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Collaboration INRIA/INRA sur les transferts de polluants diffus en bassin versant agricole : Éléments de contexte et projet SACADEAU.

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1 Collaboration INRIA/INRA sur les transferts de polluants diffus en bassin versant agricole : Éléments de contexte et projet SACADEAU

2 Historique : détachement de MO Cordier à lUMR SAS 1999 : début du programme SACADEAU 2007 : début du programme ADD-ANR APPEAU -> Réflexions sur des approches alternatives de la modélisation

3 Courtesy J.E. Olesen Un milieu physique : roche, sol, air, eau Un paysage cultivé : cultures, parcelles, bâtiments espaces interstitiels Des activités agricoles : Systèmes de production, de culture, itk. Un système complexe, extrêmement hétérogène Des données dobservations très partielles, très incertaines

4 Diversité des temps caractéristiques, importance des patterns spatiaux > 5 ans < 6 mois N rivière = 40-95% Nparcelles)

5 Problématique Face à cette complexité, il a été développé des modèles déterministes (eux aussi complexes), difficiles à mettre en œuvre, et qui donnent des réponses pas toujours très explicatives. > concevoir des modèles plus explicatifs avec un degré de complexité adapté à la quantité dinfo disponible en entrée et aux types de sorties nécessaires au décideur. > concevoir ou adapter des méthodes pour mieux utiliser les modèles (y compris complexes), méthodes allant de la constructions de scénarios à lexploration et linterprétation de résultats de simulations de scénarios

6 Projet SACADEAU Système dAcquisition de Connaissances pour lAide à la Décision sur la qualité de lEAU INRA Rennes UMR SAS C. Gascuel, P.Aurousseau P. Durand INRA Toulouse BIA F. Garcia Chambres dAgriculture 56 et 35 IRISA-Univ Rennes 1 M.O. Cordier, V.Masson + doctorant en agronomie: F. Tortrat + doctorant en informatique: R. Trépos Enjeu Développement dun outil daide à la gestion dun bassin versant: apprentissage des relations entre pratiques agricoles et qualité de leau par simulation dun modèle qualitatif Cadre : AIP « Aide à la décision – Comment articuler connaissances et actions en agriculture, agroalimentaire et dans lespace rural »

7 Projet SACADEAU Objectif: construire un outil daide au conseil sur un bassin versant Déterminer le degré de contamination des eaux à lexutoire dun bassin versant par les herbicides en fonction: De stratégies de désherbage De stratégies daménagement (bandes enherbées, haies-talus, …) Du paysage (topographie, situation des prairies, …) Du paysage cultivé (assolement, …) Du climat de lannée Dans le but de: Dégager des règles de conseil sur les pratiques agricoles et les aménagements, Aider à la décision auprès des gestionnaires de bassin versant

8 Simulateur Modèle décisionnel Règles obtenues par apprentissage Décideur local Gestionnaire de bassin versant Accès aux résultats de simulation Expert terrain SACADEAU Modèle biophysique Co-construction Retour sur l expertise Langage de scénario Co-construction Décideur local ou Décideur public Accès aux règles et Recommandation dactions Architecture de SACADEAU

9 Caractéristiques de loutil souhaité Modélisation adaptée à laide à la décision Données facilement renseignables Représentation simplifiée mais fondée scientifiquement des processus Interface conviviale Lisibilité et opérationnalité des résultats Modélisation à un niveau dintégration plus grand Prise en compte des connexions interparcelles (chemins de leau dans le BV) Prise en compte des configurations spatiales, de la variabilité des climats… Représentation des pratiques des exploitants, de leurs modes de décision Deux objectifs (deux étapes) Pouvoir simuler une situation, sur un site donné, dans une configuration donnée et obtenir la chronique temporelle du degré de contamination Apprendre des connaissances et produire de « règles de décision » en généralisant les résultats obtenus

10 Modèle de transfert Ruissellement Nappe superficielle Pluviométrie, température évapotranspiration Positions parcelles dans l exploitation et le bassin versant Date et mode de travail du sol Dates et doses des applications Chroniques climatiques Modèle décisionnel Configurations spatiales Itinéraires techniques de désherbage Flux et concentrations journalières de pesticides Scénarios Climat Stratégies de désherbage Spatialisation des cultures Aménagement ApprentissageApprentissage Données Simulateur Arbre dexutoires de parcelles Indice topographique Typologie des chroniques de qualité de l eau extraites de base de données ou construites par expert

