Évènements Rares sur des Séries Temporelles Environnementales

International audienceLa mesure de l'activité de mollusques bivalves est un moyen d'enregistrer le comportement de bivalves in situ et donc d'évaluer des changements de la qualité de l'eau. Nous proposons une méthode statistique basée sur la théorie des valeurs extrêmes permettant d'estimer des changements globaux (pollution, changement de température) et ainsi d'aider à la surveillance de systèmes aquatiques

Analyse de la dynamique de la végétation du Burkina Faso par utilisation de séries temporelles d’images FAPAR

La dynamique de la végétation des secteurs phytogéographiques est un paramètre clé pour la gestion durable des ressources végétales au Burkina Faso. Cette étude vise à mettre en évidence les changements affectant la productivité de la végétation au Burkina Faso sur la période 1999-2019. Les métriques de la phénologie de la végétation dont la valeur du maximum (Vmx) et la valeur moyenne (Vav) ont été extraites sur une série temporelle d’images FAPAR pour le calcul des variables statistiques. Les variables statistiques utilisées pour l’appréciation globale du changement de la production de la végétation sont le coefficient de variation, la pente des droites de tendance et l’anomalie standardisée (Z-score). Les résultats indiquent que de forts gains de la productivité de la végétation ont été observés dans le domaine sahélien et le secteur nord-soudanien. Cela est lié à l’expansion des zones de cultures et à une faible persistance des années de déficit de la production végétale sur la période de la nouvelle normale de précipitation (1991-2020). Cependant, le secteur sud-soudanien marqué par des formations ligneuses abondantes a enregistré de faibles gains de la production de la végétation. La cartographie utilisant les métriques du maximum et de la moyenne donne une tendance globale, mais ne fournit pas assez de détail sur le changement affectant les différentes bandes de végétation. Une combinaison des métriques phénologiques de la végétation au moyen de modèle construit sur la base de biomasse végétale collectée sur le terrain pourrait améliorer ces résultats de la cartographie de zones de changement des secteurs phytogéographiques

Multiples bris communs en variance et en moyenne des panels de séries temporelles

Rapport de recherche présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en sciences économiques

Détection d'activité à l'aide de Kinect 2.0

Peut-on détecter des activités de façon efficace? Cette question fut la base de mon travail de Bachelor, son but est donc de rechercher différentes techniques de classification de données afin de détecter une action concrète. Pour cela, j’ai pu utiliser la dernière caméra Kinect 2.0, ce choix de technologie a été motivé par plusieurs critères. Tout d’abord le fait que cette technologie soit très récente, ce qui permettrait donc au final de découvrir les premières possibilités de l’appareil et ainsi pouvoir déterminer des possibilités d’améliorations une fois la technologie arrivée à maturité. Le but de ce travail est donc d’étudier et de classer différentes activités filmées à l’aide de Kinect 2.0et d’en déterminer quelles applications pratiques on peut en faire. Par exemple: - Pourrons-nous détecter un incendie en se basant sur la détection de plusieurs personnes en train de courir? - Pourrons-nous détecter si le mouvement d’une partie du corps se fait correctement en se basant sur des images filmées? Pour cela il m’a fallu effectuer tout un processus de recherche: - Définir le nombre et le choix des activités à étudier - Définir les premiers critères importants de cette analyse - Rechercher des algorithmes de classification de données - Comparer les résultats afin de déterminer le modèle de données le plus pertinent Plus spécifiquement, je me suis concentré sur deux types d’analyses: - Les analyses de séries temporelles - Les analyses de séries fréquentielles J’ai ainsi pu obtenir des résultats montrant un faible taux d’erreurs de classification, ce qui démontre qu’en se basant sur des analyses simples on obtient déjà des premiers résultats pertinents. Afin d’aller plus loin dans mon travail j’ai également cherché à corriger et adapter mes données de départ pour augmenter la précision des modèles de données. J’ai ainsi essayé plusieurs techniques de transformation des données qui ont permis d’améliorer le taux d’erreurs de classification en dessous des 15% d’erreurs. De plus, cela m’a permis de détecter dans quelles situations un algorithme de classification est mieux adapté qu’un autre. Toutes ces analyses m’ont alors permis de déterminer des premières limites de la détection d’activité en utilisant Kinect 2.0. Elles ont également démontré qu’en utilisant des techniques de classification simple on pouvait obtenir des résultats déjà utilisables pour de futures applications de détection d’activité. En conclusion, la technologie encore très jeune qu’est Kinect 2.0 combinée à de simples algorithmes de classification, offre déjà d’excellents résultats. De plus, il existe encore de nombreuses possibilités d’analyses sur les données que j’ai pu récolter, ce qui signifie qu’on peut facilement imaginer qu’à l’avenir on pourra définir des modèles et ainsi pousser encore plus loin la détection d’activité

Interactions entre les structures d'échappement et les structures à grande échelle dans l'écoulement turbulent des rivières à lit de graviers

