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Cette etude consiste a analyser des donnees hydrometriques et meteorologiques afin de predire la conductivite et l'acidite de l'eau. Pour ce faire, des reseaux de neurones et des reseaux polynomiaux ont ete entrai nes a l'aide de donnees historiques provenant des ruisseaux Moose Pit et Pine Marten situes dans la region du parc national Kejimkujik en Nouvelle-Ecosse. Les reseaux de neurones et les reseaux polynomiaux sont utilises pour etablir une relation entre les variables d'entree et les variables de sortie. Quoique les deux types de reseaux soient differents, ils sont tous deux composes de noeuds et contiennent des coefficients optimises a l'aide de series d'entrai nement. Ceci permet leur apprentissage de la relation entre les variables d'entree et les variables de sortie. Dans le cas du ruisseau Moose Pit, les seules donnees considerees sont le debit et le temps mis sous forme de sinus et cosinus. Dans le cas du ruisseau Pine Marten, la precipitation, la temperature minimale et maximale de l'air et la profondeur de la neige sont aussi considerees. Les analyses effectuees et les restrictions imposees par les donnees initiales menent a la conclusion que les meilleures donnees a utiliser pour le ruisseau Pine Marten et le ruisseau Moose Pit sont le debit et le temps.","abstract_html":"Les parametres hydro-environnementaux d'acidite et de conductivite sont des indicateurs de l'etat de sante des cours d'eau, des bassins versants ou ils se trouvent et de l'environnement en general. La gestion des ressources en eau et leur comprehension necessite l'etude de ces donnees. Toutefois, les problemes associes a l'acquisition de ces donnees font que les series d'acidite et de conductivite sont difficiles a obtenir. Cette etude consiste a analyser des donnees hydrometriques et meteorologiques afin de predire la conductivite et l'acidite de l'eau. 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