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Technologie RAISON : Saisie des connaissances – Prise de meilleures décisions |
| Par: Kristin May Liaison S-T |
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Le problème
Les problèmes environnementaux sont complexes. Ils touchent souvent de multiples disciplines, alliant les sciences physiques, chimiques et écologiques. Fréquemment, ces problèmes présentent plusieurs facettes qui concernent l’air, l’eau, le sol et le biote. Même si les données et les modèles de prévision sont aisément accessibles pour appuyer les questions environnementales complexes, les chercheurs peuvent éprouver des difficultés au moment de les utiliser.
Les données sont souvent en formats variés et couvrent différentes échelles temporelles et spatiales. Le fait de lier des modèles de diverses disciplines peut également créer des problèmes en raison des échelles différentes et des difficultés associées à l’établissement de la correspondance entre les hypothèses et à l’applicabilité des modèles. Pour bien utiliser ces données et modèles, il faut enlever l’information superflue et combler les carences pour que les décideurs puissent poser des questions et recevoir des réponses cohérentes.
À la recherche de solutions au moyen des S et T
Cet outil est un système logiciel d’aide à la décision qui aide les décideurs à repérer l’information pertinente, à créer des résumés précis, à effectuer des analyses du risque et à élaborer des solutions optimales. Essentiellement, il fournit des réponses scientifiques à des questions de gestion.
Dans les années 1980, les scientifiques d’Environnement Canada ont élaboré un système d’aide à la décision en environnement nommé « RAISON » (Analyse régionale par systèmes intelligents sur micro-ordinateurs). Au départ, le système RAISON avait pour objectif d’appuyer les gestionnaires travaillant sur le problème des pluies acides. Ce système comprenait une base de données qui stockait des données associées à l’air, au sol et au biote provenant d’organismes fédéraux, provincials et externes. Il pouvait également résumer statistiquement les données, générer des courbes de tendances temporelles ou montrer les distributions spatiales sur une carte.
Le principal élément était le composant du système expert qui pouvait saisir des connaissances scientifiques, comme des règles servant à sélectionner des modèles et des données appropriés pour un problème particulier. On a non seulement réuni divers modèles informatiques provenant de scientifiques de différentes disciplines, mais on a également saisi les connaissances scientifiques associées aux hypothèses et à l’utilisation appropriée des modèles et des données. Ces divers composants travaillaient ensemble sans heurts et étaient conçus génériquement de sorte que le système puisse s’adapter à d’autres problèmes que celui des pluies acides : par exemple, à l’analyse de l’eau potable des puits, aux déversements d’effluents de mine et à l’analyse de la qualité de l’eau dans les Grands Lacs.
Dans les années 1990, la version DOS de RAISON a été mise à niveau pour être compatible avec l’environnement Windows, des modules ont été améliorés et de nouvelles fonctions ont été ajoutées conformément à la rétroaction des utilisateurs. Les applications de bureau associées aux différentes questions comprenaient à ce moment la gestion de bassins versants, les substances toxiques, les habitats fauniques et l’évaluation benthique.
Dans les années 2000, Internet a pavé la voie pour l’accès public à l’information et aux données scientifiques, en plus d’augmenter l’intérêt pour la communication des problèmes environnementaux à un vaste éventail d’utilisateurs. La technologie RAISON a été mise à niveau en tant que technologie Web afin de compléter les applications de bureau. La modélisation collaborative a commencé lorsque les scientifiques ont pu élaborer conjointement des modèles intégrés touchant des disciplines et supports disparates à l’aide de technologies Web. Ces technologies ont accéléré les efforts de collaboration et rendu plus transparents les processus d’analyse des données et d’applications de modèle.
En 1993, au cours d’un événement portant sur la technologie de l’information au gouvernement qui était commandité par le Conseil du Trésor du Canada, une médaille d’or a été décernée pour le travail de pionnier effectué sur le système RAISON et ses applications au problème des pluies acides, et une médaille d’argent a été décernée pour la gestion du projet.
Mettre les connaissances en application
À qui ces résultats servent-ils?
Puisque le système RAISON représente une technologie générique, il s’applique facilement à de nombreux problèmes environnementaux et est déjà utilisé par les responsables des politiques et les décideurs aux paliers local, national et international pour prendre des mesures portant sur différentes questions environnementales.
Un exemple d’application à long terme est le modèle d’évaluation intégré (MEI) pour les pluies acides, qui couvre 30 ans et porte sur 10 000 lacs. Le modèle d’évaluation intégré regroupe et lie les données et modèles associés à l’air, à l’eau, à la faune, aux poissons, à l’écologie et à l’économie ainsi que des modèles élaborés et fournis par les gouvernements fédéral et provinciaux, et d’autres partenaires. Le système d’aide à la décision comprend plusieurs modules conçus pour offrir des réponses scientifiques à un ensemble de questions de gestion. Par exemple, selon les trajectoires aériennes moyennes, ce système peut désigner les cinq principales provinces ou état de l’Amérique du Nord qui peuvent avoir émis le plus de dioxyde de souffre pouvant possiblement se déposer sur un site donné au Canada.
Le modèle d’évaluation intégré et ses résultats ont été utilisés par Environnement Canada et ses partenaires dans l’Évaluation scientifique des dépôts acides au Canada en 1985, 1990, 1997 et 2004. Il représentait le seul moyen de déterminer les éléments qui s’amélioraient. Au cours de ces deux décennies, des modèles nouveaux et améliorés, incluant ceux portant sur les oxydes d’azote, ont été intégrés au modèle d’évaluation intégré. De plus, des données provenant en particulier de l’Ouest du Canada, ont été ajoutées.
