Résumé :
Cette thèse s’articule autour de deux grands axes principaux, le premier étant la prédiction de la pollution atmosphérique à l’aide de modèles déterministes dits Modèles de Chimie Transport (Chemistry Transport Models CTM). Le modèle utilisé est le modèle CHIMERE largement utilisé de par le monde pour la simulation et la prédiction de la qualité de l’air au niveau urbain, régional et continental. CHIMERE a été forcé par les sorties du modèle météorologique MM5/WRF sur le domaine étudié.
Le deuxième axe étant le déploiement d’un système géo-décisionnel de prédiction (CTMSOLAP). L’architecture proposée regroupe des données en provenance de trois systèmes de sources hétérogènes ; des détecteurs de pollution ; des satellites et des sorties du modèle de simulation numérique CHIMERE. Les données seront filtrées, nettoyées, homogénéisées et chargées dans un entrepôt de données environnemental appelé data warehouse. Grace à l’introduction des simulations numériques, la continuité spatio-temporelle est assurée, ainsi, les analyses au passé, au présent et au futur peuvent être déployées selon les axes d’intérêt. En outre, grâce à l’utilisation de l’entreposage des données et de structures OLAP, le système constitue un support décisionnel puissant offrant aux autorités concernées la possibilité d’analyser, planifier et anticiper les instabilités de l’atmosphère sur le Royaume.
L’architecture proposée fournit aussi des outils d’analyse spatiale facilitant la compréhension du phénomène étudié en proposant des interfaces géo-décisionnelles dites interfaces SOLAP. Cette approche, nouvellement introduite dans les études décisionnelles actuelles, et qui consiste en le couplage de l’approche OLAP et les systèmes d’information géographique SIG, va extraire les données des bases de production multidimensionnelles, et offrir un potentiel cartographique intuitive et convivial permettant l’aide à la décision.
Le prototype réalisé combine à la fois la puissance des structures multidimensionnelles, la convivialité et intuitivité des systèmes géo-décisionnels, ainsi que la continuité spatio-temporelle des analyses grâce aux modèles de prédiction de la pollution de l’air sur le Maroc.
Mots clés :
Support décisionnel, OLAP, SOLAP, pollution atmosphérique régionale, prédiction, Modèle déterministe de chimie transport, capteur, satellite.
FORECASTING INTEGRATION IN THE GEO-DECISIONAL SUPPORT SYSTEMS (SOLAP) CASE OF STUDY: ATMOSPHERIC POLLUTION ON MOROCCO
Abstract :
In this thesis, we offer an architecture which combines, at the same time, the power of multidimensional structures, the intuitiveness of the spatial decision support systems SDSS, as well as the spatiotemporal continuity of analyses thanks to prediction models of the air pollution on Morocco.
This thesis focuses on two main pillars; the first is the atmospheric pollution prediction using deterministic models called Chemistry Transport Models CTM. The model used is the model CHIMERE widely used around the world for simulating and predicting air quality in urban, regional and continental scales. CHIMERE was forced by the meteorological model outputs MM5/WRF.
The second axis is the deployment of a SDSS of forecasting (CTMSOLAP). The proposed architecture regroups data from three main systems of heterogeneous sources; sensors; satellites and outputs of the model of numerical simulation CHIMERE. Data will be filtered, cleaned, homogenized and loaded in an environmental data warehouse. The spatio-temporal continuity is ensured thanks to the introduction of numerical simulations, analyzes in the past, the present and the future can be deployed along the themes of interest. Moreover, through the use of data warehousing and OLAP structures (OnLine Analytical Processing) the proposed system is a powerful decision support, giving authorities the ability to analyze, plan and anticipate the atmosphere instabilities on Morocco.
The proposed architecture provides also tools of spatial analysis making easier the understanding of studied phenomenon by offering SOLAP interfaces. This approach, newly introduced into actual decision making approaches, and which consists of the coupling of OLAP approach and geographical information systems GIS, will extract the data from the multidimensional databases, and will give an intuitive and convivial cartographic potential to help to decision making.
Our system combines, at the same time, the power of multidimensional structures, the intuitiveness of the spatial decision support systems SDSS, as well as the spatiotemporal continuity of analyses thanks to prediction models of the air pollution over Morocco.
Key Words :
Decision support systems, OLAP, SOLAP, Regional atmospheric pollution, forecasting, Chemical Transport Models, in-situ captor, satellite.
DETECTION D’ERWINIA CHRYSANTHEMI PAR PCR DIRECTEMENT A PARTIR DU MACERAT ET CONTRIBUTION A LA LUTTE MICROBIOLOGIQUE DE LA POURRITURE MOLLE
Par
EL KARKOURI Abdenbi
Champs Disciplinaire : Biologie / Microbiologie et Biologie Moléculaire.
UFR : Biotechnologie Appliquée à la Santé et à l’Environnement.
Soutenu le : 02 Octobre 2010
Membres de jury :
Mohammed BENLEMLIH, Président
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Faculté des Sciences Dhar El Mahraz, Fès
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Mohammed EL HASSOUNI, Encadrant
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Faculté des Sciences Dhar El Mahraz, Fès
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Abdelkarim FILALI-MALTOUF, Rapporteur
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Faculté des Sciences, Rabat
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Mohammed IRAQUI, Rapporteur
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Faculté des Sciences et Techniques, Fès
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Saad IBENSOUDA, Membre
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Faculté des Sciences et Techniques, Fès
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Khalid SENDIDE, Membre
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Université AL Akhawayn, Ifran
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Mohammed EL MZIBRI, Membre
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Unité de Biologie et Recherche Médicale, CNESTEN, Rabat
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