Géostatistique environnementale sous ISATIS — cartographie de la pollution

Objectif : partir d'une base propre, et comprendre ce qui la rend différente d'une base minière.

Prise en main d'ISATIS : projets, fichiers, systèmes de coordonnées. Import de données de sol, d'eau et d'air. Les spécificités environnementales : distributions très dissymétriques, valeurs extrêmes légitimes (un point chaud n'est pas une erreur), non-détects, supports d'échantillonnage hétérogènes. Analyse exploratoire, déclustering quand les prélèvements sont concentrés autour de la source. Cadre réglementaire : seuils, valeurs guides, ce que le texte exige réellement.

Livrable : base validée + note d'analyse exploratoire.

Objectif : modéliser la structure spatiale d'un panache.

Variogramme expérimental : pas, tolérance, nombre de paires. Ce qui diffère du minier : la dérive systématique quand on s'éloigne de la source, l'anisotropie imposée par le sens d'écoulement ou le vent dominant. Pépite et erreur analytique du laboratoire — comment les distinguer. Ajustement des modèles théoriques (sphérique, exponentiel, gaussien) et modèles gigognes. Variographie sur données transformées (log, anamorphose gaussienne) et retour à l'échelle réelle. Validation croisée.

Livrable : modèle variographique ajusté et validé, pour trois polluants.

Objectif : passer de la concentration estimée à la décision.

Krigeage ordinaire : la carte de concentration et, tout aussi importante, la carte d'écart-type de krigeage. Krigeage d'indicatrices : cartographier directement P(concentration > seuil) — l'outil qui répond à la question réglementaire. Krigeage disjonctif et espérance conditionnelle. L'effet de support : la teneur d'un mètre cube n'est pas celle d'un carottage — conséquence directe sur les volumes déclarés. Cartes de risque et cartes d'aide à la décision.

Livrable : jeu de cartes — concentration, incertitude, probabilité de dépassement.

Objectif : chiffrer, décider, défendre.

Pourquoi le krigeage ne suffit pas pour un volume : le lissage sous-estime l'extension des zones extrêmes. Simulations conditionnelles (gaussiennes séquentielles, bandes tournantes). Distribution du volume contaminé, intervalle de confiance, coût de dépollution avec sa fourchette. Analyse de sensibilité au seuil. Optimisation d'une campagne complémentaire : où placer les prochains prélèvements pour réduire le plus l'incertitude. Structure d'un rapport opposable : ce qu'un contradicteur attaquera en premier.

Livrable : projet certifiant — étude complète d'un site pollué, avec volume chiffré et intervalle de confiance.

Écrivez-nous avant de payer. Nous vérifierons ensemble vos accès. Si aucune solution n'existe, nous vous orienterons vers la formation R/Python, qui couvre les mêmes concepts avec des outils gratuits.

Les méthodes se recouvrent largement — variogramme, krigeage, simulations. Ce qui change : les données (multi-support, non-détects), la question posée (dépassement d'un seuil légal, pas teneur de coupure) et le livrable (volume à dépolluer, pas ressource classifiée).

Non. Des ingénieurs environnement, des géomaticiens et des responsables HSE suivent cette formation. Il faut comprendre ce qu'on mesure — le reste s'apprend.

Oui, c'est même le format que nous recommandons pour cette formation. Session dédiée, sur vos propres données, 6 à 12 personnes. Tarif de groupe sur devis.