Titre de l'écran-titre (visionné le 9 mai 2023) / L'évaluation des processus hydrologiques implique l'utilisation de modèles pour décrire et comprendre les processus hydrologiques mis en œuvre dans les bassins versants. Cependant, les incertitudes dans la simulation des processus hydrologiques peuvent être considérables et donner lieu à des modèles peu fiables. Idéalement, un modèle hydrologique fiable reproduit à la fois les processus hydrologiques locaux et le débit des cours d'eau. Par conséquent, un calage du modèle hydrologique qui se concentre uniquement sur le débit global mesuré à l'exutoire du bassin versant risque de ne pas saisir les processus hydrologiques réels engendrés par les cheminements de l'eau dans un bassin versant, notamment la séparation des flux hydriques en flux d'eau de surface, en flux d'eau du sol et en décharge des nappes souterraines. Cependant, pour obtenir une représentation adéquate des processus hydrologiques contribuant à la génération du débit global, il est nécessaire de disposer d'observations hydrologiques pertinentes. À ce titre, la séparation des hydrogrammes est utile pour représenter les processus sous-jacents qui régissent l'écoulement global. Dans cette étude du petit bassin versant agricole (33,2 km²) du ruisseau Ewing, un affluent de la rivière Aux Brochets en Montérégie, au Québec, nous avons exploré le potentiel de la séparation des hydrogrammes dans la procédure d'optimisation des paramètres par le calage automatique des débits, tout en assurant une représentation réaliste des processus hydrologiques régissant les débits à l'échelle du bassin versant. Pour y parvenir, une condition préalable importante était de comprendre le fonctionnement hydrologique des bassins versants agricoles au Québec profitant de drainage souterrain artificiel de façon systématique. À cette fin, nous avons étudié la séparation des hydrogrammes en utilisant la conductivité électrique de l'eau du cours d'eau comme traceur des voies hydrologiques et évalué la performance de différentes méthodes existantes de séparation des hydrogrammes, dont les techniques de filtrage automatisé. Six méthodes courantes ont été évaluées : BFLOW, UKIH, PART, FIXED, SLIDE, LOCMIN et Eckhardt. Elles ne diffèrent que par la manière dont elles filtrent les flux lents par rapport aux flux rapides. Pour la mise en œuvre de la méthodologie de séparation des hydrogrammes dans le processus d'optimisation des paramètres, seules trois méthodes sélectionnées (BFLOW, Eckhardt et géochimique) ont été appliquées pour le calage automatique du modèle hydrologique SWAT. Les trois méthodes... / The assessment of hydrological processes involves the use of models to describe and understand the hydrological processes occurring in watersheds. However, uncertainties in the simulation of hydrological processes can be considerable and result in unreliable models. Ideally, a reliable hydrological model captures both local hydrological processes and stream discharge. Therefore, a hydrological model calibration that focuses only on the overall discharge measured at the watershed outlet may not capture the real world hydrological processes that are driven by the water pathways in a watershed, particularly the separation of water flows into surface water flows, soil water flows and groundwater discharge. However, to achieve an adequate representation of the hydrological processes contributing to the overall discharge generation, it is necessary to have relevant hydrological observations. As such, hydrograph separation is useful in representing the underlying processes governing the overall flow. In this study of the small (33.2 km²) agricultural subwatershed of Ewing creek, a tributary of the Aux Brochets river in Montérégie, Quebec, we have explored the potential of hydrograph separation in the procedure of parameters optimization through automatic streamflow calibration, while ensuring a realistic representation of the hydrological processes governing water flows at the subwatershed scale. To realize this, an important prerequisite was to understand the hydrological functioning of agricultural subwatersheds in Quebec under systematic artificial subsurface drainage. To this end, we studied hydrograph separation using the stream water electrical conductivity as a tracer of the hydrological pathways and evaluated the performance of different existing hydrograph separation methods including automated filtering techniques. Six popular methods were evaluated: BFLOW, UKIH, PART, FIXED, SLIDE, LOCMIN and Eckhardt. They only differ in the way they filter slow flow to quick flow. For the implementation of the hydrograph separation methodology in the parameters optimization process, only three selected methods (BFLOW, Eckhardt and geochemical) were applied for the automatic calibration of the SWAT hydrological models. The three hydrograph separation methods integrated...

