The dynamics captured in the ocean surface current data provided by satellite altimetry has been a subject of debate since the past decade. In particular, the contribution of surface and interior dynamics to altimetry remains unclear. One avenue to settling this issue is to compare the turbulence (for example, the nature of spectra and interscale fluxes) captured by altimetry to theories of two-dimensional, surface and interior quasigeostrophic turbulence. In this thesis, we focus on mesoscales (i.e., scales of the order of few hundred kms) that are well resolved by altimetry data. Aspects of two dimensional, three dimensional, geotropic and surface quasigeostrophic turbulence are revisited and compared with the observations. Specifically, we compute kinetic energy (KE) spectra and fluxes in five geographical regions (all over the globe) using 21 years of 0.25◦resolution daily data as provided by the AVISO project. We report a strong forward cascade of KE at small scales (accompanied by a spectral scaling of the form k−3) and a robust inverse cascade at larger scales. Further, we show that the small diver-gent part in horizontal velocity data drives the strong forward flux of KE. Indeed, on considering only the non-divergent part of the flow, in accord with incompressible two-dimensional turbulence, the inverse cascade is unaffected, but the forward transfer becomes very weak and the spectral slopes over this range of scales tend to a relatively steeper k−3.5scaling. We note that our results do not agree with interior first bar clinic mode quasigeostrophic (incorrect strength of forward flux) or surface-quasigeostrophic (incorrect spectral slopes) turbulence. Rather, the results are compatible with rotating shallow water and rotating stratified Boussinesq models in which condition of geostrophic balance is dominant but the divergence of horizontal velocity field is not exactly zero. Having seen the “mean” picture of fluxes and spectra from altimetry, in the second part of the thesis we investigate the variability of these entities. In particular, we employ Empirical Or-thogonal Function (EOF) analysis and focus on the variability in the spectral flux. Remarkably, over the entire globe, irrespective of the region under consideration, we see that the first two EOFs explain a large part of the variability in flux anomalies. The geometry of these modes is distinct, the first represents a single signed transfer across scales (i.e. large to small or small to large depending on the sign of the associated principal component), while the second is a mixed mode in that it exhibits a forward/inverse transfer at large/small scales.

La réflectométrie GNSS (ou GNSS-R) est une technique de télédétection originale et pportuniste qui consiste à analyser les ondes électromagnétiques émises en continu par la soixantaine de satellites des systèmes de positionnement GNSS (GPS, GLONASS, etc.), qui sont captées par une antenne après réflexion sur la surface terrestre. Ces signaux interagissent avec la surface réfléchissante et contiennent donc des informations sur ses propriétés. Au niveau de l'antenne, les ondes réfléchies interfèrent avec celles arrivant directement des satellites. Ces interférences sont particulièrement visibles dans le rapport signal-sur-bruit (SNR, i.e., Signal-to-Noise Ratio), paramètre enregistré par une station GNSS classique. Il est ainsi possible d'inverser les séries temporelles du SNR pour estimer des caractéristiques du milieu réfléchissant. Si la faisabilité et l'intérêt de cette méthode ne sont plus à démontrer, la mise en oeuvre de cette technique pose un certain nombre de problèmes, à savoir quelles précisions et résolutions spatio-temporelles peuvent être atteintes, et par conséquent, quels sont les observables géophysiques accessibles. Mon travail de thèse a pour objectif d'apporter des éléments de réponse sur ce point, et est axé sur le développement méthodologique et l'exploitation géophysique des mesures de SNR réalisées par des stations GNSS classiques. Je me suis focalisé sur l'estimation des variations de hauteur de l'antenne par rapport à la surface réfléchissante (altimétrie) et de l'humidité du sol en domaine continental. La méthode d'inversion des mesures SNR que je propose a été appliquée avec succès pour déterminer les variations locales de : (1) la hauteur de la mer au voisinage du phare de Cordouan du 3 mars au 31 mai 2013 où les ondes