The purpose of this thesis research was to understand the recovery and resilience of wetland-community to flash flood disasters and its associated risks in the north-eastern part of Bangladesh. I conducted my study using a case study approach following an interdisciplinary research paradigm. It was found that wetland-community is extremely vulnerable to flash flood hazards - both in biophysical and social terms. However, they possess certain coping thresholds, and are resilient to disaster losses. The adaptive capacity of the local communities has been severely curbed by a number of socio-ecological, economic, and political factors, leading to natural resource degradation, marginalization and exclusion of the poor from common pool resources by powerful groups. Response capacities of local institutions were severely constrained by their limited relative autonomy. For building resilience, i) effective management and access of the poor to natural resources, and ii) enhancing autonomy of local institutions are required. / February 2016

La bordure septentrionale du Vénézuela (bordure méridionale de la Plaque Caraïbe) correspond pour l’essentiel à un relais de grandes failles décrochantes actives, génératrice d’une marge escarpée et accidentée (Sud de la Mer Caraïbe, Fosse et Golfe de Cariaco, Fig. 1). Cette région est donc exposée à trois sources d’aléas naturels : 1) séismes et effets directs, 2) tsunamis (liés à ces failles, à l’activité plus lointaine des Arcs Antillais, ou à des glissements sous-marins), 3) glissements et coulées aériens, parfois liés à des événements climatiques brutaux (cf. flash flood de Vargas, Décembre 1999). Le deuxième et le troisième type de phénomènes affectent directement la sédimentation soit marine (littoral et plateforme) soit lagunaire ou lacustre. Par ailleurs, les dernières variations globales (rapides) du niveau marin ont subdivisé et structuré l’empilement sédimentaire.La partie récente de ces dépôts (env. 150 000 à 200 000 ans) a fait l’objet de deux campagnes préliminaires d’imagerie sismique à haute résolution, la première consacrée à la partie orientale (Golfe de Cariaco; Audemard et al., 2007 ; Van Daele et al., 2010) et la seconde au littoral central (entre Cabo Codera et la Golfe Triste, Fig. 2). Cette seconde mission sera complétée par une nouvelle acquisition d’imagerie et la prise de carottes courtes en mer et dans les lagunes côtières. L'interprétation des sections sismiques et l'analyse sédimentologique des carottes sera utilisé pour ce travail de thèse avec un double but : 1) reconstituer l’évolution générale de la sédimentation sur la marge, et l’influence des changements environnementaux globaux, 2) connaître la distribution géographique et dans le temps (pour une période d’au moins 100 000 ans) des phénomènes catastrophiques majeurs (séismes, tsunamis, flash floods) qui se sont intercalés dans cette sédimentation. L’impact possible de la superposition de phénomènes externes et sismo-tectoniques (cf. récent séismes de Tucacas pendant un épisode pluvieux) et la localisation des zones à risques pour les tsunamis, seront modélisés et discutés. / The northern border of Venezuela (southern border of the Caribbean Plate) corresponds essentially to a relay of large active strike-slip faults, generating a steep and rugged margin (South of the Caribbean Sea, Pit and Gulf of Cariaco, Fig. 1). This region is therefore exposed to three sources of natural hazards: 1) earthquakes and direct effects, 2) tsunamis (related to these faults, to the more distant activity of the West Indies bows, or to submarine landslides), 3) slips and airflows, sometimes linked to sudden climatic events (see Vargas flash flood, December 1999). The second and third types of phenomena directly affect sedimentation, whether marine (littoral and platform), lagoon or lacustrine. In addition, the latest global (fast) changes in the sea level have subdivided and structured the sedimentary stack.The recent part of these deposits (about 150 000 to 200 000 years ago) was the subject of two preliminary high resolution seismic imaging campaigns, the first devoted to the eastern part (Gulf of Cariaco, Audemard et al. 2007, Van Daele et al., 2010) and the second at the central coast (between Cabo Codera and the Sad Gulf, Fig. 2). This second mission will be complemented by a new imaging acquisition and the taking of short cores at sea and in coastal lagoons. The interpretation of the seismic sections and the sedimentological analysis of the cores will be used for this work of thesis with a double aim: 1) to reconstruct the general evolution of the sedimentation on the margin, and the influence of the global environmental changes, 2) to know the geographical distribution and over time (for a period of at least 100,000 years) major catastrophic phenomena (earthquakes, tsunamis, flash floods) that have interbedded in this sedimentation. The possible impact of the superposition of external and seismo-tectonic phenomena (see the recent Tucacas earthquakes during a rainy episode) and the location of tsunami risk areas will be modeled and discussed.