Les simulations et prévisions hydrologiques sont sujettes à diverses sources d'incertitudes, qui sont malheureusement inévitables. La cascade d'incertitude provient de différentes composantes de la chaîne de prévision, telles que la nature chaotique de l'atmosphère, diverses conditions initiales et limites, une modélisation hydrologique conceptuelle nécessairement inexacte et des paramètres stationnaires incohérents avec un environnement en mutation. La prévision d'ensemble s'avère un outil puissant pour représenter la croissance des erreurs dans le système dynamique et pour capter les incertitudes associées aux différentes sources. Thiboult et al. (2016) ont construit un grand ensemble de 50,000 membres qui tient compte de l'incertitude des prévisions météorologiques, de celle des conditions initiales et l’incertitude structurale. Ce vaste ensemble de 50,000 membres peut également être séparé en sous-composants afin de démêler les trois principales sources d’incertitude mentionnées ci-dessus. Emixi Valdez a donc généré un autre H-EPS multimodèles et calibré pour différents bassins hydrographiques suivant un modèle similaire. Cependant, les résultats obtenus ont été simplement agrégés, en considérant les membres équiprobables. Bien que les systèmes de prévision hydrologique multimodèles puissent être considérés comme un système très complet, ils sont néanmoins exposés à d'autres incertitudes. Par exemple, les prévisions météorologiques des recherches de Thiboult et al. (2016) ont été pré-testées sur certains bassins versants. Ces tests ont montré que les performances dues à l'assimilation de données s'estompent rapidement avec l’horizon de prévision. De plus, en réalité, les utilisateurs peuvent ne pas être en mesure d’utiliser parfaitement tous les outils de prévision (c’est-à-dire les prévisions météorologiques d’ensemble, l’assimilation de données et le schéma multimodèle) conjointement. Par conséquent, il existe toujours une place pour l'amélioration permettant d'augmenter la fiabilité et la résolution des prévisions grâce à un post-traitement statistique approprié. L'objectif global de cette recherche est d'explorer l'utilisation appropriée et les compétences prévisionnelles de divers algorithmes statistiques afin de post-traiter séparément les prévisions de débit provenant d’un modèle unique ainsi que les prévisions multimodèles. Premièrement, nous avons testé l’efficacité de méthodes depost-traitement telles que le Affine Kernel Dressing (AKD) et le Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) en comparant les prévisions post-traitées par ces méthodes aux soties brutes de systèmes de prévision à modèle unique. Ces deux méthodes sont théoriquement / techniquement distinctes, mais partagent toutefois la même caractéristique, à savoir qu’elles ne nécessitent pas d’hypothèse paramétrique concernant la distribution des membres de la prévision d’ensemble. Elles peuvent donc être considérées comme des méthodes de post-traitement non paramétriques. Dans cette étude, l'analyse des fronts de Pareto générés avec NSGA-II a démontré la supériorité de l'ensemble post-traité en éliminant efficacement les biais des prévisions et en maintenant une bonne dispersion pour tous les horizons de prévision. Deux autres méthodes de post-traitement, à savoir le Bayesian Model Averaging (BMA) et le Copula-BMA, ont également été comparées. Ces deux méthodes ont permis d’obtenir des distributions prédictives à partir de prévisions de débit journalier émises par cinq systèmes de prévision d'ensemble hydrologiques différents. Les poids obtenus par la méthode du BMA quantifient le niveau de confiance que l'on peut avoir à l'égard de chaque modèle hydrologique candidat et conduisent à une fonction de densité prédictive (PDF) contenant des informations sur l'incertitude. Le BMA améliore la qualité globale des prévisions, principalement en maintenant la dispersion de l'ensemble avec l’horizon de prévision. Il a également la capacité d’améliorer la fiabilité des systèmes multimodèles qui n’incluent que deux sources d’incertitudes. Le BMA est donc efficace pour améliorer la fiabilité et la résolution des prévisions hydrologiques. Toutefois, le BMA souffre de limitations dues au fait que les fonctions de densité de probabilité conditionnelle (PDF) doivent suivre une distribution paramétrique connue (ex., normale, gamma). Par contre, le modèle prédictif Copula-BMA ne requiert pas une telle hypothèse et élimine aussi l'étape de transformation de puissance, qui est nécessaire pour le BMA. Dans cette étude, onze types de distributions marginales univariées et six fonctions de copule de différents niveaux de complexité ont été explorés dans un cadre Copula-BMA. Cela a permis de représenter de manière exhaustive la structure de