de marées et la houle ont pu être parfaitement identifiées ; et (2) l'humidité du sol dans un champ agricole à proximité de Toulouse, du 5 février au 15 mars 2014. Ma méthode permet de s'affranchir de certaines restrictions imposées jusqu'à présent dans les travaux antérieurs, où la vitesse de variation verticale de la surface de réflexion était supposée négligeable. De plus, j'ai développé un simulateur qui m'a permis de tester l'influence de nombreux paramètres (troposphère, angle d'élévation du satellite, hauteur d'antenne, relief local, etc.) sur la trajectoire des ondes réfléchies et donc sur la position des points de réflexion. Mon travail de thèse montre que le GNSS-R est une alternative performante et un complément non négligeable aux techniques de mesure actuelles, en faisant le lien entre les différentes résolutions temporelles et spatiales actuellement atteintes par les outils classiques (sondes, radar, diffusiomètres, etc.). Cette technique offre l'avantage majeur d'être basé sur un réseau de satellites déjà en place et pérenne, et est applicable à n'importe quelle station GNSS géodésique, notamment celles des réseaux permanents (e.g., le RGP français). Ainsi, en installant une chaîne de traitement de ces acquisitions de SNR en domaine côtier, il serait possible d'utiliser les mesures continues des centaines de stations pré-existantes, et d'envisager de réaliser des mesures altimétriques à l'échelle locale, ou de mesurer l'humidité du sol pour les antennes situées à l'intérieur des terres. / GNSS reflectometry (or GNSS-R) is an original and opportunistic remote sensing technique based on the analysis of the electromagnetic waves continuously emitted by GNSS positioning systems satellites (GPS, GLONASS, etc.) that are captured by an antenna after reflection on the Earth's surface. These signals interact with the reflective surface and hence contain information about its properties. When they reach the antenna, the reflected waves interfere with those coming directly from the satellites. This interference is particularly visible in the signal-to-noise ratio (SNR) parameter recorded by conventional GNSS stations. It is thus possible to reverse the SNR time series to estimate the reflective surface characteristics. If the feasibility and usefulness of thismethod are well established, the implementation of this technique poses a number of issues. Namely the spatio-temporal accuracies and resolutions that can be achieved and thus what geophysical observables are accessible.The aim of my PhD research work is to provide some answers on this point, focusing on the methodological development and geophysical exploitation of the SNR measurements performed by conventional GNSS stations. I focused on the estimation of variations in the antenna height relative to the reflecting surface (altimetry) and on the soil moisture in continental areas. The SNR data inversion method that I propose has been successfully applied to determine local variations of : (1) the sea level near the Cordouan lighthouse (not far from Bordeaux, France) from March 3 to May 31, 2013, where the main tidal periods and waves have been clearly identified ; and (2) the soil moisture in an agricultural plot near Toulouse, France, from February 5 to March 15, 2014. My method eliminates some restrictions imposed in earlier work, where the velocity of the vertical variation of the reflective surface was assumed to be negligible. Furthermore, I developed a simulator that allowed me to assess the influence of several parameters (troposphere, satellite elevation angle, antenna height, local relief, etc.) on the path of the reflected waves and hence on the position of the reflection points. My work shows that GNSS-R is a powerful alternative and a significant complement to the current measurement techniques, establishing a link between the different temporal and spatial resolutions currently achieved by conventional tools (sensors, radar, scatterometer, etc.). This technique offers the major advantage of being based on already-developed and sustainable satellites networks, and can be applied to any GNSS geodetic station, including permanent networks (e.g., the French RGP). Therefore, by installing a processing chain of these SNR acquisitions, data from hundreds of pre-existing stations could be used to make local altimetry measurements in coastal areas or to estimate soil moisture for inland antennas.