Dans les régions méditerranéennes françaises, des épisodes pluvieux diluviens se produisent régulièrement et provoquent des crues très rapides et volumineuses que l'on appelle crues éclair. Elles font fréquemment de nombreuses victimes et peuvent, sur un seul évènement, coûter plus d'un milliard d'euros. Face à cette problématique, les pouvoirs publics mettent en place des parades parmi lesquelles la prévision hydrologique tient une place essentielle.C'est dans ce contexte que le projet BVNE (Bassin Versant Numérique Expérimental) a été initié par le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) dans le but d'améliorer la prévision des crues rapides. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de ce projet et ont trois objectifs principaux : réaliser des prévisions sur des bassins capables de ces réactions qu'ils soient correctement jaugés, mal jaugés ou non jaugés.La zone d'étude choisie, le massif des Cévennes, concentre la majorité de ces épisodes hydrométéorologiques intenses en France. Ce mémoire la présente en détails, mettant en avant ses caractéristiques les plus influentes sur l'hydrologie de surface. Au regard de la complexité de la relation entre pluie et débit dans les bassins concernés et de la difficulté éprouvée par les modèles à base physique à fournir des informations précises en mode prédictif sans prévision de pluie, l'utilisation de l'apprentissage statistique par réseaux de neurones s'est imposée dans la recherche d'une solution opérationnelle.C'est ainsi que des modèles à réseaux de neurones ont été synthétisés et appliqués à un bassin de la zone cévenole, dans des contextes bien et mal jaugés. Les bons résultats obtenus ont été le point de départ de la généralisation à 15 bassins de la zone d'étude. A cette fin, une méthode de généralisation est développée à partir du modèle élaboré sur le bassin jaugé et de corrections estimées en fonction des caractéristiques physiques des bassins. Les résultats de l'application de cette méthode sont de bonne qualité et ouvrent la porte à de nombreux axes de recherche pour l'avenir, tout en démontrant encore que l'utilisation de l'apprentissage statistique pour l'hydrologie peut constituer une solution pertinente. / In the French Mediterranean regions, heavy rainfall episodes regularly occur and induce very rapid and voluminous floods called flash floods. They frequently cause fatalities and can cost more than one billion euros during only one event. In order to cope with this issue, the public authorities' implemented countermeasures in which hydrological forecasting plays an essential role.In this contexte, the French Flood Forecasting Service (called SCHAPI for Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) initiated the BVNE (Digital Experimental Basin, for Bassin Versant Numérique Expérimental) project in order to enhance flash flood forecasts. The present work is a part of this project and aim at three main purposes: providing flash flood forecasts on well-gauged basins, poorly gauged basins and ungauged basins.The study area chosen, the Cévennes range, concentrates the major part of these intense hydrometeorological events in France. This dissertation presents it precisely, highlighting its most hydrological-influent characteristics.With regard to the complexity of the rainfall-discharge relation in the focused basins and the difficulty experienced by the physically based models to provide precise information in forecast mode without rainfall forecasts, the use of neural networks statistical learning imposed itself in the research of operational solutions.Thus, the neural networks models were designed and applied to a basin of the Cévennes range, in the well-gauged and poorly gauged contexts. The good results obtained have been the start point of a generalization to 15 basins of the study area.For this purpose, a generalization method was developed from the model created on the gauged basin and from corrections estimated as a function of basin characteristics.The results of this method application are of good quality and open the door to numerous pats of inquiry for the future, while demonstrating again that the use of statistical learning for hydrology can be a relevant solution.

This dissertation reports the results of a field based study examining sediment transport and bed mobility in a low-ordered, ephemeral watershed. Runoff and sediment transport concentrations were sampled at the watershed outlet to determine flow discharge and sediment flux during approximately 21 flow events, from 1998 - 2007. Sediment collected in flow was measured for grain-size distribution to determine if specific grain-size fractions behave differently while in transport. The coarse sediment yield was measured for mass and grain-size distribution at the watershed outlet for two years, 2005 - 2006. Further, the arrangement and composition of the channel bed material was comprehensively mapped using terrestrial-based photogrammetry for the years, 2005 - 2006. Results show that patterns of sediment transport are complex, controlled in part by flow hydraulics but also by other phenomena. Some of the variation in sediment transport is determined by grain-size. Grain-sizes with different sources within the watershed and that transported by different transport modes were observed to follow different patterns of transport. Also, the channel bed, which serves as the source for the coarse fraction of the sediment transport, was observed to change in grain composition during periods of flow. This tendency for the bed material to evolve in time likely affected the amount and composition of the sediment grains that were entrained from it.An additional objective of this dissertation was to determine how unique the observed patterns of sediment transport were to low-order ephemeral channels. Sediment transport and yield were modeled using bed load transport formulae designed to capture the physical mechanics of transport as observed in perennial streams. Results show that contemporary transport models predict transport within the field site with similar accuracy as that in many perennial systems but not well enough to rely on their predictions for many engineering applications.