dépendance entre des couples de débits prévus et observés. Les résultats démontrent la supériorité du Copula-BMA par rapport au BMA pour réduire le biais dans les prévisions et maintenir une dispersion appropriée pour tous les horizons de prévision. / Hydrological simulations and forecasts are subject to various sources of uncertainties. Forecast uncertainties are unfortunately inevitable when conducting the deterministic analysis of a dynamical system. The cascade of uncertainty originates from different components of the forecasting chain, such as the chaotic nature of the atmosphere, various initial conditions and boundaries, necessarily imperfect hydrologic modeling, and the inconsistent stationnarity assumption in a changing environment. Ensemble forecasting is a powerful tool to represent error growth in the dynamical system and to capture the uncertainties associated with different sources. Thiboult et al. (2016) constructed a 50,000-member great ensemble that accounts for meteorological forcing uncertainty, initial conditions uncertainty, and structural uncertainty. This large ensemble can also be separated into sub-components to untangle the three main sources of uncertainties mentioned above. In asimilar experiment, another multimodel hydrological ensemble forecasting system implemented for different catchments was produced by Emixi Valdez. However,in the latter case, model outputs were simply pooled together, considering the members equiprobable. Although multimodel hydrological ensemble forecasting systems can be considered very comprehensive, they can still underestimate the total uncertainty. For instance, the meteorological forecasts in there search of Thiboult et al. (2016) were pre-tested on some watersheds. It was found out that the forecasting performance of data assimilation fades away quickly as the lead time progresses. In addition, operational forecasts users may not able to perfectly utilize all the forecasting tools (i.e., meteorological ensemble forcing, data assimilation, and multimodel) jointly. Therefore, there is still room for improvement to enhance the forecasting skill of such systems through proper statistical post-processing.The global objective of this research is to explore the proper use and predictive skill of various statistical post-processing algorithms by testing them on single-model and multimodel ensemble stream flow forecasts. First, we tested the post-processing skills of Affine kernel dressing (AKD) and Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) over single-model H-EPSs. Those two methods are theoretically/technically distinct yet are both non-parametric. They do not require the raw ensemble members to follow a specific parametric distribution.AKD-transformed ensembles and the Pareto fronts generated with NSGA-II demonstrated the superiority of post-processed ensembles compared to raw ensembles. Both methods where efficient at eliminating biases and maintaining a proper dispersion for all forecasting horizons. For multimodel ensembles, two post-processors, namely Bayesian model averaging (BMA) and the integrated copula-BMA, are compared for deriving a pertinent joint predictive distribution of daily streamflow forecasts issued by five different single-model hydrological ensemble prediction systems (H-EPSs). BMA assign weights to different models. Forecasts from all models are then combined to generate more skillful and reliable probabilistic forecasts. BMA weights quantify the level of confidence one can have regarding each candidate hydrological model and lead to a predictive probabilistic density function (PDF) containing information about uncertainty. BMA improves the overall quality of forecasts mainly by maintaining the ensemble dispersion with the lead time. It also improves the reliability and skill of multimodel systems that only include two sources of uncertainties compared to the 50,000-member great ensemble from Thiboult et al (2016). Furthermore, Thiboult et al. (2016) showed that the meteorological forecasts they used were biased and unreliable on some catchments. BMA improves the accuracy and reliability of the hydrological forecasts in that case as well.However, BMA suffers from limitations pertaining to its conditional probability density functions (PDFs), which must follow a known parametric distribution form (e.g., normal, gamma). On the contrary, Copula-BMA predictive model fully relaxes this constraint and also eliminates the power transformation step. In this study, eleven univariate marginal distributions and six copula functions are explored in a Copula-BMA framework for comprehensively reflecting the dependence structure between pairs of forecasted and observed streamflow. Results demonstrate the superiority of the Copula-BMAcompared to BMA in eliminating biases and maintaining an appropriate ensemble dispersion for all lead-times.