The task of this diploma thesis is to design and test the optimal procedures for taking photos to build a 3D model of a civic building using the programme PHOTOMODELER. Then to determine the specific dimensions of the civic building and compare them with the dimensions received with the help of the basic method of measurement in common building practice, i.e. the method of cross directions (using a tape or a telescopic measuring rod) and the geodetic method of measurement. After that to evaluate these measurements and make the conclusion concerning the accuracy or inaccuracy of measurements received with the help of the 3D model of the compiled programme PHOTOMODELER.

Der regionalen Schwerefeldmodellierung in polaren Gebieten kommt in vielerlei Hinsicht eine besondere und wachsende Bedeutung zu. Einerseits sind hochauflösende und präzise Geoidmodelle eine wichtige Eingangsgröße bei der Untersuchung und Quantifizierung geophysikalischer, ozeanographischer bzw. glaziologischer Phänomene, z. B. bei der Bestimmung der mittleren dynamischen Ozeantopographie oder der Anwendung des Schwimmgleichgewichts im Bereich von Schelfeisen, Meereis oder subglazialen Seen. Zudem werden sie allgemein zur Referenzierung von Höhenmodellen benötigt. Andererseits sind, aufgrund der unvermeidbaren polaren Datenlücken von Satellitenbeobachtungen jenseits der Grenzbreite (sog. „Polloch“), terrestrische Schweredaten auch für die globale Schwerefeldmodellierung unerlässlich. Jedoch sind die verfügbaren terrestrischen (bodennahen) Schwerebeobachtungen insbesondere im Gebiet der Antarktis äußerst lückenhaft und heterogen. So entspricht das tatsächliche Auflösungsvermögen selbst aktueller kombinierter Schwerefeldmodelle wie EGM2008 oder EIGEN-6C über dem antarktischen Kontinent lediglich dem der reinen Satellitenmodelle aus GRACE bzw. GOCE. Des Weiteren sind Standardverfahren der regionalen Geoidmodellierung hier nicht ohne Weiteres anwendbar. Neben der Heterogenität der Daten als praktischer Herausforderung muss aus theoretischer Sicht dem zusätzlichen Dichtekontrast durch das Eis Rechnung getragen werden. Die vorliegende kumulative Dissertation greift diese Problematik auf. Während die einzelnen Publikationen die Ergebnisse ausgewählter regionaler Fallstudien präsentieren, soll die folgende zusammenfassende Abhandlung einen doppelten Bogen spannen, indem die geophysikalischen Phänomene gleichzeitig als zu untersuchende Anwendungsgebiete und als Einflussfaktoren im Kontext der regionalen Geoidmodellierung beschrieben werden. So wird am Beispiel der Weddellsee gezeigt, wie die Meereisbedeckung die Qualität und Zuverlässigkeit der mithilfe der Satellitenaltimetrie abgeleiteten Schwerefeldmodelle beeinträchtigt. Diese Modelle bilden derzeit die alleinige Datengrundlage für die hochauflösenden globalen Modelle im Gebiet des Antarktischen Ozeans. Zugleich wird anhand des verfeinerten regionalen Modells und daraus abgeleiteter geostrophischer Geschwindigkeiten demonstriert, dass selbst lückenhafte und heterogene terrestrische Daten hier einen wesentlichen Beitrag zur simultanen Kalibrierung und Vereinheitlichung des Datenbestandes leisten können. Im Ergebnis konnten in den küstennahen Gewässern Differenzen von mehreren Dezimetern gegenüber Geoidhöhen aus EGM2008 festgestellt werden, welche teils auf systematische Abweichungen und teils auf Rauschen im globalen Modell zurückzuführen sind. Über dem Festland erreicht dessen Vernachlässigungsfehler im quadratischen Mittel sogar 0,75 m und Maxima von über 3 m. Ein weiteres verfeinertes und, dank geeigneter Eingangsdaten, sehr genaues und hochauflösendes Geoidmodell wird für die Region um den Vostoksee in der Ostantarktis abgeleitet. In Kombination mit Eisoberflächenhöhen und Eisdicken gelingt es, das Schwimmgleichgewicht des subglazialen Sees nachzuweisen. Das gegenüber GOCE zusätzlich gewonnene Geoidsignal ist hier mit 0,56 m Standardabweichung zwar etwas kleiner, jedoch wird im Vergleich mit der residualen Auslenkung des Seespiegels (0,26 m Standardabweichung) auch für diese Anwendung der signifikante und gegenüber dem Auflösungsvermögen von GOCE auch notwendige Beitrag eines regionalen Geoidmodells deutlich. Für das hydrostatische Gleichgewicht eines subglazialen Sees ist streng genommen das tatsächliche Schwerepotential in Höhe des Seespiegels maßgeblich. Dessen Berechnung erfordert eine Fortsetzung des Störpotentials nach unten innerhalb der Topographie, welche konzeptionell in