved or not in a degraded ecological status, to specify the importance of the sequences time-length before a biological assessment, to identify the characteristic pressure categories at a regional scale. To go further, we plan to extend these patterns to hydromorphological pressures.
Les données issues de la surveillance des rivières sont volumineuses, avec des relations complexes. Des méthodes de fouille de données non supervisées peuvent s’y appliquer et donner des résultats pertinents pour leur gestion, sous réserve d’une collaboration étroite entre hydroécologues et informaticiens. L’extraction de motifs partiellement ordonnés à partir de séquences temporelles de pressions physico-chimiques précédant un état biologique a été réalisée. Ces motifs temporels permettent d’identifier une partie des pressions en cause dans un état écologique dégradé ou non, de préciser l’importance de la durée des séquences avant l’évaluation de l’état biologique, d’identifier les altérations caractéristiques à l’échelle d’une hydro-écorégion. A terme nous envisageons d’élargir ces motifs aux pressions hydromorphologiques.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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