La compréhension et la modélisation de l’interaction de l’onde électromagnétique avec la neige sont très importantes pour l’application des technologies radars à des domaines tels que l’hydrologie et la climatologie. En plus de dépendre des propriétés de la neige, le signal radar mesuré dépendra aussi des caractéristiques du capteur et du sol. La compréhension et la quantification des différents processus de diffusion du signal dans un couvert nival s’effectuent à travers les théories de diffusions de l’onde électromagnétique. La neige, dans certaines conditions, peut être considérée comme un milieu dense lorsque les particules de glace qui la composent y occupent une fraction volumique considérable. Dans un tel milieu, les processus de diffusion par les particules ne se font plus de façon indépendante, mais de façon cohérente. L’approximation quasi-cristalline pour les milieux denses est une des théories élaborées afin de prendre en compte ces processus de diffusions cohérents. Son apport a été démontré dans de nombreuses études pour des fréquences > 10 GHz où l’épaisseur optique de la neige est importante et où la diffusion de volume est prédominante. Par contre, les capteurs satellitaires radar présentement disponibles utilisent les bandes L (1-2GHz), C (4-8GHz) et X (8-12GHz), à des fréquences principalement en deçà des 10 GHz. L’objectif de la présente étude est d’évaluer l’apport du modèle de diffusion issu de l’approximation quasi-cristalline pour les milieux denses (QCA/DMRT) dans la modélisation de couverts de neige sèches en bandes C et X. L’approche utilisée consiste à comparer la modélisation de couverts de neige sèches sous QCA/DMRT à la modélisation indépendante sous l’approximation de Rayleigh. La zone d’étude consiste en deux sites localisés sur des milieux agricoles, près de Lévis au Québec. Au total 9 champs sont échantillonnés sur les deux sites afin d’effectuer la modélisation. Dans un premier temps, une analyse comparative des paramètres du transfert radiatif entre les deux modèles de diffusion a été effectuée. Pour des paramètres de cohésion inférieurs à 0,15 à des fractions volumiques entre 0,1 et 0,3, le modèle QCA/DMRT présentait des différences par rapport à Rayleigh. Un coefficient de cohésion optimal a ensuite été déterminé pour la modélisation d’un couvert nival en bandes C et X. L’optimisation de ce paramètre a permis de conclure qu’un paramètre de cohésion de 0,1 était optimal pour notre jeu de données. Cette très faible valeur de paramètre de cohésion entraîne une augmentation des coefficients de diffusion et d’extinction pour QCA/DMRT ainsi que des différences avec les paramètres de Rayleigh. Puis, une analyse de l’influence des caractéristiques du couvert nival sur les différentes contributions du signal est réalisée pour les 2 bandes C et X. En bande C, le modèle de Rayleigh permettait de considérer la neige comme étant transparente au signal à des angles d’incidence inférieurs à 35°. Vu l’augmentation de l’extinction du signal sous QCA/DMRT, le signal en provenance du sol est atténué d’au moins 5% sur l’ensemble des angles d’incidence, à de faibles fractions volumiques et fortes tailles de grains de neige, nous empêchant ainsi de considérer la transparence de la neige au signal micro-onde sous QCA/DMRT en bande C. En bande X, l’augmentation significative des coefficients de diffusion par rapport à la bande C, ne nous permet plus d’ignorer l’extinction du signal. La part occupée par la rétrodiffusion de volume peut dans certaines conditions, devenir la part prépondérante dans la rétrodiffusion totale. Pour terminer, les résultats de la modélisation de couverts de neige sous QCA/DMRT sont validés à l’aide de données RADARSAT-2 et TerraSAR-X. Les deux modèles présentaient des rétrodiffusions totales semblables qui concordaient bien avec les données RADARSAT-2 et TerraSAR-X. Pour RADARSAT-2, le RMSE du modèle QCA/DMRT est de 2,52 dB en HH et 2,92 dB en VV et pour Rayleigh il est de 2,64 dB en HH et 3,01 dB en VV. Pour ce qui est de TerraSAR-X, le RMSE du modèle QCA/DMRT allait de 1,88 dB en HH à 2,32 dB en VV et de 2,20 dB en HH à 2,71 dB en VV pour Rayleigh. Les valeurs de rétrodiffusion totales des deux modèles sont assez similaires. Par contre, les principales différences entre les deux modèles sont bien évidentes dans la répartition des différentes contributions de cette rétrodiffusion totale.