engem Zusammenhang mit dem bekannten Geoid-Quasigeoid-Separationsterm steht. Dessen oft angenommene Approximation mithilfe der Bougueranomalie kann, angesichts der heutigen Anforderungen an ein modernes zentimetergenaues Geoid, gerade in rauem Gelände zu ungenau sein. In Anlehnung an aktuelle Arbeiten auf diesem Gebiet wird ein verallgemeinerter und zugleich verfeinerter Ansatz zur praktischen Berechnung des Terms erarbeitet. Am Beispiel des Himalaya werden die einzelnen Anteile im Rahmen einer Simulationsstudie quantifiziert und insbesondere ihre Sensitivität gegenüber dem Integrationsradius der Topographie untersucht. Besonderes Augenmerk liegt ebenso auf dem indirekten Effekt der Topographie in Bezug auf das Potential, welcher, im Gegensatz zur Anwendung eines planaren Modells, in sphärischer Betrachtungsweise nicht verschwindet. / In many respects, regional gravity field modeling in polar areas is of special, and growing, interest. On the one hand, high-resolution and precise geoid models are an important input parameter to investigate and quantify manifold geophysical, oceanographical and glaciological phenomena, e.g., the determination of the mean dynamic ocean topography, or the application of the hydrostatic equilibrium condition in the areas of ice shelves, sea ice, or subglacial lakes. Moreover, geoid models are in general needed as a reference for height models. On the other hand, because of the unavoidable polar data gaps in satellite measurements due to the inclination (the so-called “polar gap”), terrestrial gravity data are indispensable also for global gravity field modeling. However, the available terrestrial (ground-based) gravity datasets, in particular of Antarctica, are very sparse and heterogeneous. For example, over the Antarctic continent the true resolution of even the most recent combined global geopotential models such as EGM2008 or EIGEN-6C only corresponds to that of the satellite-only models derived from GRACE and GOCE, respectively. Furthermore, standard techniques of regional geoid modeling cannot be readily used in this area. Apart from the heterogeneity of the data as a practical challenge the additional density contrast implied by the covering sheet needs to be accounted for from the theoretical point of view. This complex situation is the starting point for the present cumulative dissertation. Whereas the individual publications present the results of selected regional case studies, the intention of the following summary is to draw an integrated picture aiming at explaining the geophysical phenomena as both applications and influencing factors in the context of regional geoid modeling. Using the example of the Weddell Sea it is shown how sea-ice coverage affects the quality and reliability of marine gravity field models derived from radar satellite altimetry. At present, these models are the only input data to the high-resolution global geopotential models. At the same time, the refined regional model and geostrophic velocities derived thereof are employed to demonstrate how even sparse and heterogeneous terrestrial gravity data may provide a contribution to simultaneously calibrate and unify the available datasets. As a result, near the coast differences at the order of some decimeters could be observed in comparison with EGM2008, originating partly from systematic effects and noise in the global model. In the continental areas, its omission error even yields a standard deviation of 0.75 m and attains a maximum of more than 3 m. Another refined and, owing to appropriate input data, very precise and highly resolving geoid model is derived for the region around subglacial Lake Vostok. In combination with ice-surface heights and ice thickness data it is used to provide observational evidence that the lake is in a state of hydrostatic equilibrium. There, the additional geoid signal w.r.t. GOCE is a bit smaller (0.56 m standard deviation). However, considering the residual deviations of the apparent lake level (0.26 m standard deviation) the significant and necessary, as compared to the resolution of GOCE, contribution of a regional geoid model to this application is shown. In a strict sense, the relevant quantity to evaluate the hydrostatic equilibrium condition of a subglacial lake is the actual geopotential at the anticipated lake level. Its computation requires a downward continuation of the disturbing potential inside the topography, which is closely related to