Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées. / This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.

Titre de l'écran-titre (visionné le 18 avril 2023) / La connaissance et l'appréciation de la fertilité des sols agricoles passent par l'analyse au laboratoire pour connaitre la composition, la productivité, la durabilité, la santé, et la sécurité des sols agricoles. Or la qualité de ces analyses impacte fortement tout le système de diagnostic des sols et de recommandation des pratiques agricoles durables dont essentiellement la fertilisation et les amendements. Pour instaurer un système garantissant une qualité accrue de caractérisation des sols, cinq laboratoires du Québec dont trois accrédités et deux laboratoires de recherches non accrédités ont participé à cette étude. L'objectif général était d'identifier les sources principales de variations des résultats de caractérisation des sols, de quantifier leurs amplitudes et de proposer des recommandations pour les contrôler. Ainsi trois objectifs spécifiques ont fait l'objet de cette étude doctorale : i) Un premier objectif spécifique consistait à évaluer l'effet des techniques de préparation des échantillons de sols (TPÉ) de cinq laboratoires du Québec sur la reproductibilité inter-laboratoires de TPÉ, réplicabilité intra-laboratoire de TPÉ et répétabilité intra-laboratoire d'analyse des sols selon une ANOVA à structure nichée. Les résultats de ce premier objectif de recherche ont montré des variations significatives inacceptables du pHₑₐᵤ, P[indice M3], Al[indice M3], (ISP)[indice M3], Ca[indice M3], Mg[indice M3], MO, Mn[indice M3], K[indice M3] et Cu[indice M3] dues à la température de séchage et à la distribution granulométrique différentes d'un laboratoire à un autre. Cet objectif de recherche démontre qu'au Québec, les méthodes de préparation des sols avant analyse doivent être standardisées, sans quoi il ne sera pas possible d'obtenir des données fiables pour les plans agroenvironnementaux de fertilisation et de recyclage (PAEF et PAER); ii) Un deuxième objectif spécifique portait sur l'effet de la saisonnalité d'échantillonnage sur la représentativité des indicateurs de fertilité des sols agricoles. En se servant de deux outils : de statistiques descriptives et de décomposition des séries chronologiques, on a observé un effet saisonnier essentiellement, pour deux indicateurs P[indice M3] et (ISP)[indice M3]. Cet effet saisonnier a limité le calendrier d'échantillonnage aux cinq premières semaines du printemps jusqu'à la fin mai et à toute la période de l'automne, à partir du début septembre; et iii) Un troisième objectif spécifique proposait un outil intra-laboratoire de suivi de surveillance et de contrôle de qualité de 11 indicateurs de fertilité des sols. Les limites d'erreur intra-laboratoire de surveillance trouvées étaient de 6,9% pour P[indice M3]; 6,1% pour K[indice M3]; 4,6% pour Ca[indice M3] et Mg[indice M3]; 4,7% pour Al[indice M3]; 6,5% pour Mn[indice M3]; 6,6% pour Fe[indice M3]; 5,5% pour (ISP)[indice M3]; 1,5% pour pHₑₐᵤ 1,0% pour pH[indice SMP] et 7,5% pour MO. Les limites d'erreur intra-laboratoire d'action trouvées étaient de 9,2% pour P[indice M3]; 8,1% pour K[indice M3]; 6,1% pour Ca[indice M3] et Mg[indice M3]; 6,4% pour Al[indice M3]; 8,8% pour Mn[indice M3]; 8,9% pour Fe[indice M3]; 7,4% pour (ISP)[indice M3]; 2,0% pour pHₑₐᵤ 1,3% pour pH[indice SMP] et 10,1% pour MO. Pour ces 11 indicateurs de fertilité les limites intra-laboratoire sont inférieures aux limites inter-laboratoires établies par le CEAEQ. / The Knowledge and assessment of agricultural soil fertility require laboratory tests to determine agricultural soils' composition, productivity, durability, health, and safety. The accuracy of these analyses has a substantial impact on the whole system of soil diagnosis and recommendation of sustainable agricultural practices, mainly fertilization, and soil amendments. To establish a plan that would guarantee a higher standard of soil characterization, five Quebec laboratories, three of which are accredited and two non-accredited research laboratories, participated in this study. The general objective was to identify the primary sources of variation in soil characterization results, quantify their magnitudes, and propose recommendations to control them. Thus, three specific objectives were the focus of this Ph.D. study: i) The first specific objective was to evaluate the effect of soil sample preparation techniques (SPT) from five Quebec laboratories on the inter-laboratory reproducibility of SPT, intra-laboratory replicability of SPT, and intra-laboratory repeatability of soil analysis according to a nested structure ANOVA. This first research objective showed significant unacceptable variations in pH[subscript water], P[subscript M3], Al[subscript M3], (ISP) [subscript M3], Ca[subscript M3], Mg[subscript M3], MO, Mn[subscript M3], K[subscript M3], and Cu[subscript M3] due to drying temperature and different particle size distribution from one laboratory to another. This research objective demonstrates that soil preparation methods before tests must be standardized; otherwise, it will not be possible to obtain reliable data for the agro-environmental fertilization and recycling plans (PAEF and PAER); ii) A second specific objective focused on the effect of sampling seasons on the representativity of agricultural soil fertility indicators. Using two descriptive statistics and time series decomposition tools, a seasonal effect was observed for three indicators pH[subscript water], P[subscript M3] and (ISP)[subscript M3]. This seasonal effect limited the sampling time frame to the first five weeks of spring through the end of May and the entire fall period beginning in early September; and iii) A third specific objective was to propose an intra-laboratory monitoring and control tool for 11 soil fertility indicators. The monitoring intra-laboratory limits of error were found to be 6.9% for P[subscript M3]; 6.1% for K[subscript M3]; 4.6% for Ca[subscript M3] and Mg[subscript M3]; 4.7% for Al[subscript M3]; 6.5% for Mn[subscript M3]; 6.6% for Fe[subscript M3]; 5.5% for (ISP)[subscript M3]; 1.5% for pH[subscript water]; 1.0% for pH[subscript buffer]; and 7.5% for OM. The limits of intra-laboratory error of action were found to be 9.2% for P[subscript M3]; 8.1% for K[subscript M3]; 6.1% for Ca[subscript M3] and Mg[subscript M3]; 6.4% for Al[subscript M3]; 8.8% for Mn[subscript M3]; 8.9% for Fe[subscript M3]; 7.4% for (ISP)[subscript M3]; 2.0% for pH[subscript water]; 1.3% for pH[subscript buffer] and 10.1% for MO. For these 11 fertility indicators the intra-laboratory limits are lower than the inter-laboratory limits established by CEAEQ.