Surveillance temporelle et détection de changement de source

Le module Détection rapide, onglet Surveillance temporelle, analyse une série de mesures isotopiques datées pour détecter des changements statistiquement significatifs de source ou de processus dominant, et quantifier la dérive isotopique dans le temps.

Le problème que cet onglet résout

Un gestionnaire de site surveille une rivière en aval d'une zone industrielle. Les analyses d'antimoine dissous montrent des concentrations stables, mais les signatures isotopiques glissent progressivement de +0,76 ‰ en mars vers +0,85 ‰ en septembre, avant de redescendre en décembre. Les concentrations ne changent pas, mais la source isotopique, elle, change.

Ce type de dérive est invisible aux analyses chimiques classiques. Il peut signaler un changement de procédé dans une installation en amont, l'activation d'une nouvelle zone de drainage, une contribution saisonnière variable d'un second gisement, ou une modification des conditions d'oxydation du sol. Le suivi temporel isotopique est le seul outil analytique qui rende ce changement détectable et quantifié.

Le même raisonnement s'applique en contexte industriel. Un fabricant de batteries automobiles suit mensuellement la signature isotopique du plomb entrant (rapport ²⁰⁷Pb/²⁰⁶Pb) sur ses livraisons de plomb raffiné. La composition chimique des lots est conforme à chaque réception, mais le rapport isotopique dérive de 0,8521 en janvier à 0,8674 en juillet, avant de revenir à 0,8538 en novembre. Cette amplitude, significative à 2,3σ, révèle qu'un fournisseur a introduit du plomb d'une provenance différente pendant six mois, probablement issu de batteries recyclées de seconde main plutôt que de plomb primaire certifié, sans que les certificats d'analyse ni les contrôles chimiques l'aient détecté. Dans un contexte RoHS ou de conformité REACH, cette substitution silencieuse constitue une non-conformité traçable par isotopie.

Les données attendues

La surveillance temporelle fonctionne avec deux sources de données :

Option 1 : importer un fichier CSV

Le fichier CSV doit contenir au minimum trois colonnes :

Le séparateur peut être une virgule ou un point-virgule. Le format de date accepté est YYYY-MM-DD. L'incertitude est à 2σ. Si la colonne d'incertitude est absente, IsoFind utilise une valeur par défaut de 0,05 ‰.

Option 2 : charger depuis la base de données

Si un échantillon a été mesuré plusieurs fois à des dates différentes dans IsoFind (chaque mesure enregistrée avec son champ collection_date), il peut être sélectionné directement depuis l'interface. Un sélecteur d'élément et de ratio isotopique permet de choisir le traceur à analyser lorsque l'échantillon a plusieurs traceurs disponibles. IsoFind charge automatiquement la série temporelle et affiche un graphique de prévisualisation.

Workflow pas à pas

1. Choisir la source des données Basculer sur l'onglet Importer CSV ou Depuis la base. Pour l'import CSV, déposer le fichier ou cliquer pour le sélectionner. Pour la base, taper le nom du site de prélèvement et sélectionner l'échantillon dans les résultats.
2. Vérifier la prévisualisation Après chargement, le graphique de prévisualisation affiche la série temporelle avec les barres d'incertitude sur chaque mesure. Vérifier que les dates sont correctement interprétées et que les valeurs sont cohérentes.
3. Régler la sensibilité et la fenêtre La sensibilité détermine le seuil sigma pour la détection de ruptures : Haute (1,5σ) détecte les petits glissements, Moyenne (2,0σ) est le réglage standard, Basse (3,0σ) ne signale que les changements majeurs. La fenêtre de comparaison définit le nombre de mesures avant/après chaque point pour calculer les moyennes glissantes (minimum 2, recommandé 3).
4. Lancer l'analyse et interpréter Cliquer sur Analyser la série. Le graphique résultat affiche les ruptures détectées en rouge, la droite de tendance en pointillés violets, et les statistiques descriptives (moyenne, écart-type, plage, R²).

L'algorithme de détection de ruptures

IsoFind utilise un algorithme de type CUSUM (Cumulative Sum) sur fenêtre glissante. Pour chaque point i de la série, il calcule la différence entre la moyenne des N mesures précédentes et la moyenne des N mesures suivantes, normalisée par l'incertitude poolée. Une rupture est signalée lorsque cette différence dépasse le seuil sigma configuré.

Les ruptures trop proches les unes des autres (distance inférieure à la fenêtre) sont dédupliquées, ne conservant que la plus significative. La tendance globale est calculée par régression linéaire OLS, avec le R² comme indicateur de linéarité de la dérive.

Interpréter les résultats

Cas pratique : suivi saisonnier d'un point de surveillance

Le point WAT-OR-001 (Rio Desaguadero, Bolivie) a été mesuré 5 fois entre mars 2024 et mars 2025. Les données du jeu de test IsoFind montrent :

• T1 (mars 2024) : +0,764 ‰, début de saison humide
• T2 (juin 2024) : +0,798 ‰, transition saison sèche
• T3 (septembre 2024) : +0,851 ‰, saison sèche avancée, pic
• T4 (décembre 2024) : +0,729 ‰, retour pluies
• T5 (mars 2025) : +0,680 ‰, saison humide

Résultats de l'analyse (sensibilité Haute, fenêtre 2) : une rupture positive détectée entre T2 et T3 (+0,053 ‰, significatif à 1,9σ), tendance globale légèrement décroissante (pente = −0,018 ‰/mesure, R² = 0,42). L'interprétation géochimique est cohérente avec un effet de concentration en saison sèche (moins de dilution) qui augmente la contribution relative d'une source isotopiquement plus lourde (AMD ou processus d'oxydation), compensée par le retour des précipitations.