Dans la prédiction IA des nappes, comment optimiser les prévisions sur environ 90 jours avec des mises à jour à 15 min pour une gestion proactive ?
1 réponse
1) Chaîne données temps réel : ingestion 15 min (niveaux piézo, débits, pluviométrie, pressions, états pompage), horodatage unique, contrôle qualité automatisé (détection dérives, ruptures, gels capteurs), comblement par interpolation contrainte et/ou modèles d’état.
2) Features hydrogéologiques : indicateurs cumulés pluie efficace (fenêtres multi-échelles 1–180 j), ET0, indices de sécheresse, gradients piézo, volumes pompés, délais de réponse (lags) identifiés par corrélation croisée.
3) Modélisation : recalage fréquent (toutes 15 min) d’un modèle état-espace (Kalman/EnKF) sur une base ML (LSTM/GBDT) pour la non-linéarité; régularisation saisonnière et contraintes physiques (bornes, inertie).
4) Prévision probabiliste : scénarios météo (ensembles) → quantiles P10/P50/P90, alertes et seuils opérationnels (arrêtés, capacités captage).
5) MLOps : suivi drift, backtesting glissant, recalibrage mensuel, traçabilité des versions et des données.
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