Dans les rivières graveleuses, il est établi que les structures d'échappement formées dans la zone de recirculation à l'aval d'amas de galets génèrent d'intenses échanges turbulents. Le mécanisme responsable de l'échappement demeure par contre mal connu. Peu d'études sur la dynamique des structures d'échappement ont été réalisées dans des écoulements où le nombre de Reynolds est élevé comme c'est le cas en rivières. De plus, les connaissances actuelles ne tiennent pas compte des découvertes récentes sur la turbulence en rivière à lit de graviers où on a observé des structures de forte et de faible vitesse occupant toute la profondeur de l'écoulement et pouvant durer plusieurs secondes. Ces structures à grande échelle devraient jouer un rôle sur le mécanisme d'échappement étant donné l'influence de la vitesse ambiante sur la dynamique de la zone de recirculation. Nous rapportons les résultats de deux expériences originales sur les liens dynamiques entre les structures à grande échelle et le mécanisme d'échappement en aval d'un amas de galets. La première expérience repose sur l'analyse de corrélations croisées entre des séries de vitesses obtenues au sommet et à l'aval proximal d'un amas de galets. Les résultats montrent que les fortes fluctuations dans le sens de l'écoulement au sommet de l'obstacle sont liées, quelques instants plus tard, à de fortes fluctuations vers l'amont dans la zone de recirculation. La seconde expérience utilise la visualisation des structures d'échappement et la mesure simultanée des vitesses de l'écoulement. L'analyse combinée des images vidéo et de séries de vitesse suggère une relation entre le passage des structures à grande échelle et les manifestations de l'échappement. Ces résultats nous permettent de présenter un modèle où, lors du passage d'un front de haute vitesse, une structure d'échappement se développe et prend de l'expansion vers le lit et vers la surface en se propageant vers l'aval alors que, lors du passage d'un front de faible vitesse, elle s'élève vers la surface de manière plus cohérente. Cette étude propose un nouveau mécanisme d'échappement et révèle le rôle que joue la structure de l'écoulement ambiant sur le développement de structures dans les cours d'eau à lit graveleux.The flow structure in a gravel-bed river is closely related to the presence of protruding clasts and of pebble clusters. It is well known that shedding motions from the lee side of large clasts and clusters are a recurrent process that explains the strong exchanges of momentum in river flows. However, shedding has yet to be fully characterised for high Reynolds number flows such as those found in gravel-bed rivers. Moreover, our current understanding of shedding mechanisms does not include the recent discovery that large-scale flow structures in the form of high- and low-speed wedges occupy the entire flow depth over a gravel-bed river. From two original experiments, this paper investigates the influence of these wedges on the nature of shedding in the lee of a pebble cluster. The interactions between the large-scale wedges and shedding may be a key element for understanding flow organisation at the river reach scale. The first experiment provides an analysis of the space-time correlation of velocity time series obtained downstream from a pebble cluster in a natural river. Two pairs of one-minute time series were sampled. The first series of each pair was located in the region of flow separation downstream from the obstacle whereas the second was located at its crest. Results show that a significant negative correlation occurs with a negative time lag for the downstream velocity component. This reveals that a strong downstream velocity vector at the crest of the obstacle is followed 1 to 4 seconds later by a strong upstream velocity vector in the region of flow separation. The strength of the recirculation motion responds to the velocity fluctuations above the cluster. This is a crucial process in the development of vortex shedding. The second experiment aimed at visualising the shedding motion downstream from an obstacle. An underwater camera was used to obtain images of fluid motion in the lee of a pebble cluster while three electromagnetic current meters measured streamwise and vertical velocity fluctuations along a vertical profile downstream from the obstacle. A white tracer was injected in the region of flow separation to depict the development of flow structures that are shed into the flow. Despite the high Reynolds number of the flow, we have obtained good quality images revealing the presence of different modes of vortex shedding initiated in the region of flow separation. From the velocity records, it was possible to identify the large-scale flow wedges and to show that the type of vortex shedding is controlled by high- and low-speed wedges.Based on these results, we propose a model having two steps: when a high-speed wedge approaches the pebble cluster, the shedding motion develops vertically both towards the water surface and towards the bed as the structures convect downstream; when a low-speed wedge passes, the shedding motion advects mainly towards the surface and it conserves a stronger coherence. This response of the shedding motion to the type of flow wedge is a recurrent and fundamental phenomenon. The results and the model presented herein shed light on the complex nature of vortex shedding in flows at high Reynolds number such as those found in rivers

Metric-Based Model Selection For Time-Series Forecasting

Metric-based methods, which use unlabeled data to detect gross differences in behavior away from the training points, have recently been introduced for model selection, often yielding very significant improvements over alternatives (including cross-validation). We introduce extensions that take advantage of the particular case of time-series data in which the task involves prediction with a horizon "h". The ideas are (i) to use at "t" the "h" unlabeled examples that precede "t" for model selection, and (ii) take advantage of the different error distributions of cross-validation and the metric methods. Experimental results establish the effectiveness of these extensions in the context of feature subset selection. Les méthodes métriques, et qui utilisent des données non-étiquetées pour détecter les différences brutes pour les comportements loin des pointes d'entrainement, ont été récemment introduites pour la sélection de modèles, apportant une amélioration dans beaucoup de cas (incluant la validation croisée). Nous présentons des prolongements à ces méthodes qui prennent avantage du cas particulier des séries temporelles pour lesquelles la tâche consiste en une prédiction avec un horizon "h". Les idées sont (i) d'utiliser au temps "t" les "h" exemples non-étiquetés qui précèdent "t", et (ii) profiter des différentes distributions d'erreur de validation croisée et de méthodes métriques. Des résultats expérimentaux établissent l'efficacité de ces prolongements dans le contexte de la sélection d'un sous-ensemble de caractéristiques.Unlabeled data, model selection, time-series, Données non-étiquetées, sélection de modèles, séries temporelles