Apports de la boîte à outils Advanced Data Analysis (AdvDatAna) pour le traitement automatisé des bases de données météorologiques : cas du parc de la Lopé. - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Contributions of the Advanced Data Analysis (AdvDatAna) toolbox for automated processing of meteorological databases: the case of the Lopé park.

Apports de la boîte à outils Advanced Data Analysis (AdvDatAna) pour le traitement automatisé des bases de données météorologiques : cas du parc de la Lopé.

Résumé

Advanced Data Analysis (AdvDatAna) is a Signal Processing toolbox, developed under Matlab, the result of a long thesis and specialized in the in-depth and automated analysis of temporal data (AdvDatAna). It contains a panoply of tools and numerous analysis domains such as time, frequency, quéfrence, envelope spectrum. This toolbox could really help researchers, teachers, students and trainees in a wide range of fields, such as Big Data, Finance, Biomedical, Industrial Maintenance and Electricity. The aim is to monitor minor/major variations using, for example, global statistical indicators, to diagnose the various causes of change and/or to forecast or model future phenomena based on the extraction of characteristic signatures. AdvDatAna lets you view each signal in its own figure, superimpose signals using different colors, or view all signals at once (3D view), facilitating comparisons. Results can be displayed and/or saved in external files (image, text), for future use (report, scientific article, oral presentation, etc.). Even novice users will have no trouble getting to grips with AdvDatAna, as a number of computer scripts written in Matlab provide a step-by-step guide to using AdvDatAna with sinusoidal signals (script 3), randomly generated signals (script 4), loaded from Matlab data (scripts 1 and 2) and/or imported from .txt, .csv, .dat text files (scripts 5, 6 and 7). The Congo Basin region is a relevant part of the world in many respects (environment, biodiversity, carbon storage, wealth of flora and fauna, etc.). After the Amazon, it is the second most important tropical zone. We've lost count of the number of data-sampling stations in the Amazon. The Congo Basin, on the other hand, has very few. However, knowledge of meteorological data is of great interest, as we can use it to forecast the weather, predict the direction of ever more numerous and damaging natural phenomena (tornadoes, earthquakes, etc.), and warn local populations in anticipation of imminent dangers (floods, storms). Information from the past (collection/analysis) is therefore used to predict the future (modeling/simulation), if and only if data collection has not been biased by the presence of erroneous, insufficient and/or missing data. What's more, the plethora of analysis tools can lead users astray in their search for relevant, high-quality approaches. As a result, modeling and/or simulation will certainly be flawed. Imagine the impact of publishing unreliable results on meteorological data at a time when climate has become the source of all fears and attention. Meteorological data from Lopé Park (Gabon) analyzed with AdvDatAna.
Advanced Data Analysis (AdvDatAna) est une boîte à outils de Traitement du signal, développée sous Matlab, issue d’un long travail de thèse et spécialisée dans l'analyse des données temporelles de façon approfondie et automatisée (AdvDatAna). Elle contient une panoplie d’outils et de nombreux domaines d'analyse tels que temps, fréquence, quéfrence, spectre d'enveloppe. Cette boîte à outils pourrait réellement suppléer en Traitement de données les chercheurs, enseignants, étudiants et stagiaires dans des secteurs d’activités variés comme le Big Data, la Finance, le Biomédical, la Maintenance industrielle, l’Electricité. Le but est de surveiller des variations mineures/majeures grâce par exemple à des indicateurs statistiques globaux, de diagnostiquer les différentes causes du changement et/ou de pronostiquer ou modéliser les phénomènes futurs à partir de l’extraction de signatures caractéristiques. AdvDatAna permet de visualiser chaque signal dans sa figure, de superposer les signaux grâce aux différentes couleurs ou de voir tous les signaux en même temps (vue 3D), facilitant les comparaisons. Les résultats peuvent être affichés et/ou enregistrés dans des fichiers externes (image, texte), pour une exploitation future (rapport, article scientifique, présentation orale …). Même les utilisateurs profanes n’auront aucune difficulté à s’en servir car quelques scripts informatiques écrits sous Matlab sont un guide pas à pas dans l’usage d’AdvDatAna avec des signaux sinusoïdaux (script 3), générés aléatoirement (script 4), chargés depuis les données Matlab (scripts 1 et 2) et/ou importés à partir de fichier texte .txt, .csv, .dat (scripts 5, 6 et 7). La région du Bassin du Congo est une partie pertinente du monde, à divers points de vue (Environnement, Biodiversité, Stockage du carbone, Richesses faunistiques et floristiques, …) . Après l’Amazonie, elle est la seconde zone tropicale la plus importante. Nous ne comptons plus les stations de prélèvements de données car elles pullulent en Amazonie. A contrario, la région du Bassin du Congo en est pauvre. La connaissance des données météorologiques a pourtant un grand intérêt puisque nous pouvons nous en servir pour prévoir la météo, prédire la direction des phénomènes naturels toujours plus nombreux et plus néfastes (tornade, séisme, …), alerter les populations autochtones par anticipation en vue de les préserver face aux dangers imminents (inondation, tempête). Les informations du passé (collecte/analyse) servent donc à prédire l’avenir (modélisation/simulation), si et seulement si les prélèvements de données n’ont pas été biaisés par la présence de données erronées, insuffisantes et/ou manquantes. De plus, la pléthore d’outils d’analyse peuvent égarer les utilisateurs à la recherche d’approches pertinentes et de qualité. Par conséquent, la modélisation et/ou la simulation seront certainement faussées. Imaginons la portée de la publication de résultats peu fiables sur des données météorologiques à l’heure actuelle où le climat est devenu source de toutes les peurs et attentions. Les données météorologiques du parc de la Lopé (Gabon) ont été analysées avec AdvDatAna. Mots Clés : AdvDatAna, analyse des données temporelles, données météorologiques, Bassin du Congo, parc de la Lopé
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04262919 , version 1 (30-10-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04262919 , version 1

Citer

Donald Romarick Rotimbo Mbourou, Djes-Frésy Bilenga Moukodouma, Christiane Atteke Nkoulembene, Christophe Denis. Apports de la boîte à outils Advanced Data Analysis (AdvDatAna) pour le traitement automatisé des bases de données météorologiques : cas du parc de la Lopé.. Colloque Scientifique International, Oct 2023, Abidjan, Côte d’Ivoire. ⟨hal-04262919⟩
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