La spécification de l’identité ventrale ou dorsale des progéniteurs au cours du développement du télencéphale est la première étape cruciale du développement du cortex cérébral. Les gènes doublesex and mab-3 related (Dmrt) Dmrt3 et Dmrt5 codent pour des facteurs de transcription à doigt de Zinc. Ces gènes sont coexprimés selon un gradient fort caudomédialement à plus faible rostrolatéralement dans le primordium du cortex cérébral. Nous avons d’abord démontré qu’ils étaient tous deux nécessaires pour la formation normale de l’hème corticale, l’hippocampe et le néocortex caudomédian. Nous avons plus récemment adressé le rôle de Dmrt3 et Dmrt5 dans le contrôle de la régionalisation dorsale/ventrale du télencéphale chez la souris, en comparant les phénotypes d’embryons simple knock out (KO) aux double KO (dKO), et par une expression ectopique de Dmrt5 dans le télencéphale ventral. Nous avons mis en évidence que DMRT3 et DMRT5 agissent comme des régulateurs critiques de l’identité dorsoventrale des cellules progénitrices en réprimant les régulateurs ventralisants. Les régulateurs transcriptionnels précoces de la destinée ventrale exprimés dans la partie dorsale de l’éminence ganglionnaire latérale tel que Gsx2 sont régulés positivement dans le télencéphale dorsal embryons dKO et régulés négativement lorsque les progéniteurs du télencéphale ventral expriment Dmrt5 de manière ectopique. La surexpression conditionnelle de Dmrt5 au sein du télencéphale entier génère un profil d’expression et des défauts très similaires à ceux observés lors d’une activité Gsx2 diminuée. De plus, les embryons Emx2 ;Dmrt5 double KO montrent un phénotype similaire à celui des embryons dKO. DMRT3, DMRT5 et le facteur de transcription à homéobox EMX2 peuvent se lier à un enhancer spécifique du télencéphale ventral dans le locus Gsx2. Ensemble, nos résultats montrent des fonctions coopératives de DMRT3, DMRT5 et EMX2 dans la distinction entre identité dorsale et ventrale au sein du télencéphale. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La caractérisation du couvert nival en forêt boréale est un élément important pour la compréhension des régimes climatiques et hydrologiques. Depuis plusieurs années, l’utilisation des micro-ondes passives est étudiée pour l’estimation de l’équivalent en eau de la neige (SWE : Snow Water Equivalent) à partir de capteurs satellitaires. Les algorithmes empiriques traditionnels étant limités en forêt boréale, le couplage d’un modèle de transfert radiatif (MTR) micro-onde passive (qui prend en compte les contributions du sol, de la neige, de la végétation et de l’atmosphère) avec un modèle de neige pour l’inversion du SWE semble une avenue prometteuse. La thèse vise donc à coupler un MTR avec le schéma de surface du modèle climatique canadien (CLASS) dans une perspective d’application opérationnelle pour les estimations de SWE à partir de données satellitaires micro-onde à 10.7, 19 et 37 GHz. Dans ce contexte, certains aspects centraux du MTR, dont l’effet de la taille des grains ainsi que la contribution de la végétation sont développés et quantifiés. Le premier aspect étudié dans la thèse concerne l’adaptation du modèle d’émission micro-onde passive DMRT-ML (Dense media radiative transfer theory – multi layer) pour l’intégration d’une nouvelle métrique représentant la taille des grains (surface spécifique des grains de neige: SSA). L’étude basée sur des mesures radiométriques et de neige in situ, montre la pertinence de l’utilisation de la SSA dans DMRT-ML et permet d’analyser le sens physique de l’adaptation nécessaire pour amener le modèle à simuler les températures de brillance (T[indice inférieur B) de la neige avec une erreur quadratique moyenne minimale de l’ordre de 13 K. Dans un contexte du couplage entre le modèle de neige de CLASS et DMRT-ML, un modèle d’évolution de la SSA est ensuite implémenté dans CLASS. Les SSA simulées par le module développé sont validées avec des données in situ basées sur la réflectance de la neige dans l’infrarouge à courte longueur d’onde pour différents types d’environnement. Au niveau de la contribution de la végétation, le modèle γ-ω a été étudié à partir de différentes bases de données (satellite, avion et au sol) en forêt boréale dense. L’étude montre l’importance de la considération de la diffusion (ω) pour l’estimation de l’émission de la végétation, paramètre auparavant généralement négligé aux hautes fréquences. Ensuite, des relations entre les transmissivités et certains paramètres structuraux de la forêt, dont l’indice de surface foliaire (LAI), ont été établies pour des forêts boréales en été. Des valeurs d’albédo de diffusion (ω) ainsi que les paramètres définissant la réflectivité du sol (QH) en forêt boréale ont aussi été inversées. Finalement, les simulations de T [indice inférieur] B issues du couplage du MTR (DMRT-ML, modèle γ-ω, et modèle atmosphérique) avec CLASS (dont les SSA simulées) ont été comparées avec les données AMSR-E sur une série temporelle continue de sept ans. Les premières comparaisons montrent une différence entre les paramètres de végétation (γ-ω) d’été et d’hiver, ainsi qu’une importante contribution des croûtes de glace dans la neige au signal. Les simulations du modèle ajusté montrent une bonne correspondance avec les observations d’AMSR-E (de l’ordre de 3 à 7 K selon la fréquence et la polarisation). Des tests de sensibilité montrent par contre une faible sensibilité du MTR/CLASS au SWE pour des forêts denses et des couverts nivaux épais. Le MTR-CLASS développé pourrait permettre l’assimilation de températures de brillance satellitaires en forêt boréale dans des systèmes opérationnels pour l’amélioration de paramètres de surface, dont la neige, dans les modèles météorologiques et climatiques.

