Modélisation spatio-temporelle de la dispersion du dioxyde de soufre près d’un site industriel: Réseau de neurone & bio-indicateur

Abstract

Cet article propose un état de l’art sur la modélisation basée sur l’utilisation des méthodes numériques et géostatiques pour la prévision spatio-temporelle de la pollution atmosphérique en SO2 dans la région du Gabès (Sud-Est Tunisien). Les outils numériques en mettant l’accent sur un modèle non linéaire, les réseaux de neurones sont applicables aux données horaires (2012) en SO2 fournies par l’Agence Nationale de Protection de l’Environnement (ANPE) pour faire la paramétrisation de SO2 en fonction des facteurs externes, ainsi que la prévision des concentrations horaires d’un jour de plus. Le modèle déterministe et probabiliste est applicable à des concentrations de soufre mesurés dans le matériel végétal; le Malva ageptiaca, un bio-indicateur passif présente l’intérêt d’interpoler et de cartographier le soufre dans la zone d’étude et permet de servir, dans les conditions de perturbation, de signal d’alarme sur la zone la plus polluée.

Keywords

• pollution atmosphérique
• dioxyde de soufre
• modélisation
• réseaux de neurones artificiels
• cartographie