the concept of the well-known geoid-quasigeoid separation term. In the past, this term was frequently described as an approximation by means of the Bouguer anomaly. However, considering the modern requirements of the “one-centimeter geoid” this approximation may be too coarse over rough terrain. Following recent works in this field, a generalized yet refined approach for practical implementation of the term is developed. The individual constituents of the term are quantified. In particular, their sensitivity against the radius up to which topography is taken into account is investigated. For this simulation study, the Himalaya mountain region served as test area. Furthermore, special focus is given to the indirect of topography on the potential which, contrary to applying a planar model, does not vanish in the spherical approach.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.

Les changements du niveau de la mer sont un des indicateurs des changements climatiques qui affectent le monde depuis les dernière décennies. Dans les zones côtières, ce phénomène est à l'origine de l'érosion côtière, l'intrusion d'eau salée dans la nappe phréatique et les inondations. Les côtes du Canada ne sont pas épargnées. En effet, le niveau de la mer dans ces régions augmente actuellement et suit les tendances mondiales. Parmi ces zones côtières, celles du golfe du Saint-Laurent nous ont intéressées. Elles sont caractérisées par des propriétés physiques spécifiques comme l'isolement relatif par rapport l'océan Atlantique, la couverture de glace en hiver et la coulée de l'eau douce au printemps qui leurs confèrent un comportement particulier en termes de changements du niveau de la mer. Les changements du niveau de la mer peuvent être déterminés en intégrant les données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire que le résultat de cette procédure conduit à une détermination relative du niveau moyen de la mer. Cependant, parce que la structure de mesure de ces données est différente, certaines corrections doivent être appliquées. L'une des corrections parmi les plus essentielles est la longueur du Mouvement de Terrain Vertical (MTV) qui doit être prise en compte dans les données des marégraphes, car ces derniers sont connectés directement à la croûte terrestre. Différents phénomènes peuvent causer le MTV. À une échelle locale, la tectonique, l'affaissement et la sédimentation sont les facteurs qui créent le mouvement vertical et à une méso ou macro-échelle, la fonte des inlandsis qui entraîne une modification de la charge de masse de la surface de la terre, provoquent le mouvement des terres. Il existe divers modèles et méthodes de correction du MTV globaux et locaux, tels que l'Ajustement Isostatique Glaciaire (AIG), le Système Mondial de Navigation par Satellite (SMNS), l'Interférométrie par Radar Synthèse d'Ouverture (InRSO), Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) et le calcul de la différence entre données marégraphiques et altimétriques par satellite. Parmi ces méthodes, l'utilisation de la vitesse verticale des données GPS est la plus précise. Cependant, en raison du faible nombre de stations GPS dans ou proximité des stations marégraphiques, l'utilisation d'une approche plus globale est inévitable. En utilisant cette correction, le niveau moyen absolu de la mer sera obtenu. Dans cette étude, l'évaluation du MTV se fait par un algorithme d'InRSO, appelé Diffuseurs Persistants InRSO (DPInRSO en anglais PSInSAR). Les images du RSO du satellite Sentinel-1 sont soumises à l'analyse DPInRSO. Afin d'évaluer la précision de cette approche, les résultats de DPInRSO (obtenus du logiciel Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS)) pour deux régions de l'est du Canada (Halifax et St. John's) sont comparés à la GPS vitesse verticale en analysant les séries temporelles de données. Également, en utilisant la même méthode, le mouvement vertical des terres dans 24 stations marégraphiques du golfe du Saint-Laurent sera corrigé. L'étude du niveau moyen de la mer est mise en oeuvre en utilisant l'analyse spectrale (analyse harmonique et analyse spectrale des moindres carrés (ASMC)) afin de supprimer les effets à long terme des constituants de la marée (constituants annuels et semi-annuels). Aussi, pour évaluer le niveau moyen absolu de la mer (NMAM) dans la région considérée, le niveau moyen de la mer calculé est corrigé sur la base des résultats du MTV. En conclusion, la comparaison des