Cartes auto-organisatrices de Kohonen et paramètres environnementaux

Le barrage Sidi Chahed (NE de Meknès, Maroc) est situé en aval des oueds Mikkès et Lmaleh. La classification, proposée dans le présent travail est basée sur un réseau de neurones artificiels de type carte topologique auto-organisatrice (SOM) de Kohonen. La base de données est constituée de 63 échantillons d'eaux, répartis dans l'espace et dans le temps. Les analyses ont porté sur les caractéristiques physico-chimiques et sur les concentrations en métaux lourds (Fe, Mn, As, Cu, Zn, Pb, Cr, Cd). Les cartes SOM ont permis de comprendre et de visualiser la distribution spatiale et temporelle des échantillons. L'analyse en composantes principales (ACP) et la classification hiérarchique par cartes topologiques ont été utilisées pour valider la classification par SOM et détecter les variations saisonnières des paramètres physico-chimiques et des métaux lourds. Les dépendances entre les différents paramètres ont été mises en évidence ainsi que leur distribution spatio-temporelle. Les classes obtenues ont été représentées en fonction de leurs niveaux de pollution. En printemps les concentrations en Mn, Zn, AS, Fe et Pb sont relativement plus élevées par rapport à celles des autres classes.

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Abdellah El Hmaidi et Mohamed Berrada sont des Professeurs de l'Enseignement Supérieur à l'Université Moulay Ismail-Meknès-Maroc, respectivement à la Faculté des Sciences et à L'ENSAM. Loubna Ablouh est étudiante chercheur. Les auteurs s intéressent à l'application des méthodes de l intelligence artificielle dans le domaine de l'environnement.