Qualité du Milieu Marin Littoral - Bulletin de la surveillance 2015. Région Corse

L’Ifremer coordonne, sur l’ensemble du littoral métropolitain, la mise en oeuvre de réseaux d’observation et de surveillance de la mer côtière. Ces outils de collecte de données sur l’état du milieu marin répondent à deux objectifs : · servir des besoins institutionnels en fournissant aux pouvoirs publics des informations répondant aux exigences de la Directive Cadre sur l’Eau (DCE), des conventions régionales marines (OSPAR et Barcelone) et de la réglementation sanitaire relative à la salubrité des coquillages des zones de pêche et de production conchylicoles ; · acquérir des séries de données nourrissant les programmes de recherche visant à mieux comprendre le fonctionnement des écosystèmes côtiers et à identifier les facteurs à l’origine des changements observés dans ces écosystèmes. Le dispositif comprend : le réseau d’observation et de surveillance du phytoplancton et des phycotoxines (REPHY) qui porte aussi sur l’hydrologie et les nutriments, le réseau d’observation de la contamination chimique (ROCCH), le réseau de contrôle microbiologique (REMI) et le réseau de surveillance benthique (REBENT). Ces réseaux sont mis en oeuvre par les Laboratoires Environnement Ressources (LER) qui opèrent également des observatoires de la ressource : l'observatoire national conchylicole (RESCO) qui évalue la survie, la croissance et la qualité des huîtres creuses élevées sur les trois façades maritimes françaises ; et le réseau de pathologie des mollusques (REPAMO). Pour approfondir les connaissances sur certaines zones particulières et enrichir le diagnostic de la qualité du milieu, plusieurs Laboratoires Environnement Ressources mettent aussi en oeuvre des réseaux régionaux : sur la côte d’Opale (SRN), sur le littoral normand (RHLN), dans le bassin d’Arcachon (ARCHYD) ainsi que dans les étangs languedociens et corses (RSL). Les prélèvements et les analyses sont effectués sous démarche qualité. Les analyses destinées à la surveillance sanitaire des coquillages sont réalisées par des laboratoires agréés. Les données obtenues sont validées et saisies par les laboratoires. Elles intègrent la base de données Quadrige² qui héberge le référentiel national des données de la surveillance des eaux littorales et forme une composante du Système national d’information sur l’eau (SIEau). Les bulletins régionaux annuels contiennent une synthèse et une analyse des données collectées par les réseaux pour les différentes régions côtières. Des représentations graphiques homogènes pour tout le littoral français, assorties de commentaires, donnent des indications sur les niveaux et les tendances des paramètres mesurés. Les stations d’observation et de surveillance figurant sur les cartes et les tableaux de ces bulletins régionaux s’inscrivent dans un schéma national. Une synthèse des résultats portant sur l’ensemble des côtes françaises métropolitaines complète les bulletins des différentes régions. Ces documents sont téléchargeables sur le site Internet de l’Ifremer : http://envlit.ifremer.fr/documents/bulletins/regionaux_de_la_surveillance, http://envlit.ifremer.fr/documents/bulletins/nationaux_de_la_surveillance. Les Laboratoires Environnement Ressources de l’Ifremer sont vos interlocuteurs privilégiés sur le littoral. Ils sont particulièrement ouverts à vos remarques et suggestions d’amélioration de ces bulletins.

Qualité du Milieu Marin Littoral. Bulletin de la surveillance 2015. Région PACA (Provence‐Alpes‐Côte d’Azur)

L’Ifremer coordonne, sur l’ensemble du littoral métropolitain, la mise en oeuvre de réseaux d’observation et de surveillance de la mer côtière. Ces outils de collecte de données sur l’état du milieu marin répondent à deux objectifs : · servir des besoins institutionnels en fournissant aux pouvoirs publics des informations répondant aux exigences de la Directive Cadre sur l’Eau (DCE), des conventions régionales marines (OSPAR et Barcelone) et de la réglementation sanitaire relative à la salubrité des coquillages des zones de pêche et de production conchylicoles ; · acquérir des séries de données nourrissant les programmes de recherche visant à mieux comprendre le fonctionnement des écosystèmes côtiers et à identifier les facteurs à l’origine des changements observés dans ces écosystèmes. Le dispositif comprend : le réseau d’observation et de surveillance du phytoplancton et des phycotoxines (REPHY) qui porte aussi sur l’hydrologie et les nutriments, le réseau d’observation de la contamination chimique (ROCCH), le réseau de contrôle microbiologique (REMI) et le réseau de surveillance benthique (REBENT). Ces réseaux sont mis en oeuvre par les Laboratoires Environnement Ressources (LER) qui opèrent également des observatoires de la ressource : l'observatoire national conchylicole (RESCO), qui remplace depuis 2009 le réseau REMORA (Réseau Mollusques des Ressources Aquacoles) et qui évalue la survie, la croissance et la qualité des huîtres creuses élevées sur les trois façades maritimes françaises ; et le Réseau de Pathologie des Mollusques (REPAMO). Pour approfondir les connaissances sur certaines zones particulières et enrichir le diagnostic de la qualité du milieu, plusieurs Laboratoires Environnement Ressources mettent aussi en oeuvre des réseaux régionaux : sur la côte d’Opale (SRN), sur le littoral normand (RHLN), dans le bassin d’Arcachon (ARCHYD) ainsi que dans les étangs languedociens et corses (RSL). Les prélèvements et les analyses sont effectués sous démarche qualité. Les analyses destinées à la surveillance sanitaire des coquillages sont réalisées par des laboratoires agréés. Les données obtenues sont validées et saisies par les laboratoires. Elles intègrent la base de données Quadrige² qui héberge le référentiel national des données de la surveillance des eaux littorales et forme une composante du Système national d’information sur l’eau (SIEau). Les bulletins régionaux annuels contiennent une synthèse et une analyse des données collectées par les réseaux pour les différentes régions côtières. Des représentations graphiques homogènes pour tout le littoral français, assorties de commentaires, donnent des indications sur les niveaux et les tendances des paramètres mesurés. Les stations d’observation et de surveillance figurant sur les cartes et les tableaux de ces bulletins régionaux s’inscrivent dans un schéma national. Une synthèse des résultats portant sur l’ensemble des côtes françaises métropolitaines complète les bulletins des différentes régions. Ces documents sont téléchargeables sur le site Internet de l’Ifremer : http://envlit.ifremer.fr/documents/bulletins/regionaux_de_la_surveillance http://envlit.ifremer.fr/documents/bulletins/nationaux_de_la_surveillance. Les Laboratoires Environnement Ressources de l’Ifremer sont vos interlocuteurs privilégiés sur le littoral. Ils sont particulièrement ouverts à vos remarques et suggestions d’amélioration de ces bulletins.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Evaluation de la qualité des zones de production conchylicole. Départements de l’Aude et des Pyrénées Orientales. Edition 2016

