L’évaluation et le remaniement des sites d’échantillonnages

Malgré les différentes approches statistiques proposées dans la littérature pour l’évaluation et le remaniement des sites de suivi de la qualité des eaux de surface, plusieurs déficiences persistent toujours. Ces lacunes varient d’une approche à l’autre, et comprennent généralement: (i) l’ignorance des attributs du bassin surveillé; (ii) le traitement séquentiel des données de la qualité de l’eau multivariée plutôt que de manière simultanée; (iii) l’accent porté principalement sur les sites qui seront suspendus; et (iv) l’ignorance des informations de reconstitution sur les sites abandonnés.

Dans cette étude, une méthodologie qui surmonte ces lacunes est proposée. Pour ce faire, le bassin surveillé est divisé en sous-bassins et une analyse des groupements hybride est utilisée pour identifier les groupes de sous-bassins avec des attributs similaires. Une stratégie d’échantillonnage optimal stratifié est ensuite employée pour identifier le nombre optimal de sites à mesurer pour chacun des groupes de sous-bassins. Un indice des informations agrégées est utilisé pour déterminer la combinaison optimale des sites qui seront abandonnés.

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Afin d’intégrer les attributs de la région surveillée dans l’évaluation et le remaniement des sites de suivi, le Delta du Nil est divisé en unités spatiales (USs). Chaque unité spatiale est un domaine drainé par un seul point sur le système de drainage. Mesurer la qualité de l’eau à ce point décrit l’effet des attributs de l’US sur l’état de la qualité de l’eau. Ainsi, pour chaque unité spatiale neuf des attributs qui expliquent les différents effets naturels et anthropiques sont identifiés. On suppose que les attributs d’une US sont les principales sources de pollution dans les systèmes de drainage. Comme pour les variables de qualité de l’eau mesurées, les variables qui expliquent la variabilité de la qualité de l’eau dans le système de drainage du Delta du Nil sont sélectionnées selon l’analyse en composantes principales (ACP). Basées sur l’ACP, les quatre variables de qualité d’eau sont la demande biochimique en oxygène (BOD), les solides volatiles totaux (TVS), l’azote total (TN) et les solides dissous totaux (TDS). Pour reconstruire l’information concernant les variables aux sites abandonnés, trois méthodes sont employées pour étendre les séries chronologiques : la régression, la maintenance de variance type 3 (MOVE3), et le réseau de neurones artificiels (RNA). Une expérience empirique est conçue pour comparer ces trois techniques selon leur capacité à estimer les mesures qui préservent les principales caractéristiques des séries de la qualité de l’eau.

L’évaluation et le remaniement des sites de suivi se composent de deux étapes principales. La première étape consiste à grouper les USs similaires selon leurs attributs. Dans la seconde étape, l’échantillonnage stratifié optimal est appliqué pour déterminer le nombre optimal des USs à jauger dans chacun des groupes identifiés.

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Un algorithme de groupement hybride est utilisé pour grouper les USs selon leurs attributs. Chacun des attributs est normalisé avant l’analyse afin d’éliminer la dimensionnalité et les effets d’échelle. La distance euclidienne est utilisée comme mesure de proximité pour définir la distance entre les USs et l’algorithme de Ward est utilisé pour définir les différents groupes dans un algorithme hiérarchique aggloméré. Avec l’algorithme des groupes hiérarchiques, nous considérons différents nombres de groupes et les centres de chaque groupe sont calculés et ensuite utilisés comme données pour l’algorithme de la méthode des K-moyennes « K-means ».

Dans la première étape, nous déterminons le nombre des groupes, le nombre des USs dans chaque groupe, le centre du groupe et la distance entre chaque US et son centre de groupe. Si l’objectif est d’établir un nouveau réseau de suivi, nous utilisons la stratégie optimale d’échantillonnage stratifié pour distribuer les M sites de suivi parmi les groupes identifiés. L’allocation optimale pour chaque groupe des USs est proportionnelle à l’écart-type de la distribution des USs au sein du groupe et au nombre de membres (USs).

Si l’objectif est d’évaluer et de redistribuer les sites de suivi de la qualité de l’eau, il est possible d’identifier le nombre optimal de sites pour chaque groupe. En comparant le nombre optimal des USs jaugées pour chaque groupe au nombre des USs déjà jaugées, trois scénarios sont possibles si le nombre des USs déjà jaugées de chaque groupe est: égal, inférieur ou supérieur au nombre optimal des USs jaugées. Si la situation suit le premier scénario, aucune mesure additionnelle ne doit être prise. Dans la situation du deuxième scénario, il est possible d’ajouter des sites, tandis que dans le troisième scénario, certains des USs déjà jaugées pourraient être abandonnées. Il est donc possible d’ajouter des sites de suivi à des USs non jaugées dans des groupes à faible suivi

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ou de supprimer des sites de suivi qui font partie des groupes à fort suivi. S’il est nécessaire d’ajouter des sites à des groupes qui n’ont pas suffisamment de sites de suivi, les USs non jaugées les plus éloignées du centre du groupe ont la priorité. S’il est nécessaire de supprimer des sites de groupes à trop fort suivi, on utilise un indice d’information agrégé pour déterminer les combinaisons optimales de sites à supprimer. La Figure 3 montre le flux des analyses résumées

ci-dessus. La méthodologie détaillée et les résultats sont présentés dans l’article IV de la partie

B.