Public ISBD UNIMARC

Type de documentThèse
Languefre
TitrePrévision de la sécheresse au niveau de sept plaines du Nord Ouest Algérie [ressource textuelle, sauf manuscrits]
Auteur(s)ACHOUR, kenza
MEDDI MOHAMED (Directeur de thèse)
Adresse bib.[s.l] : [s.n],2021
Collationpdf + cd
Notes de thèseDoctorat_LMD : Université de Chlef - Hassiba Benbouali , Département des : 2021
RésuméL’Algérie et en particulier la région Nord Ouest a connu plusieurs sécheresses durant le siècle dernier. La dernière a été caractéristique par son intensité et son impact sensible sur la ressource en eau et le rendement des cultures. La diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé les rendements des céréales en général et le blé dur en particulier. Les études consacrées à la sécheresse sont nombreuses et diversifiées, plusieurs auteurs ont étudié le déficit pluviométrique et son impact sur la ressource en eau. D'autres travaux se sont focalisés sur l'étude de la sécheresse à travers son impact sur les cultures par le biais du stress hydrique. La plupart des méthodes destinées à évaluer la sècheresse tentent de déterminer la probabilité de rencontrer des séquences anormales dans la distribution des précipitations à l’échelle régionale. Parmi les indices les plus utilisés, citons l’indice de sévérité de la sécheresse défini par Palmer qui ne se limite pas à la seule connaissance du déficit de pluies mais intervient au niveau d’un bilan hydrique et l’indice standardisé des précipitations (SPI, Standardized précipitation index). Donc, cette technique permet de mieux gérer les terres agricoles et les ressources en eau et d’essayer de réduire l’intensité et les effets de la sécheresse par le choix de techniques agricoles adaptées et les variétés tolérantes à la sécheresse. Nous allons, également, utiliser d’autres indices à savoir : Percent of Normal Index (PNI), China-Z Index (CZI), Modified CZI (MCZI), Z-Score (ZSI), Standard Deviation Index (SDI) and Deciles Index (PDI). Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont montré un grand intérêt dans la modélisation et la prévision des séries temporelles non-linéaires et non-stationnaire et dans la plupart des cas et en particulier dans la prédiction des phénomènes extrêmes. Nous allons donc utiliser les réseaux de neurones artificiels pour prédire la sécheresse dans sept plaines du Nord-Ouest Algérien à différentes échelles temporelles. Aussi, nous utiliserons les chaines de Markov pour modéliser et prédire les épisodes de sécheresse à différentes échelles temporelles.

ACHOUR, kenza
Prévision de la sécheresse au niveau de sept plaines du Nord Ouest Algérie [ressource textuelle, sauf manuscrits] / kenza ACHOUR; Dir. MEDDI MOHAMED.-[s.l] : [s.n],2021.-pdf + cd.
- Doctorat_LMD : Université de Chlef - Hassiba Benbouali , Département des : 2021.

L’Algérie et en particulier la région Nord Ouest a connu plusieurs sécheresses durant le siècle dernier. La dernière a été caractéristique par son intensité et son impact sensible sur la ressource en eau et le rendement des cultures. La diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé les rendements des céréales en général et le blé dur en particulier. Les études consacrées à la sécheresse sont nombreuses et diversifiées, plusieurs auteurs ont étudié le déficit pluviométrique et son impact sur la ressource en eau. D'autres travaux se sont focalisés sur l'étude de la sécheresse à travers son impact sur les cultures par le biais du stress hydrique. La plupart des méthodes destinées à évaluer la sècheresse tentent de déterminer la probabilité de rencontrer des séquences anormales dans la distribution des précipitations à l’échelle régionale. Parmi les indices les plus utilisés, citons l’indice de sévérité de la sécheresse défini par Palmer qui ne se limite pas à la seule connaissance du déficit de pluies mais intervient au niveau d’un bilan hydrique et l’indice standardisé des précipitations (SPI, Standardized précipitation index). Donc, cette technique permet de mieux gérer les terres agricoles et les ressources en eau et d’essayer de réduire l’intensité et les effets de la sécheresse par le choix de techniques agricoles adaptées et les variétés tolérantes à la sécheresse. Nous allons, également, utiliser d’autres indices à savoir : Percent of Normal Index (PNI), China-Z Index (CZI), Modified CZI (MCZI), Z-Score (ZSI), Standard Deviation Index (SDI) and Deciles Index (PDI). Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont montré un grand intérêt dans la modélisation et la prévision des séries temporelles non-linéaires et non-stationnaire et dans la plupart des cas et en particulier dans la prédiction des phénomènes extrêmes. Nous allons donc utiliser les réseaux de neurones artificiels pour prédire la sécheresse dans sept plaines du Nord-Ouest Algérien à différentes échelles temporelles. Aussi, nous utiliserons les chaines de Markov pour modéliser et prédire les épisodes de sécheresse à différentes échelles temporelles.

00100000000000001074541000071
100  $a                         y50      
101  $afre
2001 $aPrévision de la sécheresse au niveau de sept plaines du Nord Ouest Algérie$bressource textuelle, sauf manuscrits
210  $a[s.l]$c[s.n]$d2021
215  $dpdf$ecd
328 1$bDoctorat_LMD$eUniversité  de Chlef - Hassiba Benbouali  , Département des$d2021
330  $aL’Algérie et en particulier la région Nord Ouest a connu plusieurs sécheresses durant le siècle dernier. La dernière a été caractéristique par son intensité et son impact sensible sur la ressource en eau et le rendement des cultures. La diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé les rendements des céréales en général et le blé dur en particulier.    Les études consacrées à la sécheresse sont nombreuses et diversifiées, plusieurs auteurs ont étudié le déficit pluviométrique et son impact sur la ressource en eau. D'autres travaux se sont focalisés sur l'étude de la sécheresse à travers son impact sur les cultures par le biais du stress hydrique.  La plupart des méthodes destinées à évaluer la sècheresse tentent de déterminer la probabilité de rencontrer des séquences anormales dans la distribution des précipitations à l’échelle régionale.  Parmi les indices les plus utilisés, citons l’indice de sévérité de la sécheresse défini par Palmer qui ne se limite pas à la seule connaissance du déficit de pluies mais intervient au niveau d’un bilan hydrique et l’indice standardisé des précipitations (SPI, Standardized précipitation index). Donc, cette technique permet de mieux gérer les terres agricoles et les ressources en eau et d’essayer de réduire l’intensité et les effets de la sécheresse par le choix de techniques agricoles adaptées et les variétés tolérantes à la sécheresse. Nous allons, également, utiliser d’autres indices à savoir : Percent of Normal Index (PNI), China-Z Index (CZI), Modified CZI (MCZI), Z-Score (ZSI), Standard Deviation Index (SDI) and Deciles Index (PDI). Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont montré un grand intérêt dans la modélisation et la prévision des séries temporelles non-linéaires et non-stationnaire et dans la plupart des cas et en particulier dans la prédiction des phénomènes extrêmes. Nous allons donc utiliser les réseaux de neurones artificiels pour prédire la sécheresse dans sept plaines du Nord-Ouest Algérien à différentes échelles temporelles. Aussi, nous utiliserons les chaines de Markov pour modéliser et prédire les épisodes de sécheresse à différentes échelles temporelles.
700  $aACHOUR$b kenza
701  $aMEDDI MOHAMED$4727
801 0$aDZ$bCCDZ CERIST
801 1$aDZ$bCCDZ CERIST 
801 2$aDZ$bCCDZ CERIST 
801 3$aDZ$bCCDZ CERIST 
901$ac