On a également appliqué le système RAISON pour :
Traiter un large éventail de questions portant sur la qualité de l’eau (au Canada et sur la scène internationale) qui ont été abordées dans le cadre du Programme des Nations Unies pour l' environnement. Les connaissances générées par l’analyse des données sur la qualité de l’eau sont rendues publiques sur des plateformes Web comme les suivantes : Système canadien d'information pour l'environnement, RésEau et GEMS/EAU.
Élaborer et appliquer des plans de gestion des bassins versants au Canada (p. ex., pour les bassins versants suivants : Capilano et Seymour en Colombie-Britannique; Grand River, Rouge et Duffins en Ontario; autres bassins situés en Australie, au Brésil, en Chine, au Malawi et au Mexique).
Traiter de questions liées aux effluents des mines et des usines de pâtes et papier (en utilisant une approche avec système couplé de modélisation/expert) ainsi qu’à la qualité de l’eau en Ontario.
Prévoir les concentrations de produits chimiques d’intérêt prioritaire dans l’eau, les sédiments et le biote afin d’appuyer l’Accord Canada-Ontario et la Stratégie Canada - Etats-Unis pour l’élimination virtuelle des substances toxiques rémanentes des Grands Lacs.
Traiter de questions de qualité de l’air comme celles abordées dans le cadre de l’initiative Hamilton Air Quality.
Élaborer les modèles de rivière du programme ChemSim (simulation chimique) et le système intégré de modélisation des lacs en appui au programme de la LCPE d’Environnement Canada en fournissant à la direction de l’évaluation des risques la technologie de modélisation qui a contribué à l’évaluation de plus de 25 000 produits chimiques.
Effectuer la modélisation des effets liés aux changements climatiques dans le bassin des Grands Lacs pour les conditions physiques et chimiques des lacs et cours d’eau.
Appliquer le Plan d’assainissement dans des secteurs comme les ports de Toronto, de Hamilton et de Collingwood.
Élaborer d’autres systèmes Web importants à l’intérieur d’Environnement Canada, incluant le Réseau Canadien de Biosurveillance Aquatique (RCBA), WILDSPACEMC et le portail d’information de l’Initiative du bassin du lac Winnipeg.
Avantages pour les Canadiens et Canadiennes
Les technologies RAISON sont avantageuses pour les contribuables canadiens. Une meilleure synthèse des connaissances permettant de prendre des décisions plus durables en temps opportun peut accélérer les opérations de nettoyage et de protection, ce qui offre une valeur optimale aux dollars dépensés pour la réduction de la pollution.
Les décideurs de nombreuses autorités différentes ont tiré profit des outils RAISON qui sont mis à leur disposition par l’entremise du transfert de technologie vers d’autres organismes gouvernementaux et de la collaboration avec des partenaires et le secteur privé. Sans ce transfert de technologie, ces organismes et entreprises n’auraient pas été en mesure de remplir leur mandat adéquatement. Plus récemment, la technologie a servi à rendre ces données et outils disponibles en ligne au grand public et aux utilisateurs techniques. Cela permet à des auditoires non traditionnels comme le grand public de participer à des discussions informées et à la définition de programme.
Pour de plus amples renseignements :
Booty, W.G., D.C.L. Lam, A.G. Bobba, I. Wong, D. Kay, J.P. Kerby et G.S. Bowen. 1992. An expert system for water quality modeling. J. Environmental Monitoring and Assessment 23: 1-18.
Lam, D.C.L. et D.A. Swayne. 1992. Some experiences in applying the RAISON expert system to environmental problems, p. 59-64. In J.W. Brahan and G.E. Lasker (éd.), Advances in Artificial Intelligence - Theory and Application, Int. Institute for Advanced Studies in Systems Research and Cybernetics, Baden, Allemagne.
Booty, W.G. et I.W.S. Wong. 1994. Water quality modelling within the RAISON expert system. J. Biological Systems 2(4): 453-466.
Lam, D.C.L., K.J. Puckett, I. Wong, M.D. Moran, G. Fenech, D.S. Jeffries, et al. 1998. An integrated acid rain model for Canada using the RAISON for Windows system. Wat. Qual.Res. J. Canada 33: 1-17.
Booty, W.G., D.C.L. Lam, I.W.S. Wong et P. Siconolfi. 2001. Design and implementation of an environmental decision support system. Environmental Modelling and Software 16: 453-458.
Lam, D.C.L. et D.A. Swayne. 2001. Issues of environmental information system (EIS) software design: some lessons learned in the past decade. Env. Modelling and Software 16: 419-425.
Wong, I.W., R. Bloom, D.K. McNicol, P. Fong, R. Russell et X. Chen. 2007. Species at risk: data and knowledge management within the WILDSPACE decision support system.Environmental Modelling & Software 22: 423-430.
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Wong, I.W., W.G. Booty, G. Benoy, C. Nielsen, P. Fong et R.C. McCrimmon. 2009. Integrated land and water scenarios of the Raisin River watershed using the SWAT model. Water Qual. Res. J. Canada. 44(4): 379-391.
Booty, W. et I. Wong. 2010. Case studies of Canadian environmental decision support systems. In Chiang S. Jao (éd.), Decision Support Systems, ISBN: 978-953-7619-64-0, INTECH.
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