| Resumo: |
L'objectif de ce travail était de mettre en place un outil mathématique permettant de prévoir les concentrations en Dinophysis cf. acuminata, micro-algue toxique. Nous avons décidé d'utiliser des méthodes dynamiques de prévision bayésienne : modèles polynomiaux du premier, second et troisième ordre, modèle polynomial du premier ordre avec intervention, et modèle de régression multilinéaire. Les modèles polynomiaux du premier, second et troisième ordre se sont avérés inadaptés. Le modèle de régression multilinéaire a été testé avec les variables concentrations en phosphate (PO4) et en nitrate (NO3). Ce modèle est insatisfaisant du fait de l'inconstance des relations entre la concentration en Dinophysis cf. acuminata et les régresseurs. Le modèle polynomial du premier ordre avec intervention, testé avec les données de la plage Benoît en baie du Pouliguen, donne de bons résultats qualitatifs, mais commet parfois d'importantes erreurs quantitatives. Les résultats obtenus sont insatisfaisants du point de vue de l'objectif que nous nous étions fixé. Mais les modèles dynamiques bayésiens, du fait de leurs comportements, restent des méthodes encourageantes. Il existe des modèles permettant de modéliser des processus issus de lois de la famille exponentielle (exponential famüy dynamic models), ainsi que des modèles plus complexes (multi-process models, mixture models). Ces raffinements ne peuvent masquer le manque de connaissances fondamentales concernant la miao-algue (mode de nutrition, variabilités spatiales et temporelles).
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