Doctorat en sciences, Spécialisation biologie moléculaire / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La caract??risation du couvert nival en for??t bor??ale est un ??l??ment important pour la compr??hension des r??gimes climatiques et hydrologiques. Depuis plusieurs ann??es, l???utilisation des micro-ondes passives est ??tudi??e pour l???estimation de l?????quivalent en eau de la neige (SWE : Snow Water Equivalent) ?? partir de capteurs satellitaires. Les algorithmes empiriques traditionnels ??tant limit??s en for??t bor??ale, le couplage d???un mod??le de transfert radiatif (MTR) micro-onde passive (qui prend en compte les contributions du sol, de la neige, de la v??g??tation et de l???atmosph??re) avec un mod??le de neige pour l???inversion du SWE semble une avenue prometteuse. La th??se vise donc ?? coupler un MTR avec le sch??ma de surface du mod??le climatique canadien (CLASS) dans une perspective d???application op??rationnelle pour les estimations de SWE ?? partir de donn??es satellitaires micro-onde ?? 10.7, 19 et 37 GHz. Dans ce contexte, certains aspects centraux du MTR, dont l???effet de la taille des grains ainsi que la contribution de la v??g??tation sont d??velopp??s et quantifi??s. Le premier aspect ??tudi?? dans la th??se concerne l???adaptation du mod??le d?????mission micro-onde passive DMRT-ML (Dense media radiative transfer theory ??? multi layer) pour l???int??gration d???une nouvelle m??trique repr??sentant la taille des grains (surface sp??cifique des grains de neige: SSA). L?????tude bas??e sur des mesures radiom??triques et de neige in situ, montre la pertinence de l???utilisation de la SSA dans DMRT-ML et permet d???analyser le sens physique de l???adaptation n??cessaire pour amener le mod??le ?? simuler les temp??ratures de brillance (T[indice inf??rieur B) de la neige avec une erreur quadratique moyenne minimale de l???ordre de 13 K. Dans un contexte du couplage entre le mod??le de neige de CLASS et DMRT-ML, un mod??le d?????volution de la SSA est ensuite impl??ment?? dans CLASS. Les SSA simul??es par le module d??velopp?? sont valid??es avec des donn??es in situ bas??es sur la r??flectance de la neige dans l???infrarouge ?? courte longueur d???onde pour diff??rents types d???environnement. Au niveau de la contribution de la v??g??tation, le mod??le ??-?? a ??t?? ??tudi?? ?? partir de diff??rentes bases de donn??es (satellite, avion et au sol) en for??t bor??ale dense. L?????tude montre l???importance de la consid??ration de la diffusion (??) pour l???estimation de l?????mission de la v??g??tation, param??tre auparavant g??n??ralement n??glig?? aux hautes fr??quences. Ensuite, des relations entre les transmissivit??s et certains param??tres structuraux de la for??t, dont l???indice de surface foliaire (LAI), ont ??t?? ??tablies pour des for??ts bor??ales en ??t??. Des valeurs d???alb??do de diffusion (??) ainsi que les param??tres d??finissant la r??flectivit?? du sol (QH) en for??t bor??ale ont aussi ??t?? invers??es. Finalement, les simulations de T [indice inf??rieur] B issues du couplage du MTR (DMRT-ML, mod??le ??-??, et mod??le atmosph??rique) avec CLASS (dont les SSA simul??es) ont ??t?? compar??es avec les donn??es AMSR-E sur une s??rie temporelle continue de sept ans. Les premi??res comparaisons montrent une diff??rence entre les param??tres de v??g??tation (??-??) d?????t?? et d???hiver, ainsi qu???une importante contribution des cro??tes de glace dans la neige au signal. Les simulations du mod??le ajust?? montrent une bonne correspondance avec les observations d???AMSR-E (de l???ordre de 3 ?? 7 K selon la fr??quence et la polarisation). Des tests de sensibilit?? montrent par contre une faible sensibilit?? du MTR/CLASS au SWE pour des for??ts denses et des couverts nivaux ??pais. Le MTR-CLASS d??velopp?? pourrait permettre l???assimilation de temp??ratures de brillance satellitaires en for??t bor??ale dans des syst??mes op??rationnels pour l???am??lioration de param??tres de surface, dont la neige, dans les mod??les m??t??orologiques et climatiques.