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Side Event Marine Protected Areas, Indigenous and Local Communities, and Sustainable Livelihoods

ForumNY

New-York, mercredi 26 avril de 15 h à 16 h (heure locale)
Conference Room B -
UN Headquarters, 405 E 42nd Street, New York, NY, 10017

 

Gilbert David, directeur de recherche à l'UMR Espace-Dev, participera au Side Event "Marine Protected Areas, Indigenous and Local Communities, and Sustainable Livelihoods" qui aura lieu à New-York, mercredi 26 avril de 15 h à 16 h (heure locale) en marge du 16th Session of the Permanent Forum on Indigenous Issues.

Ce Side Event est organisé par :

Soutenance de thèse - Yi MOUA - mardi 28 mars 2017 - 14 h

picto diplomeYi MOUA soutiendra sa thèse le mardi 28 mars à 14 h (Salle Silva - Maison de la Télédétection, Montpellier ).

 

 

Composition du jury :

- M. Jean GAUDART, Professeur à l'Université d'Aix-Marseille, Rapporteur ;
- Mme Sandra LUQUE, Directrice de recherche à l'Institut national de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'Agriculture (IRSTEA), Rapporteure ;
- M. Carlo COSTANTINI, Directeur de recherche à l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Examinateur ;
- Mme Florence FOURNET, Directrice de recherche à l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Examinatrice ;
- Mme Frédérique SEYLER, Directrice de recherche à l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Directrice de thèse ;
- M. Sébastien BRIOLANT, Médecin en Chef à l'Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA), Encadrant ;
- M. Emmanuel ROUX, Chargé de recherche à l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Encadrant.

 

Titre :
Correction de l’effet du biais d’échantillonnage dans la modélisation de la qualité des habitats écologiques – Application au principal vecteur du paludisme en Guyane française

Résumé :
En modélisation écologique, les modèles de distribution d’espèces sont très couramment utilisés pour des objectifs variés. Ils ont notamment été identifiés comme particulièrement pertinents pour cartographier et caractériser la qualité d’habitat des moustiques du genre Anopheles, vecteurs du paludisme, et ainsi participer à l’estimation du risque de transmission de cette maladie et à la définition de stratégies de lutte anti-vectorielle ciblées. Le paludisme est en effet un problème sanitaire majeur au niveau mondial. Sa transmission dépend directement de la présence et de la distribution des vecteurs, qui dépendent elles-mêmes des conditions environnementales contribuant à définir la qualité des habitats écologiques des Anopheles.
Cependant, dans certaines régions, les données de captures d’Anopheles restent rares , rendant difficile la modélisation de ces habitats. De plus, le recueil de ces données est très souvent soumis à des biais d’échantillonnage importants compte tenu, notamment, d’une accessibilité inégale à l’ensemble de la zone d’étude.
Cette thèse vise ainsi à fournir une solution à la cartographie des vecteurs du paludisme, en considérant explicitement deux aspects très peu étudiés dans la modélisation : le faible nombre de sites de présence disponibles et l’existence d’un biais d’échantillonnage important.
Ainsi, une méthode originale de correction de l’effet du biais d’échantillonnage est proposée. Elle est appliquée à des données de présence d’Anopheles darlingi – le principal vecteur du paludisme en Amérique du Sud – en Guyane française, où le paludisme est endémique. Un modèle de distribution d’An. darlingi a ensuite été construit, permettant d’obtenir une carte de qualité d’habitat en cohérence avec la connaissance actuelle des entomologistes et fournissant des performances de prédiction élevées (AUC et AUC partiel avec un taux d’omission de 20% égaux, respectivement, à 0,93 et 1,11).
La méthode de correction proposée a ensuite été comparée aux méthodes existantes dans un contexte applicatif caractérisé par la rareté des données d’occurrence de l’espèce et la présence d’un biais d’échantillonnage significatif. Pour cela, des données de présence virtuelles ont été simulées afin de bénéficier d’un jeu de données de référence non biaisé. Les résultats montrent que la méthode développée dans ce travail est adaptée aux cas où le nombre de sites de présence est faible. En revanche, lorsque ce nombre augmente, d’autres méthodes procurent de meilleurs résultats.
Cette thèse contribue, d’une part, à combler les lacunes théoriques et d’applicabilité des méthodes actuelles visant à corriger l’effet des biais d’échantillonnage et, d’autre part, à compléter la connaissance sur la distribution spatiale et la bio-écologie du principal vecteur du paludisme en Guyane française. Elle prend ainsi part aux efforts engagés par la Guyane française afin d’atteindre la pré-élimination du paludisme à l’horizon 2018. Les méthodes développées étant applicables à toute espèce animale ou végétale, elle contribue plus largement, dans le domaine de la modélisation écologique, à améliorer l’applicabilité et la fiabilité des modèles de distribution spatiale des espèces.

