Facteurs impactant la température des rivières

[constantin25]

Face à des rivières en surchauffe, je me suis demandé quels sont les facteurs qui sont le plus susceptibles d'impacter la température des rivières. J'ai donc mené une petite expérience personnelle en relevant, l'après midi la température de la Loue (en mai/juin/juillet). Je dispose d'une quarantaine de jours d'observation. J'ai mis en parallèle ce relevé avec les données de la station météo la plus proche. J'ai ensuite fait une régression linéaire et j'ai obtenu la sortie suivante

 

La démarche n'a rien de scientifique, je l'accorde je n'ai que 19 ans et je voulais davantage "m'amuser" que réaliser une véritable étude. Pour cela, il y a des chercheurs et spécialistes....

 

J'ai remarqué que la température minimale était le seul paramètre a être statistiquement significatif (en plus de la constante), c'est celui qui impacte le plus le modèle. Certaines sorties sont assez déroutantes (notamment pour les précipitations) mais cela est clairement du au manque de données. Le modèle est significatif et explique 72,29% de la variance de la température de l'eau...

 

J'en reviens à la question, quels sont les facteurs qui impactent le plus la température des rivières ? Avez vous des éléments de réponse pertinents à ce sujet, cela m'intéresserait beaucoup.

Constantin 

 

 

[constantin25]

Voici les résultats complets.

L'hypothèse de normalité des résidus est vérifiée par le test 

Citation

Shapiro-Wilk normality test

data:  residuals(model)
W = 0.9797, p-value = 0.6782

Il n'y a pas de valeurs extrêmes ou influentes qui sortent des critères de la distance de Cook (voir graphique)

Cependant, les résidus ne sont pas indépendants. C'est assez compréhensible car mes variables d'étude ne sont pas indépendantes les unes par rapport aux autres (voir matrice des corrélations) (même si l'hypothèse d'homogénéité n'est pas rejetée)

Citation

lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
   1       0.3804351      1.154255   0.006
 Alternative hypothesis: rho != 0

Citation

    Goldfeld-Quandt test

data:  model
GQ = 0.36859, df1 = 14, df2 = 14, p-value = 0.964
alternative hypothesis: variance increases from segment 1 to 2

 

Voilà voilà... Si certains suggèrent d'autres variables d'étude je suis ouvert à toutes les propositions.

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[max87]

Le grand problème de nos rivières sont les seuils, étangs et retenues d'eau. Comme tu le sais, cela ralentit le courant, ce qui pose un problème d'oxygénation mais en plus les étangs ont un très faible albedo, ce qui chauffe ensuite les rivières qui récupèrent l'eau. D'autant que la plupart n'est pas aux normes. Il faut les effacer dans ce cas.