Identification des Types de Jours Météorologiques et des Dépendances Météo-Paramètres de Pollution par RNA: Application à la Région d’Annaba.
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Date
2008
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Abstract
Dans le but de l’identification des types de jours météorologiques pour la région d’Annaba,
Nous avons proposé une approche basée sur la classification non supervisée -clustering-.
Cette approche permet d’identifier les groupes d'objets similaires (types de jours -clusters-) à
partir des données météorologiques captées par la station de l’aéroport d’Annaba pendant la
période 1995 à 1999. L’approche proposée est basée sur deux niveaux de classifications : la
carte auto-organisatrice de Kohonen (SOM) pour le premier niveau et la classification par
partition pour le deuxième niveau. Pour découvrir la méthode la plus appropriée à utiliser
pour regrouper les unités de la SOM, nous avons procédé à une comparaison basée les
performances des algorithmes de classification automatique les plus utilisés tel que :
l’algorithme PAM (Partitioning Around Medoids), K-moyennes, et la classification
hiérarchique (méthode de Ward). Une analyse quantitative basée sur deux catégories de
critères (internes et externes) et qualitative sont utilisées pour valider et interpréter les
résultats obtenues de la classification. Cette approche a permet d’extraire six classes qui sont
liés directement aux conditions météorologiques typiques de la région. L’approche de
classification à deux niveaux a été également évaluée en utilisant une base de données
collectée par la station SAMASAFIA, dont les clusters météorologiques obtenus ont été
utilisés pour étudier l’influence des paramètres météorologiques (par cluster) sur la pollution
atmosphérique dans cette région. Une analyse linéaire basée sur l’ACP (analyse en
composantes principales), et non linéaire basée sur un model neuronal (perceptron
multicouches) ont été effectuées. Les résultats obtenus sont très satisfaisants ou plusieurs
relations et conclusions ont été tirées.