 

Soutenance de thèse - Eva Serrano - mardi 31 janvier 2017 - 13 h

picto diplomeEva Serrano soutiendra sa thèse le mardi 31 janvier à 13 h (Salle Silva - Maison de la Télédétection, Montpellier ).

 

 

Composition du jury :

  • Hélène Fenet, Pr, Université de Montpellier, Rapportrice
  • Karina Gibert, Associate Prof with Full Prof. Habilitation (Univ. Polytecnica Barcelona), Rapportrice
  • François Pinet, DR IRSTEA, Clermont-Ferrand, Examinateur
  • Nathalie Villa-Vilianeix, CR (HDR), INRA Toulouse, Rapportrice
  • Maria Armienta Hernandez, Pr, Universidad Nacional Autonoma de México, Insituto de Geofisica, Co-directrice de thèse
  • Laure Berti-Equille, DR IRD, UMR ESPACE DEV, Montpellier, Co-directrice de thèse
  • Corinne Grac, Ingénieur de l'agriculture et de l'environnement, ENGEES Strasbourg, Co-encadrante
  • Jean-Christophe Desconnets, Ingénieur, IRD, Co-encadrant

 

Titre :
Pré-traitement et analyse des données environnementales : Application à l’évaluation de la qualité de l’eau des rivières mexicaines

Résumé :
Les données acquises lors des surveillances environnementales peuvent être sujettes à différents types d'anomalies (i.e., données incomplètes, inconsistantes, inexactes ou aberrantes). Ces anomalies qui entachent la qualité des données environnementales peuvent avoir de graves conséquences lors de l'interprétation des résultats et l’évaluation des écosystèmes. Le choix des méthodes de prétraitement des données est alors crucial pour la validité des résultats d'analyses statistiques et il est assez mal défini. Pour étudier cette question, la thèse s'est concentrée sur l’acquisition des données et sur les protocoles de prétraitement des données afin de garantir la validité des résultats d'analyse des données, notamment dans le but de recommander la séquence de tâches de prétraitement la plus adaptée. Nous proposons de maîtriser l'intégralité du processus de production des données, de leur collecte sur le terrain et à leur analyse, et dans le cas de l'évaluation de la qualité de l'eau, il s’agit des étapes d'analyse chimique et hydrobiologique des échantillons produisant ainsi les données qui ont été par la suite analysées par un ensemble de méthodes statistiques et de fouille de données. En particulier, les contributions multidisciplinaires de la thèse sont : (1) en chimie de l'eau: une procédure méthodologique permettant de déterminer les quantités de pesticides organochlorés dans des échantillons d'eau collectés sur le terrain en utilisant les techniques SPE–GC-ECD (Solid Phase Extraction - Gas Chromatography - Electron Capture Detector) ; (2) en hydrobiologie : une procédure méthodologique pour évaluer la qualité de l’eau dans quatre rivières Mexicaines en utilisant des indicateurs biologiques basés sur des macroinvertébrés ; (3) en science des données : une méthode pour évaluer et guider le choix des procédures de prétraitement des données produites lors des deux précédentes étapes ainsi que leur analyse ; et enfin, (4) le développement d’un environnement analytique intégré sous la forme d’une application développée en R pour l’analyse statistique des données environnementales en général et l’analyse de la qualité de l’eau en particulier. Enfin, nous avons appliqué nos propositions sur le cas spécifique de l’évaluation de la qualité de l’eau des rivières Mexicaines Tula, Tamazula, Humaya et Culiacan dans le cadre de cette thèse qui a été menée en partie au Mexique et en France.

Mots clés : prétraitement des données, analyse des données, données environnementales, évaluation de qualité de l’eau, pollution de l’Eau.

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Signature d'un accord cadre entre l'AGEOS et l'IRD

dg ageos et representant irdL’agence gabonaise d’études et d’observation spatiale (AGEOS) et l’Institut de recherche pour le développement (IRD) signent un accord cadre. Il a pour objectif de renforcer leur coopération scientifique pour mettre en œuvre conjointement des activités de recherche et de formation utilisant l’outil satellitaire dans les domaines du suivi de la forêt, de l’environnement côtier, de l’hydrologie et de la santé.

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