11 Représentation dun bassin versant à laide darbres dexutoires arbre de drainage maillé arbre dexutoire exutoire maïs exutoire autre qtite pest ruisselée à la racine de larbre transfert par subsurface transfert par ruissellement arbre dexutoires racines réseau hydrographique arbres dexutoires

12 Apprentissage automatique de règles Base dapprentissage obtenue par simulation du modèle : données dune simulation: scénario « traduit » en données climatiques, itinéraires techniques de désherbage, configurations spatiales, sortie de la simulation: taux de transfert des pesticides associé à la situation simulée exemples obtenus divisés, selon le taux de transfert, en exemples de transfert faible et exemples de transfert important Apprentissage de motifs darbre: utilisation de la PLI (Programmation logique inductive) pour apprendre des règles généralisant les exemples et décrivant la classe transfert-faible et la classe transfert-important > mise en évidence de relations spatiales Apprentissage de règles propositionnelles en synthétisant les arbres dexutoires par des attributs dagrégats (utilisation de CN2)

13 Quelques motifs darbre obtenus transfert_important transfert_faible

14 Quelques règles basées sur des attributs dagrégats SI quantité appliquée de molécule au risque moyen < 2,39 kg ET dose moyenne de molécule au risque fort > 96 g/ha ET surface de maïs totale > 1,46 ha ET surface de l'exutoire maïs le plus grand > 0,48 ha ET indice topographique moyen < 0,8 ALORS classe = transfert_important SI la surface de l'arbre > 0.18 ha ET la proportion de surface en dispositif tampon > 0.24 ALORS classe = transfert_faible SI la surface totale de l'arbre < 7,36 ha ET surface de l'exutoire maïs le plus grand > 1,1 ha ALORS classe = transfert_important support=32,confiance=1 support=66,confiance=1

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16 Utilisation de règles pour la recommandation daction Idée: –Confronter une situation avec un ensemble de règles de classification –Proposer des modifications à apporter aux valeurs de certains attributs règles: … système dapprentissage données Que faire pour améliorer ma situation ?

17 Algorithme Dakar Etant donnés: –deux classes + et – –une situation insatisfaisante –un ensemble de règles de classification R = R+ R- Suggérer des actions qui sont des modifications à apporter à certains attributs décrivant la situation 1 action élémentaire = 1 modification dune valeur d attribut 1 action = 1 conjonction dactions élémentaires but : trouver des actions faisables, cohérentes qui maximisent un critère de qualité

18 Bilan Publications : –Chapitre de louvrage « Qualité de leau en milieu rural. Savoirs et pratiques dans les bassins versants » 2006 –Ecological Modelling « A decision-oriented transfer model to evaluate the effects of land use and management on herbicide contamination in agricultural catchments » soumis, Publications: ECML 2005 « A distance-based approach for action recommandation», RFIA 2006 « Une approche fondée sur une distance pour la recommandation dactions » RJCIA 2007 « Apprentissage de motifs spatiaux hydrologiques et agronomiques » MODSIM 2005 « A machine learning approach for evaluating the impact of land use and management practives on streamwater pollution by pesticides » Poster ECAI (Besai ) 2006 Thèse en agronomie de Florent Tortrat soutenue en 2005 sur le thème «Modélisation orientée décision des processus de transfert par ruissellement et subsurface des herbicides dans les bassins versants agricoles.» Thèse en informatique de Ronan Trepos (depuis novembre 2004) «Apprentissage de règles spatio-temporelles pour laide à la gestion de la qualité des eaux»

19 Perspectives: APPEAU Réflexion élargie sur la conception de scénarios spatio- temporels –Scénarios : conjonction dun milieu physique (structuré dans lespace (parcelles, cultures, réseau de drainage, types de sols…), dun enchaînement dévénements climatiques et de pratiques agricoles distribuées dans le temps et lespace –Construire des scénarios réels et réalistes pour répondre à des questions opérationnelles : impacts des changements dusages et climatiques sur la contamination des eaux Réflexion sur le passage de la problématique pesticides (temps courts, événements climatiques et agricoles ponctuels (tps/espace) à la problématique azote (temps longs, historique de la gestion globale de lazote dans le système)


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