Browsing by Author "Sous la direction de : Dr David Niyukuri"

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    Modélisation de la montée des eaux du lac Tanganyika
    (UB, FS, 2024-04) Niyukuri, Méthode; Sous la direction de : Dr David Niyukuri
    Les inondations sont l’une des catastrophes naturelles qui causent des dommages irréversibles et immenses à la vie humaine, à l’agriculture, aux infrastructures et aux aspects socio-économiques. La montée du niveau du lac Tanganyika est un phénomène qui doit être de plus en plus étudié puisqu’elle possède des répercussions directes sur la population. Cette catastrophe s’est manifestée par l’influence des facteurs tels que les précipitations, la densité de la population, la température, l’humidité et l’urbanisation. Pour estimer les niveaux et les vitesses de l’eau de ce lac sur une grande surface, nous avons combiné les données relatives aux précipitations, à la croissance démographique, à la température, à l’humidité et à l’urbanisation grandissante. Une prévision efficace repose sur l’utilisation d’un modèle de régression linéaire multiple (RLM) accompagné d’un modèle de Random Forest (RF) pour prédire avec précision la montée des eaux du lac Tanganyika. Les résultats obtenus par le modèle de prédiction basé sur la régression linéaire multiple ont montré que la montée des eaux du lac Tanganyika a beaucoup progressé depuis 2021 à 2022, mais l’an 2023, le niveau du lac Tanganyika a légèrement diminué avec un grand risque de remonter au cours de l’année 2024. Donc, ce document vise à réduire les risques extrêmes de cette catastrophe naturelle et contribue également aux suggestions politiques en fournissant une prédiction des inondations à l’aide de ce modèle d’apprentissage automatique (régression linéaire multiple et Random Forest).