Après un rappel des objectifs, du fonctionnement et de la méthode d’interprétation des résultats du réseau de contrôle microbiologique REMI et du réseau de surveillance chimique ROCCH, ce rapport inclut un bilan national et décrit le programme annuel des départements de l’Aude et des Pyrénées orientales. Il présente l’ensemble des résultats obtenus, en particulier l’estimation de la qualité microbiologique et chimique des zones de production de coquillages classées.

Evaluation de la qualité des zones de production conchylicole. Départements de l’Hérault et du Gard. Edition 2016

Après un rappel des objectifs, du fonctionnement et de la méthode d’interprétation des résultats du réseau de contrôle microbiologique REMI et du réseau de surveillance chimique ROCCH, ce rapport inclut un bilan national et décrit le programme annuel des départements de l’Hérault et du Gard. Il présente l’ensemble des résultats obtenus, en particulier l’estimation de la qualité microbiologique et chimique des zones de production de coquillages classées.

Reconnaissance thématique à partir de textes dictés et Adaptation dynamique de modèles de langages thématiques

National audience

Incertitudes des méthodes d’évaluation « eaux littorales » : utilisation de modèles linéaires dynamiques pour l’évaluation des incertitudes (chlorophylle a, phytoplancton)

L’incertitude associée à une mesure a pour origine d’une part la variabilité environnementale et d’autre part l’ensemble du processus d’acquisition depuis le prélèvement jusqu’à la saisie de la donnée dans une base. L’estimation de l'ensemble de cette variabilité est un exercice complexe à réaliser dans le cadre d’un plan d’expérience. En revanche, les séries temporelles présentent la caractéristique d’intégrer toutes les variabilités et ainsi l’analyse de ces séries en terme de signal et bruit doit permettre de quantifier l’amplitude des incertitudes. Toutefois, les séries temporelles d’observation présentent un ensemble de caractéristiques les rendant difficiles à analyser. Les modèles linaires dynamiques constituent une approche adaptée à ces données particulières en faisant l’hypothèse de paramètres variables dans le temps. Ainsi, l’objet du présent travail consiste à estimer les variances liées au processus d’observation à l’aide de modèles linéaires dynamiques. Plus particulièrement, les mesures considérées sont la chlorophylle a et l’abondance phytoplanctonique aux lieux de surveillance REPHY « Arcachon-Bouée- 7 » et « Teychan bis ». Les résultats montrent que pour la chlorophylle a, la variabilité d’observation est responsable de l’ordre de 80 % de la variabilité totale. Pour l’abondance phytoplanctonique, elle est également de 80 % à « Arcachon-Bouée 7 » mais de l’ordre de 70 % à « Teychan bis ». Ainsi la part de « bruit » est liée au lieu et au paramètre considéré. Exprimée en pourcentage de la médiane de la chlorophylle a, la variance d’observation place les bornes de l’intervalle de confiance à 95 % des observations à des valeurs de l’ordre de -40 % et +120 % de la médiane, l’intervalle étant sous estimé car ne prenant pas en compte la variabilité structurelle. Pour l’abondance phytoplanctonique en log10 cell./L, les ordres de grandeur correspondant en pourcentage de la moyenne sont de ± 13.5 %. Pour les deux paramètres, ces valeurs sont compatibles avec l’expérience des experts. Ainsi, l’approche mise en oeuvre s’est avérée riche d’enseignements en matière d’incertitude de mesure et les nombreuses améliorations méthodologiques envisagées ouvrent des perspectives fécondes à tout point de vue.