résultats de la technique DPInRSO avec les données GPS indique le comportement similaire des tendances au cours de la période d'étude. En d'autres termes, la méthode DPInRSO mesure le mouvement vertical des terres en précision millimétrique dans la région d'étude (à l'exception d'une station) et elle peut être appliquée pour les régions qu'elles ne se connectent pas sur le positionnement GPS continu des marégraphes. Dans le cas d'un changement du niveau de la mer, l'incompatibilité entre les données marégraphiques et altimétriques en termes de temps rend la conclusion plus diffcile. Cependant, sur la base d'observations continues dans des séries temporelles de données altimétriques, nous avons obtenu une tendance plus homogène du niveau de la mer (niveau moyen de la mer) dans toutes les stations, mais pour évaluer le changement à long terme du niveau de la mer et en raison de l'emplacement exact de la station marégraphique, ces dernières données doivent être prises en compte (à la fois dans le calcul du niveau moyen de la mer et des constituants de la marée). Enfin, en raison du faible changement de MTV, les valeurs moyennes absolues du niveau de la mer sont très proches de celles relatives, ce qui indique que nous pouvons évaluer les changements du niveau de la mer dans le golfe du Saint-Laurent, en utilisant uniquement les données marégraphiques et altimétriques. En plus de faire des corrections, des cartes de la tendance du niveau de la mer et des différences de phase entre les stations marégraphiques seront représentées. La qualité des données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire sera discutée et rapportée sur les résultats tirés de l'étude. / Sea level changes are one of the indicators of climate change that has affected the world in recent decades. In coastal areas, this phenomenon has caused coastal erosion, saltwater intrusion into the groundwater and floods. These environmental changes can also be seen in Canada's coasts. Indeed, the sea level in these regions is currently increasing and follows the global trends. Among these coastal areas, those of the Gulf of St. Lawrence interested us. This area is characterized by specific physical properties such as relative isolation from the Atlantic Ocean, winter ice cover and spring freshwater flow that confer particular behavior in terms of sea level changes. Sea level changes can be determined by integrating the tide gauge and satellite altimetry data that the result of this procedure leads to a relative determination of mean sea level. However, because the measurement structures of these data are different, some corrections should be applied. One of the most essential corrections is the length of the Vertical Land Motion (VLM) which must be taken into account in tide gauge data, as these are connected directly to the Earth crust. Different phenomena can cause VLM. In the local scale, tectonics, subsidence and sedimentation are the factors that create vertical movement and in global scale, melting of ice sheets, which leads to change the mass loading of the earth's surface, cause the land motion. There are various global and local VLM correction models and methods such as, Glacial Isostatic Adjustment (GIA), Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Interferometry Synthetic Aperture Radar (InSAR), Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and calculation of difference between satellite altimetry and tide gauge data. Between these methods, using the vertical velocity of GPS data is the most accurate one. However, due to the low number of GPS stations in or near the tide gauge stations, using a more comprehensive approach is inevitable. By applying this correction, the absolute mean sea level will be obtained. In this study, VLM is examined by one algorithm of InSAR which is called Persistent Scatterer InSAR (PSInSAR). The Sentinel-1 single-look SAR images are used for PSInSAR analysis. In order to accuracy assessment of this approach, the results of PSInSAR (obtained from Stanford Method for Persistent Scatterers software (StaMPS)) for two regions in east of Canada (Halifax and St. John's) are compared with GPS vertical velocity by analyzing their time series data. Equally, by using the same method, vertical land movement in 24 tide gauge station in Gulf of St. Lawrence will be corrected. Investigation of mean sea level is implemented by using the spectral analysis (Harmonic analysis and Least Square Spectral