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / Les rivières sont une composante majeure du paysage subarctique qui se transforme en réaction au réchauffement climatique, notamment par le dégel et l'érosion du pergélisol et par des changements de végétation et d'hydrologie. Cette transformation du paysage peut affecter les propriétés physico-chimiques des rivières qui le parcourent, avec des répercussions sur la composition des communautés microbiennes et, ultimement, sur le fonctionnement écosystémique non seulement des rivières, mais également des milieux côtiers dans lesquels elles se déversent. Cependant, malgré leur rôle clé dans les cycles biogéochimiques et les réseaux alimentaires, les communautés microbiennes sont peu caractérisées dans les rivières subarctiques, en particulier à la limite méridionale de la répartition du pergélisol, où les changements de paysage sont les plus rapides, et pendant la période de couverture de glace hivernale qui s'étend sur plus de la moitié de l'année. L'objectif principal de cette thèse était d'améliorer les connaissances sur le microbiome planctonique des rivières de hautes latitudes dans un contexte de paysage en transformation, incluant leurs zones de transition à la mer. Cet objectif a d'abord été atteint en évaluant la composition et les patrons de diversité des communautés microbiennes estivales, ainsi que les facteurs influençant ceux-ci, en utilisant le séquençage d'amplicons de deux fractions de taille, et en considérant les profils spatiaux dans deux paysages distincts: l'un caractérisé par un pergélisol isolé/sporadique au sud et l'autre par un pergélisol discontinu plus au nord, tous deux situés au Nunavik, Québec. Dans une deuxième approche, le séquençage d'amplicons a été combiné à une analyse métagénomique pour déterminer la composition et le potentiel fonctionnel des microbiomes aquatiques subarctiques sous la couverture de glace hivernale. Les petites rivières traversant un pergélisol sporadique fortement dégradé présentaient des propriétés limnologiques et une composition de communautés microbiennes différentes de celles des grandes rivières traversant le paysage de pergélisol isolé. L'échantillonnage d'un continuum hydrologique (lac-rivière-plume-baie) dans une région de pergélisol discontinu traversant des gradients de dégradation du pergélisol, de végétation et de salinité, a montré que les caractéristiques limnologiques et la composition de la communauté microbienne changeaient en aval le long du continuum et que les patrons de diversité et les variables affectant la structure de la communauté microbienne différaient selon le mode de vie bactérien (libre ou associé à des particules). Ces résultats suggèrent que la transformation des paysages nordiques influence les propriétés limnologiques et microbiologiques des rivières subarctiques du Nunavik et que cette influence peut varier en fonction du mode de vie bactérien. Cette influence est notamment due aux apports de matière organique dissoute, dont la concentration et la composition expliquaient en partie la variation observée de la structure de la communauté microbienne dans les deux régions. Certains taxa étaient ubiquitaires dans une large gamme de conditions environnementales dans la zone de pergélisol isolé/sporadique, ce qui suggère qu'une fraction de la population microbienne peut être résiliente aux changements environnementaux. L'échantillonnage hivernal de la Grande Rivière de la Baleine et de sa plume a révélé le potentiel de la communauté microbienne à utiliser diverses voies métaboliques pour acquérir de l'énergie et du carbone, incluant des composés aromatiques organiques terrestres. De plus, les propriétés limnologiques, la composition et la capacité métabolique des communautés microbiennes différaient en fonction de la profondeur de la rivière, ce qui suggère une influence des sédiments de fond en suspension, ainsi qu'en fonction de la salinité dans la plume. L'influence structurante de la salinité a également été observée pendant la saison estivale et était plus prononcée pour les eucaryotes microbiens que pour les procaryotes. Cette étude de thèse a démontré que les communautés microbiennes des rivières subarctiques sont taxonomiquement et fonctionnellement diverses, même pendant la période de conditions hivernales extrêmes. En caractérisant les procaryotes et les eucaryotes microbiens dans deux fractions de taille distinctes, à travers différents niveaux de stabilité du paysage et entre les saisons, cette thèse offre de nouvelles perspectives sur les microbiomes des écosystèmes lotiques traversant des régions affectées par le changement climatique. / Rivers are a