Cartes élaborées à partir des données (inondations, incendies, submersion, séismes -supérieurs à 3 de magnitude, radon 3, qualité des sols et centrales) de la Plateforme ouverte des données publiques françaises. Le SIG utilisé est QGIS. Les risques liés au nucléaire, même faibles en France, font appels aux données sur GéoRisques et Green Peace. Les premiers cercles sont les zones PPI  et les plus larges sont les zones Fukushima,  "zone de contamination" avec un scénario hypothétique en cas d’accident grave.

En croisant les données ci-dessus, des cartes synthétiques peuvent être créées pour identifier les zones optimales en termes de sécurité et d’habitabilitée. permettent d'apporter un complément d'information  pour des investissements immobiliers ou d'entreprises.

Le modèle étudié et proposé permet de déterminer les vitesses µ, les coefficients Ks, Ya/s, Yx/s dans les fermentations agroalimentaires (lactiques, alcooliques ...).

Le modèle de József Baranyi est une autre approche pour modéliser la croissance microbienne, souvent utilisée pour décrire la croissance bactérienne de manière plus réaliste que le modèle de Monod. Le modèle de Baranyi intègre à la fois une phase de latence, une phase de croissance exponentielle et une phase de déclin.

Le modèle est construit avec le logiciel Vensim. Les simulations sont comparées aux données expérimentales ou industrielles. Ce modèle permet aussi de travailler avec les fabrications du Kéfir ou du Kombutcha.

Publier les données issues de capteurs environnementaux et de microcontrôleurs dépend des processeurs utilisés et des infrastructures réseau disponibles. Voici les principales règles et méthodes à considérer :

3 systèmes sont proposés en tant que serveur ou pour une publication sur un site web avec des exemples avec le capteur DHT22

Modèle de départ avec les principales variables :

Ce modèle dynamique SEIR permet de comparer les dynamiques d'infection des maladies vectorielles en ajustant les paramètres environnementaux et biologiques et les méthodes de régulation (biologiques ou chimiques) via des curseurs interactifs.

1. Ajustement des paramètres : Utilisation des sliders ou curseurs pour ajuster les paramètres comme la température, la photopériode, les précipitations, les taux de transmission, etc.
2. Visualisation : Les courbes des humains infectés, par exemple, pour chaque maladie (paludisme, dengue, virus du Nil occidental, et Chikungunya) seront tracées sur un même graphique, vous permettant de comparer l'épidémiologie de ces maladies vectorielles en fonction des paramètres ajustés.

Ce script fournit une interface interactive pour explorer comment différents facteurs environnementaux et biologiques influencent la propagation de ces maladies.

Comparaison des courbes des humains infectés en fonction du temps pour les quatre maladies vectorielles (paludisme, dengue, virus du Nil occidental, et Chikungunya)

Introduction de moyens de lutte anti-vectorielle (LAV): Wolbachia, Densovirus, pesticides, piéges  ...