Analysis) in order to remove the long-term effects of tidal constituent (annual and semiannual constituents). Also, to assess the Absolute Mean Sea Level (AMSL) in considered region, calculated mean sea level is corrected based on the results of VLM. In conclusion, comparing of the results of PSInSAR technique with GPS data indicate the similar behavior of trends during the period of study. In other words, PSInSAR method measures vertical land motion in millimeter precision in study region (except of one station) and it can be applied for regions that they do not connect on continuous GPS positioning of tide gauges. In the case of sea level change, incompatibility between tide gauge and altimetry data in terms of time makes the conclusion harder. However, based on continues observations in time series of altimetry data, we obtained more homogeneous sea level trend (mean sea level) in all stations, but to evaluate the long-term sea level change and because of exact location of tide gauge station, this latter data must be considered (both in calculation of mean sea level and tidal constituents). Finally, because of small values of VLM, absolute mean sea level values are very close to relative one which indicate that, we can evaluate the sea level changes in Gulf of Saint Lawrence by using only the tide gauge and altimetry data. In addition to making corrections, the maps of sea level trend and phase differences between tide gauge stations will be represented. The quality of the tide gauge and satellite altimetry records will be discussed and reported over the drawn results of the study.

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This thesis, structured in two parts, addresses a series of problems of relevance in the field of Spatial Geodesy. The first part delves into the application of satellite gravity data to enhance our understanding of water transport dynamics. Here, we present two significant contributions. Both are based on satellite gravity data but stem from different mission concepts with distinct objectives: time-variable gravity monitoring and high-resolution, accurate static geoid modelling. First, the fundamental notions about gravity are introduced and a brief summary is made of the different gravity satellite missions throughout history, with emphasis on the GRACE/GRACE-FO and GOCE missions, whose data are the basis of this work. The first application focuses on estimating water transport and geostrophic circulation in the Southern Ocean by leveraging a GOCE geoid and altimetry data. The Volume Transport across the Antartic Circumpolar Current is analyzed and the resulsts are validated validated using the in-situ data collected during the multiple campaigns in the DP. The second application uses time-variable gravity data from the GRACE and GRACE-FO missions to estimate the water cycle in the Mediterranean and Black Sea system, a critical region for regional climate and global ocean circulation. The analysis delves into the analysis of the different components of the hydrological cycle within this region, including the water flow across the Gibraltar Strait, examining their seasonal variations, climatic patterns, and their connection with the North Atlantic Oscillation Index. The second part of the thesis is more focused on data analysis, with the objective of developing mathematical methods to estimate the cross correlation function between two time series that are both unevenly spaced spaced (the sampling is not uniform over time) and observed at unequal time scales (the set of time points for the first series is not identical to the set of time points of the second series). Such time series are frequently encountered in geodetic surveys, especially when combining data from different sources. The estimation of the the cross correlation function for these time series presents unique challenges and requires the adaptation of traditional analysis methods designed for evenly spaced and synchronized time series. The two main contributions in this context are: (i) the study of the asymptotic properties of the Guassian Kernel estimator, that is the recommended estimator for the cross correlation function when the two time series are observed at unequal time scales; (ii) an extension of the stationary bootstrap that allows to construct bootstrap-based confidence intervals for the cross correlation function for unevenly spaced time series not sampled on identical time points.