Prédiction de la qualité des écosystèmes aquatiques par l'utilisation de réseaux de neurones artificiels: impact des caractéristiques environnementales sur la structure des communautés aquatiques (algues, macorinvertébrés et poissons) (EVK1-CT1999- 00026)

L'objectif du projet PAEQANN est de développer des méthodologies générales, basées sur des techniques de modélisation de pointe, pour prédire la structure et la diversité des communautés aquatiques clés (diatomées, micro-invertébrés et poissons), en conditions naturelles (càd non perturbées par les activités humaines) et en conditions de perturbations anthropiques (càd de différentes pollutions, régulation du débit, ...). Une telle approche de l'analyse des communautés aquatiques pourra permettre de:
i)mettre au point des procédures d'évaluation robustes et sensibles, capables d'être applicables à large échelle pour les écosystèmes d'eaux courantes en Europe;
ii)prédire la structure des biocénoses dans les écosystèmes perturbés, en prenant en compte les variables écologiques relevantes;
iii)tester la sensibilité des écosystèmes aux perturbations;
iv)explorer les actions spécifiques à prendre pour la restauration de l'intégrité écologique des écosystèmes aquatiques.
Nos investigations vont dès lors aider à définir des stratégies pour la conservation et la restauration, compatible avec le développement local et régional, et appuyé par des connaissances scientifiques solides. Parmi les techniques de modélisation disponibles, les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement appropriés pour l'établissement de relations entre variables environnementales et les assemblages biologiques qui composent les écosystèmes, étant donné que ces relations sont fréquemment non-linéaires.
L'URBO est en charge de la coordination du travail sur les diatomées benthiques et a organisé le premier workshop PAEQANN
(http://www.sciences.fundp.ac.be/paeqann).