Forecasting global climatic change impacts on Mediterranean agricultural land use in the 21st Century

dans UMR 8504 Géographie-cités

Auteur(s) :

Openshaw, Stan ; Turner, Andy

Éditeur(s)
- Cybergeo : revue européenne de géographie / European journal of geography
Date
- 2000-02-09T01:00:00Z
Notes
- L’article porte sur le développement d’un prototype de Système de Prévision synoptique (sps) pour le projet européen sur la désertification et l’utilisation du sol en Méditerranée financé par l’Union européenne (MEDALUS III). Ce prototype (sps) a été développé pour prévoir les effets possibles d’un changement climatique global sur l’organisation de l’utilisation du sol agricole des régions méditerranéennes de l’Union Européenne. Elaborer un tel système a été un défi ; en effet beaucoup des données théoriquement nécessaires n’étaient pas disponibles ou même inexistantes, tandis que des incertitudes de taille ont été observées dans les données auxquelles nous avons pu accéder. De plus, le corpus de connaissances était malheureusement insuffisant puisque de fait les principaux mécanismes permettant de relier la dynamique des climats et de l’environnement physique aux systèmes socio-économiques associés étaient mal compris. Afin de réaliser les prédictions les meilleures possibles sur les impacts géographiques du changement climatique pour les 75 prochaines années environ, nous avons développé une approche modélisatrice intégrée, synoptique, fondée sur l’élaboration de scénarii et utilisant un SIG, pensant que c’était là la meilleure option qu’il nous restait. L’article décrit donc le développement d’un prototype SPS qui utilise une combinaison de SIG, de calcul neural et de logiques technologiques floues pour entreprendre l’important travail, quasi-impossible pour l’instant, de prévision du risque de dégradation des sols agricoles à travers différents scenarii de changements climatiques. L’article se concentre sur les méthodes développées pour enrichir les données disponibles, sur l’approche quantitative de modélisation et de prévision d’utilisation du sol, en utilisant les réseaux neuronaux et sur l’utilisation de la logique floue pour traduire les résultats des modèles en termes de dégradation du sol.
Langues
- Anglais
Sujet(s)
Droits
- info:eu-repo/semantics/openAccess .
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Résultat de :
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