Master Eau et Littoral

25/06/2026

🌍 Immersion terrain pour nos étudiants du Master Eau & Littoral – ENSTP | UNSTIM

Dans le cadre de son stage de recherche, l'étudiante Zouberatou ADAM a réalisé une enquête de terrain auprès des populations riveraines du barrage de Djougou.

Cette activité s'inscrit dans le cadre de son stage de Master 2 dont le thème est intitulé : « Impacts des activités anthropiques sur la qualité physico-chimique de l'eau du barrage de Djougou, exploitée pour l’approvisionnement en eau potable ».

Menée sur instruction de ses encadrants, le Dr Arouna YESSOUFOU et le Dr Obada Ézéchiel, sous la supervision du Professeur Eric Alamou, cette enquête avait pour objectif d’identifier les activités humaines exercées aux abords du barrage susceptibles d’influencer la qualité de l’eau destinée à la consommation des populations.

À travers cette mission, l'étudiante met en pratique les connaissances et les compétences acquises au sein du Master Eau & Littoral – ENSTP | UNSTIM d’Abomey, tout en contribuant à la production de connaissances scientifiques utiles à la gestion durable des ressources en eau et à la préservation de leur qualité.

👏 Félicitations à Zouberatou ADAM pour son engagement et son implication dans cette étude au service du développement durable.

21/06/2026

🌊 Immersion terrain pour nos étudiants du Master Eau & Littoral – ENSTP | UNSTIM

Dans le cadre de son stage de fin de formation à l'Institut de Recherche Halieutique et Océanologique du Bénin (IRHOB), notre étudiant Ulrich Agbandegba, inscrit en Master 2 Eau et Littoral, participe activement à des campagnes de terrain dédiées à l'étude des écosystèmes aquatiques du sud du Bénin.

Son travail de recherche porte sur l'étude de la variation spatio-temporelle de la salinité des eaux du lac Nokoué et de la lagune de Porto-Novo. Sous l'encadrement du Dr Victor Okpeitcha et du Dr (MC) Da-Allada Y. Casimir, il prend part à des missions régulières de collecte de données dans le chenal de Cotonou, le lac Nokoué, la lagune de Porto-Novo et le fleuve Ouémé.

📍 Au cours de ces campagnes, il réalise des mesures de paramètres physico-chimiques tels que la salinité, la température, le pH, l'oxygène dissous et la turbidité à l'aide d'équipements spécialisés, notamment des appareils multiparamètres et des sondes CTD. Il participe également à des opérations de bathymétrie et de jaugeage visant à caractériser les profondeurs, les débits et les conditions hydrodynamiques des milieux étudiés.

🎓 Ces activités illustrent parfaitement l'approche du Master Eau & Littoral – ENSTP | UNSTIM, qui associe formation académique, recherche scientifique et expériences de terrain afin de former des spécialistes capables de relever les défis liés à l'hydrologie, à l'océanographie, à l'hydrodynamique côtière ainsi qu'à la gestion durable des ressources en eau et des zones côtières.

👏 Félicitations à notre étudiant pour son engagement et remercions chaleureusement l'IRHOB ainsi que les encadreurs pour leur précieuse contribution à la formation de la nouvelle génération d'experts en sciences de l'eau et du littoral.

08/06/2026

20/04/2026

Séminaire Scientifique-Equipe ECO (Génie de l'Eau, Climat et Océanographie) du LaGEA/ENSTP/UNSTIM

Email : [email protected]

Jeudi 23 Avril 2026 à partir de 19h


Titre : Optimisation multi-modèles pour la prévision.

Par : HOUNNONDAHO Z. Freddy (LaGEA/ENSTP & ED-STM/UNSTIM)

Pour participer au séminaire sur Google Meet, cliquez sur ce lien :
https://meet.google.com/swz-qdpf-xeh


Abstract:
The Ouémé basin, in Benin, is exposed to increasing hydroclimatic variability that weakens hydrological systems and amplifies flood risks, particularly at the Bonou outlet. In this context, improving the reliability of streamflow forecasts is a major challenge. This study proposes a multi-model approach aimed at reducing the uncertainties associated with the use of a single hydrological model. Three conceptual models (HBV, GR4J and SAC-SMA) were thus calibrated over seven sub-basins of the Ouémé using the Differential Evolution and L-BFGS-B algorithms, testing three objective functions (NSE, logNSE, KGE). Several combination strategies were then compared: the corrected GrangerRamanathan method (GRC), a Random Forest Regressor, and a hierarchical semi-distributed approach implemented through the airGRiwrm package. Several relevant criteria (NSE, KGE and CRPSS for the probabilistic dimension) were used to assess the robustness of our approach. The three models adequately reproduce the seasonal dynamics, with station-dependent performance (KGE around 0.85), and KGE emerges as the best calibration criterion. Multimodel combinations consistently outperform individual models: the Random Forest better captures flood peaks and seasonal transitions, while the GRC performs better in terms of interpretability. At Bonou, the combination markedly improves the representation of extreme events. The multimodel approach therefore constitutes an effective lever for operational hydrological forecasting in tropical basins, reconciling statistical robustness with process representation.