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Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...

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Partie 3 – Chapitre 8 : <strong>Traitement</strong> <strong>de</strong>s données<br />

- Les fonctions ont été déterminées à partir <strong>de</strong> tripl<strong>et</strong>s <strong>de</strong> valeurs [MES]-[DCO]-<br />

turbidité obtenus par mesurages sur échantillons (<strong>analyse</strong>s <strong>de</strong>s MES selon la<br />

métho<strong>de</strong> normalisée <strong>et</strong> <strong>de</strong> la DCO par micro-métho<strong>de</strong>) (Torres 2008).<br />

- La présence éventuelle d’outliers dans les échantillons a été détectée par <strong>de</strong>s<br />

tests spécifiques (Torres 2008).<br />

- Des relations distinctes ont été établies initialement pour le temps sec <strong>et</strong> le temps<br />

<strong>de</strong> pluie.<br />

- Les fonctions <strong>de</strong> corrélation ont été déterminées par régression <strong>de</strong> type<br />

Williamson (cf. Partie 2). Les incertitu<strong>de</strong>s types <strong>de</strong>s coefficients <strong>et</strong> leurs<br />

covariances ont été déterminées par simulations <strong>de</strong> Monte Carlo.<br />

- Les <strong>de</strong>grés optimaux <strong>de</strong>s polynômes ont été déterminés en associant un test <strong>de</strong><br />

Sne<strong>de</strong>cor <strong>et</strong> une <strong>analyse</strong> <strong>de</strong>s incertitu<strong>de</strong>s sur les concentrations en MES.<br />

Pour le site <strong>de</strong> Chassieu, équipé d’un réseau séparatif, nous avons exclusivement considéré<br />

la corrélation établie pour le temps <strong>de</strong> pluie. En eff<strong>et</strong>, nous ne nous intéressons pas au flux <strong>de</strong><br />

temps sec que nous considérons négligeable par rapport au flux total mesuré pendant les<br />

événements pluvieux.<br />

Dans le cas d’Ecully, équipé d’un réseau unitaire, la connaissance du flux <strong>de</strong> temps sec est<br />

nécessaire pour estimer sa contribution en temps <strong>de</strong> pluie. Aussi, nous avons construit une<br />

fonction <strong>de</strong> corrélation unique à partir <strong>de</strong> la totalité <strong>de</strong>s échantillons mesurés, en temps sec <strong>et</strong> en<br />

temps <strong>de</strong> pluie. Même si cela se fait au détriment <strong>de</strong> la précision, l’emploi d’une telle métho<strong>de</strong><br />

évite les sauts <strong>de</strong> valeur aux transitions temps sec / temps <strong>de</strong> pluie <strong>et</strong> temps <strong>de</strong> pluie / temps sec.<br />

Le nombre d’échantillons utilisés pour l’établissement <strong>de</strong>s corrélations est <strong>de</strong> 61 <strong>et</strong> 79<br />

respectivement pour Chassieu <strong>et</strong> Ecully.<br />

Les résultats sont présentés dans le Tableau 8.1 qui précise pour chaque site <strong>et</strong> pour chaque<br />

polluant : le <strong>de</strong>gré d du polynôme r<strong>et</strong>enu, les valeurs <strong>de</strong>s coefficients b j , leurs incertitu<strong>de</strong>s types<br />

u(b j ) <strong>et</strong> leur covariance Cov(b i ,b j ). La variance résiduelle v r est également indiquée. Les Figures<br />

8.2 à 8.5 montrent les fonctions <strong>de</strong> corrélations, pour les MES <strong>et</strong> la DCO, dans l’ordre pour les<br />

sites <strong>de</strong> Chassieu <strong>et</strong> d’Ecully.<br />

Tableau 8.1. Résultats <strong>de</strong>s corrélations [MES]-turbidité <strong>et</strong> [DCO]-turbidité pour les sites <strong>de</strong> Chassieu <strong>et</strong> Ecully<br />

Site X d b j u(b j) Cov(b i,b j) v r<br />

Chassieu<br />

MES 2<br />

DCO 2<br />

b 0 = 12.9<br />

b 1 = 0.70<br />

b 2 = 7.78e-4<br />

b 0 = 71.7<br />

b 1 = 0.17<br />

b 2 = 7.79e-4<br />

u(b 0)= 4.82<br />

u(b 1) = 0.072<br />

u(b 2) = 2.36e-4<br />

u(b 0)= 11.3<br />

u(b 1) = 0.13<br />

u(b 2) = 2.6e-4<br />

Cov(b 0,b 1) = -0.22<br />

Cov(b 0,b 2) = 3.6e-4<br />

Cov(b 1,b 2) = 0.14e-4<br />

Cov(b 0,b 1) = -1.23<br />

Cov(b 0,b 2) = 1.9e-3<br />

Cov(b 1,b 2) = 0.31e-4<br />

46.032<br />

70.95<br />

Ecully<br />

MES 1<br />

DCO 2<br />

b 0 = -40.5<br />

b 1 = 1.4<br />

b 0 = -101<br />

b 1 = 2.99<br />

b 2 = -1.09e-3<br />

u(b 0)= 5.44<br />

u(b 1) = 0.049<br />

u(b 0)= 51.2<br />

u(b 1) = 0.47<br />

u(b 2) = 8.02e-4<br />

Cov(b 0,b 1) = -0.19 65.54<br />

Cov(b 0,b 1) = -22.2<br />

Cov(b 0,b 2) = 0.032<br />

Cov(b 1,b 2) = 3.44e-4<br />

296<br />

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