[en] The paper describes the development of a prototype Synoptic Prediction System (SPS) for the European Union (EU) funded Mediterranean desertification and land use project (MEDALUS III). The prototype SPS was designed to forecast the possible impacts of global climatic change on agricultural land use patterns across the Mediterranean region of the EU. Designing such a system was a challenging task because many of the theoretically desirable data sets were either unavailable or did not exist, whilst significant uncertainties were apparent in the available data. Additionally, process knowledge was woefully deficient as virtually all the principal mechanisms for linking the dynamics of the climate and physical environment with the associated socio-economic systems were poorly understood. In order to make the best predictions of the geographical impacts of climatic change for around 75 years hence we developed an integrated, synoptic, GIS, scenario based modelling approach as we believed it was the best available option. So, the paper describes the development of a prototype Synoptic Prediction System (SPS) which employs a mix of GIS, neurocomputing, and fuzzy logic technologies to attempt the almost impossible yet important task of forecasting agricultural land degradation risk under various climate change scenarios. The paper focuses on methods developed to enrich the available data, the quantitative approach to modelling and forecasting land use using neural networks, and the fuzzy logic based translation of the modelling results into land degradation terms.

[fr] L'article porte sur le développement d'un prototype de Système de Prévision synoptique (sps) pour le projet européen sur la désertification et l'utilisation du sol en Méditerranée financé par l'Union européenne (MEDALUS III). Ce prototype (sps) a été développé pour prévoir les effets possibles d'un changement climatique global sur l'organisation de l'utilisation du sol agricole des régions méditerranéennes de l'Union Européenne. Elaborer un tel système a été un défi ; en effet beaucoup des données théoriquement nécessaires n'étaient pas disponibles ou même inexistantes, tandis que des incertitudes de taille ont été observées dans les données auxquelles nous avons pu accéder. De plus, le corpus de connaissances était malheureusement insuffisant puisque de fait les principaux mécanismes permettant de relier la dynamique des climats et de l'environnement physique aux systèmes socio-économiques associés étaient mal compris. Afin de réaliser les prédictions les meilleures possibles sur les impacts géographiques du changement climatique pour les 75 prochaines années environ, nous avons développé une approche modélisatrice intégrée, synoptique, fondée sur l'élaboration de scénarii et utilisant un SIG, pensant que c'était là la meilleure option qu'il nous restait. L'article décrit donc le développement d'un prototype SPS qui utilise une combinaison de SIG, de calcul neural et de logiques technologiques floues pour entreprendre l'important travail, quasi-impossible pour l'instant, de prévision du risque de dégradation des sols agricoles à travers différents scenarii de changements climatiques. L'article se concentre sur les méthodes développées pour enrichir les données disponibles, sur l'approche quantitative de modélisation et de prévision d'utilisation du sol, en utilisant les réseaux neuronaux et sur l'utilisation de la logique floue pour traduire les résultats des modèles en termes de dégradation du sol.