major feature of the subarctic landscape, which is being transformed by climate change, permafrost thawing and erosion, and changes in vegetation and hydrology. This landscape transformation can affect the physico-chemical properties of the rivers that flow across them, with repercussions for the composition of microbial communities and ultimately for ecosystem functioning, not only of the rivers but also of their receiving coastal waters. However, despite their key role in biogeochemical cycles and food webs, microbial communities have been little characterized in subarctic rivers, especially at the southern limit of permafrost distribution where landscape changes are most rapid, and during the winter ice-cover period that extends for more than half of the year. The main objective of this thesis was to improve knowledge about the planktonic microbiome of high-latitude rivers in a context of landscape transformation, including their transition zones to the sea. This was firstly addressed by evaluating the composition and diversity patterns of summer microbial communities, as well as factors influencing these patterns, using amplicon sequencing of two size fractions, and by considering the spatial patterns in two landscapes: southern, isolated/sporadic permafrost and more northerly, discontinuous permafrost, both in Nunavik, Quebec. In a second approach, amplicon sequencing was combined with metagenomic analysis to determine the composition and functional potential of subarctic aquatic microbiomes under winter ice-cover. Small rivers crossing strongly degraded, sporadic permafrost had limnological properties and microbial community compositions that differed from those of larger rivers traversing the isolated permafrost landscape. Sampling of a hydrological continuum (lake-river-plume-bay) in a region of discontinuous permafrost, crossing gradients of permafrost degradation, vegetation, and salinity, showed that limnological characteristics and microbial community composition changed downstream along the continuum, and that diversity patterns and variables affecting microbial community structure differed according to bacterial lifestyle (free-living or particle-associated). These results suggest that the transformation of northern landscapes influences the limnological and microbiological properties of subarctic rivers in Nunavik, and that this influence may vary depending on bacterial lifestyle. This influence is mainly due to the inputs of dissolved organic matter, whose concentration and composition partly explained the observed variation in microbial community structure in the two regions. Some taxa were ubiquitous across a wide range of environmental conditions in the isolated/sporadic permafrost zone, suggesting that a fraction of the microbial population may be resilient to environmental change. The winter sampling of subarctic Great Whale River and its plume revealed the potential of the microbial community to use diverse metabolic pathways to acquire energy and carbon, including terrestrial organic aromatic compounds. In addition, the limnological properties, microbial composition, and metabolic capacity of the microbiomes differed depending on river depth, suggesting an influence of suspended bottom sediments, and on salinity in the plume. The structuring influence of salinity was also observed during the summer season and was more pronounced for microbial eukaryotes than prokaryotes. This thesis study has demonstrated that subarctic river microbial communities are taxonomically and functionally diverse, even during the period of extreme winter conditions. By characterizing prokaryotes and microbial eukaryotes in two distinct size fractions, across different landscape stabilities and between seasons, this thesis offers a new set of microbiome perspectives on river ecosystems traversing regions affected by climate change.

Thèse doctorat : Géosciences et Environnement : Nancy 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre.

Th. 3e cycle--Géol. appl., hydrolog.--Orléans, 1984. N°: 344.

Texte abrégé et remanié de: Dissertation--Philosophische Fakultät--Universität Bonn, 1992. / Notes bibliogr. Index.

Thèse de doctorat : Droit international public : Strasbourg 3 : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 463-478. Notes bibliogr.

Thèse de doctorat : Géographie : Metz : 2007. / Thèse soutenue sur ensemble de travaux. Bibliogr. p. 300-305. Tabl. des fig. p. 306. Tabl. p. 310. Tabl. des photos p. 313. Tabl. des cartes p. 314. Tab. des annexes p. 318.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Ecologie : Metz : 1981. / Titre provenant de l'écran-titre. Notes bibliographiques. Index.

Thèse doctorat : Géosciences : Nancy 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre.