2 results on '"modèle neutre"'
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2. Simulation temporelle et spatiale des changements d'occupation du sol par modélisation stochastique
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Marc Benoit, Jean-François Mari, Arnaud Gobillot, Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Knowledge representation, reasonning (ORPAILLEUR), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de recherche SAD ASTER - Station de Mirecourt (INRA SAD), Agrivair, AGREV 3, Nestle-water, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Cyril De Runz, Éric Kergosien, Christian Sallaberry, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)
- Subjects
0106 biological sciences ,land use change ,protection de l’eau ,010504 meteorology & atmospheric sciences ,[SDV]Life Sciences [q-bio] ,prospective simulation ,LUCC ,General Medicine ,modèle neutre ,15. Life on land ,landscape ,010603 evolutionary biology ,01 natural sciences ,neutral model ,6. Clean water ,[SHS]Humanities and Social Sciences ,[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] ,13. Climate action ,water protection ,simulation prospective ,HMM ,paysage ,protection de l'eau ,hmm ,lucc ,0105 earth and related environmental sciences - Abstract
The landscape patterns are the results of the human activity that adapts the land cover and its use (LUC) to economic and social constraints/opportunities encountered by various actors. The temporal and spatial arrangement of LUC has a strong influence on environmental risks. This paper presents a methodology based on stochastic models to identify, locate and simulate the temporal LUCC of regions differentiated by their successions by means of “neutral” models. The differences between simulated and observed data make it possible to detect breaks in land-use development and planning. We assess our method on data that come from surveys in the Vittel-Contrexéville watershed (East of France) which is subject to water quality issues., L’organisation d’un territoire est le reflet de l’activité humaine qui y adapte la couverture du sol et son usage en fonction des contraintes ou opportunités techniques, économiques et sociétales. L’arrangement temporel et spatial des occupations du sol a une forte influence sur les risques environnementaux. Cet article présente une méthodologie à base de modèles stochastiques pour identifier, localiser et simuler les occupations temporelles des régions différenciées par leurs successions de culture dans la perspective de construction d’un modèle « neutre ». L’écart entre données simulées et observées permet de déceler des ruptures dans le processus de mise en valeur du territoire. Les données utilisées dans cette étude proviennent d’enquêtes effectuées sur l’impluvium de Vittel-Contrexéville concernant la qualité des eaux souterraines.
- Published
- 2018
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