24 Jan
2024
24 Jan
'24
2:53 p.m.
Annonce postée par : GRAC Corinne (corinne.grac(a)engees.unsitra.fr)
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Stage de master2, 5 à 6 mois, à Strasbourg,
à l'ENGEES (Ecole Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement)
avec les laboratoire de recherche: LIVE (Laboratoire Image Ville Environnement, UMR
Unistra/CNRS/ENGEES N° 7362) ICube (Laboratoire des sciences de l’Ingénieur, de
l’Informatique et de l’Imagerie, UMR Unistra/CNRS/ENGEES/INSA, n° 735)
Titre complet du stage:
Caractérisation de l’environnement géographique des stations des rivières de l’Est de la
France et recherche de relations avec l’évolution dynamique des paramètres
physico-chimiques de leur eau.
Contexte:
Dans le projet ADQeau (2019-21), nous avons adapté une méthode de fouille de données
permettant d’exploiter les données physico-chimiques mesurées sur l'eau d'un
ensemble de stations en rivière. Ces données sont publiques, très nombreuses et issues du
réseau national de surveillance de l'état des rivières. La méthode de fouille est une
classification (ou clustering) qui s’applique à des séquences de données numériques
(plusieurs années de mesures), et génère des classes de stations regroupées sur la base
d’une variation similaire des paramètres physico-chimiques caractérisant une même
altération. L'originalité de cette méthode est d'utiliser les chroniques
temporelles d'évolution de chaque paramètre, et non des valeurs agrégées, telle
qu'une moyenne annuelle par paramètre (1).
Nous travaillons sur le Grand Est étendu. Les résultats produits par la méthode de fouille
sont, par paramètre: les classes des stations de rivière, leur courbe dynamique moyenne,
l'enveloppe de ces courbes, la localisation géographique des stations par classes.
Notre objectif est d'établir des liens entre les classes obtenues et des patrons
spatiaux. Un premier travail (2022) a permis d'extraire des occupations des sols
disponibles sous Corine land cover
(https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/corine-land-cover-occupation-des-sols-…) en
cherchant à les corréler avec quelques uns des paramètres tels que les nitrates ou un
groupe de pesticides.
Sujet:
L’objectif de ce stage est d’approfondir le travail réalisé en 20222 par une
caractérisation élargie de l’environnement géographiques autour des stations de
surveillance en rivières sur lesquelles sont disponibles les données physico-chimiques, de
proposer des patrons spatiaux à partir de cette caractérisation, puis de rechercher s’il
existe des correspondances entre ces patrons spatiaux et les classes physico-chimiques
dynamiques obtenues.
Il s’agit donc de :
• calculer des variables spatiales autour des stations des rivières utilisant l’altitude,
la pente, des variables hydrologiques, géologiques, occupation des sols (Corine Land Cover
et Théia) ;
• de définir des patrons spatiaux regroupant les stations,
• de rechercher s’il existe des correspondances entre ces patrons spatiaux et les classes
physico-chimiques dynamiques obtenues par altération ; les modèles mixtes seront testés.
Le stagiaire devra compléter le jeu de données à partir de la base nationale Naïades
(http://www.naiades.eaufrance.fr/) pour les années 2020 et 2021.
Compétences & qualité recherchées:
Compétences : géomatiques, sciences des données (bases de données), statistiques (logiciel
R)
Qualités: des connaissances ou un intérêt en hydroécologie et sur les écosystèmes
aquatiques seraient un plus ; mais aussi : dynamisme, enthousiasme, sérieux ; aptitude au
travail en équipe tout en ayant un esprit d’initiative et un minimum d’autonomie.
Conditions:
Localisation: ENGEES 1, cour des cigarières – Strasbourg ; démarrage possible à partir de
mars.
Gratification selon le barème en vigueur.
Bureau, PC
Encadrement: Corinne Grac, Hydroécologue (LIVE) & Florence Le Ber, informaticienne,
spécialiste en fouille de données (Icube).
Candidature:
Envoyez vos CV et lettre de motivation à corinne.grac(a)engees.unistra.fr et
florence.leber(a)engees.unistra.fr avant le 31/1/2024. N’hésitez pas à nous contacter pour
plus d’informations.
(1) C. Grac , A. Braud, P. Gançarski, A. Herrmann , F. Le Ber. Comparing the
physico-chemistry dynamics of running waters (North-East of France) based on sequence
clustering, Ecological Informatics, page 101921, Volume 72, décembre 2022.
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