Evaluation Des Gains A Court Terme Des Prédicteurs Microclimatiques Lies Aux Murs Végétalisés Dans La Prévision Neuronale De L’intensité Cyclonique Du SWIO

Lalaina Dina RAJAONARISON, Eddie Frank RAJAONARISON, Andriatiana Tolontsoa RAKOTOSON, Mamiharizo Jackie TOVONIRINA

Abstract


Les cyclones tropicaux du sud-ouest de l’océan Indien constituent une menace majeure pour les territoires côtiers, ce qui exige des prévisions d’intensité à la fois précises, robustes et interprétables. Cette étude évalue l’apport de prédicteurs microclimatiques liés aux murs végétalisés dans un réseau de neurones artificiels destiné à prévoir la vitesse maximale du vent entre 12 et 72 h. Deux configurations sont comparées : un RNA de référence et un RNA enrichi par les variables du mur. À 12 et 24 h, le modèle enrichi réduit respectivement la RMSE de 2,9 % et 2,7 %, la MAE de 3,6 % et 2,5 %, ainsi que le sMAPE de 5,0 % et 3,5 %. À 48 h, les gains restent modestes, avec 1,5 % sur la RMSE et 0,9 % sur la MAE. En revanche, à 72 h, la RMSE augmente de 8,8 %, la MAE de 9,0 % et le score d’habileté diminue de 18,5 %. À 24 h, l’accuracy avoisine 0,73 pour les deux modèles, mais le F1 macro est plus faible avec mur, soit 0,62 contre 0,70. Ces résultats montrent un bénéfice surtout limité aux courtes échéances.

Keywords


Murs Végétalisés ; Microclimat ; Réseaux De Neurones Artificiels ; Cyclones Tropicaux ; SWIO.

Full Text:

PDF

References


Malan, N., Reason, C.J.C. and Loveday, B.R. (2013) ‘Variability in tropical cyclone heat potential over the Southwest Indian Ocean’, Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(12), pp. 6734–6746. doi: 10.1002/2013JC008958.

Mawren, D. and Reason, C.J.C. (2017) ‘Variability of upper-ocean characteristics and tropical cyclones in the South West Indian Ocean’, Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(3), pp. 2012–2028. doi: 10.1002/2016JC012028.

DeMaria, M., Mainelli, M., Shay, L.K., Knaff, J.A. and Kaplan, J. (2005) ‘Further improvements to the Statistical Hurricane Intensity Prediction Scheme (SHIPS)’, Weather and Forecasting, 20(4), pp. 531–543. doi: 10.1175/WAF862.1.

Baik, J.-J. and Paek, J.-S. (2000) ‘A neural network model for predicting typhoon intensity’, Journal of the Meteorological Society of Japan, 78(6), pp. 857–869. doi: 10.2151/jmsj1965.78.6_857.

Xu, W., Balaguru, K., August, A., Lalo, N., Hodas, N.O., DeMaria, M. and Judi, D. (2021) ‘Deep learning experiments for tropical cyclone intensity forecasts’, Weather and Forecasting, 36(4), pp. 1453–1470. doi: 10.1175/WAF-D-20-0104.1.

Pérez, G., Coma, J., Martorell, I. and Cabeza, L.F. (2014) ‘Vertical Greenery Systems (VGS) for energy saving in buildings: A review’, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, pp. 139–165. doi: 10.1016/j.rser.2014.07.055.

Wong, N.H., Tan, A.Y.K., Chen, Y., Sekar, K., Tan, P.Y., Chan, D., Chiang, K. and Wong, N.C. (2010) ‘Thermal evaluation of vertical greenery systems for building walls’, Building and Environment, 45(3), pp. 663–672. doi: 10.1016/j.buildenv.2009.08.005.

Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J., Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D. et al. (2020) ‘Array programming with NumPy’, Nature, 585, pp. 357–362. doi: 10.1038/s41586-020-2649-2.

McKinney, W. (2010) ‘Data structures for statistical computing in Python’, in van der Walt, S. and Millman, J. (eds.) Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin, Texas, pp. 56–61. doi: 10.25080/Majora-92bf1922-00a.

Hunter, J.D. (2007) ‘Matplotlib: A 2D graphics environment’, Computing in Science & Engineering, 9(3), pp. 90–95. doi: 10.1109/MCSE.2007.55.

Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T.E., Haberland, M., Reddy, T., Cournapeau, D. et al. (2020) ‘SciPy 1.0: Fundamental algorithms for scientific computing in Python’, Nature Methods, 17, pp. 261–272. doi: 10.1038/s41592-019-0686-2.

Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O. et al. (2011) ‘Scikit-learn: Machine learning in Python’, Journal of Machine Learning Research, 12, pp. 2825–2830.

Kingma, D.P. and Ba, J. (2015) ‘Adam: A method for stochastic optimization’, Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations. San Diego, California.

Björck, Å. (1967) ‘Solving linear least squares problems by Gram-Schmidt orthogonalization’, BIT Numerical Mathematics, 7(1), pp. 1–21. doi: 10.1007/BF01934122.

Efron, B. (1979) ‘Bootstrap methods: Another look at the jackknife’, The Annals of Statistics, 7(1), pp. 1–26. doi: 10.1214/aos/1176344552.




DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v58.2.8551

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Lalaina Dina Prisca RAJAONARISON

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.