Ce travail de thèse concerne la caractérisation de la structure spatio-temporelle des fortes précipitations dans la région Cévennes-Vivarais. La région est soumise à des événements de pluie catastrophiques dont la magnitude gouverne les conséquences à différentes échelles de temps et d'espace. La détermination de la probabilité d'occurrence des orages est problématique à cause du caractère extrême des ces événements, de leur dimension spatio-temporelle et du manque de données pluviométriques aux échelles d'intérêt. Nous proposons d'adopter des approches d'invariance d'échelles afin d'estimer la fréquence d'occurrence de ces événements. Ces approches permettent d'extrapoler la distribution de la pluie à haute résolution à partir de données d'intensité pluvieuse à plus faible résolution. La paramétrisation de ces modèles étant fortement dépendante de l'incertitude de la mesure, nous avons d'abord caractérisé l'erreur commise dans la mesure de la pluie par un réseau de pluviomètres à augets. Nous avons ensuite exploré le comportement des pluies extrêmes dans la région d'étude, identifiant les gammes d'invariance d'échelles des extrêmes. Dans cette gamme d'échelles, nous présentons un modèle régional Intensité-Durée-Fréquence qui prend en considération l'hétérogénéité spatiale des extrêmes dans la région. Étant donné que le réseau pluviométrique ne permet pas de détecter les propriétés d'invariance d'échelle spatiale des champs de pluie, nous avons adopté une méthode semi-empirique pour modéliser des intensités de pluie intégrés sur des surfaces données (pluie surfacique) sur la base du concept de la mise en échelle dynamique (« dynamic scaling »). Cette modélisation permet la construction d'un modèle régional Intensité-Durée-Fréquence-Surface. Enfin, nous avons appliqué ce modèle à la construction des diagrammes de sévérité pour trois événements marquants en région Cévennes-Vivarais, afin d'identifier les échelles spatio-temporelles critiques pour chaque événement. Grâce aux diagrammes de sévérité, nous avons pu évaluer, pour ces mêmes événements, la performance d'un modèle météorologique de méso-échelle. / The thesis is devoted to the characterization of the space-time structure of heavy rainfall events in the Cévennes-Vivarais area (France). The region is prone to catastrophic storms whose magnitude governs social and economic consequences at different space and time scales. The magnitude of an event cannot be univocally related to a probability of occurrence. The determination of the occurrence probability of storms is problematic because of their extreme character, of their complex space-time development and of the lack of rainfall data at the spatial and temporal scales of interest. We propose to adopt scale-invariant approaches in order to estimate the heavy rainfall frequency assessment. These approaches allow to extrapolate the high resolution rainfall distribution based on low resolution rainfall intensity data. The model estimation being heavily dependent of the data accuracy, the first step consists in the characterization of the error committed in the point and spatial rainfall estimated by tipping-bucket raingage networks. We then explore the extreme rainfall behavior in the region, detecting the range where extremes are scale-invariant. In this range, we present a regional Intensity-Duration-Frequency model for point rainfall maxima taking into account the heterogeneity of extremes in the region. We demonstrate that the rainfall network does not allow to detect scale-invariant properties of extreme rainfall fields, and then we adopt a semi-empirical method based on the concept of « dynamic scaling » to build regional Intensity-Duration-Area-Frequency curves. Finally, we apply this model for the determination of the severity diagrams for three significant storms in the Cévennes-Vivarais region, with the aim to identify the critical space-time scales of each event. Based on severity diagrams, we then evaluate, for the same events, the performances of a mesoscale meteorological model.

Le pourtour du bassin méditerranéen subit fréquemment des épisodes de pluie diluvienne à l’origine de crues rapides pouvant provoquer de nombreuses victimes et des dégâts considérables. Afin de faire face à ce phénomène, la prévision hydrologiques, permettant au Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations de produire des vigilances crues, tient une place centrale. Durant les dernières décennies l’efficacité des réseaux de neurones formels pour la prévision des crues rapides a été montrée sur différents bassins versant. Les travaux menés au cours de cette thèse visent à développer une méthodologie générique de mise en œuvre de réseaux de neurones, testée sur les bassins versants du Gardon d’Anduze et du Lez à Lavalette, dont le comportement hydrodynamique est particulièrement non-linéaire. Afin de limiter l’incertitude des performances en prévision en fonction de l’initialisation du modèle, nous avons, dans un premier temps, proposé un modèle d’ensemble, basé sur la médiane à chaque pas de temps des sorties d’un nombre adéquat de modèles variant uniquement par leur initialisation. D’autre part, sur le bassin du Gardon d’Anduze, afin d’améliorer les performances des réseaux de neurones récurrents par l’introduction d’informations sur l’état du bassin versant avant et pendant l’épisode de crue, différentes variables susceptibles de représenter l’état du système ont été introduites successivement afin de sélectionner celles fournissant les modèles les plus performants. Sur le bassin karstique du Lez, dont la structure est très hétérogène, nous avons appliqué la méthode KnoX permettant d’estimer les contributions au débit à l’exutoire de quatre zones aux comportements hydrologique et hydrogéologique considérés comme homogènes. Ainsi les zones les plus contributives ont été identifiées ; ceci permettra dans un second temps de rechercher les variables les mieux à même de représenter l’humidité dans ces zones. Les performances des modèles développés montrent que la méthodologie générale de conception d’un modèle pluie-débit par réseaux de neurones s’adapte de manière satisfaisante aux deux bassins cibles dont les fonctionnements hydrologiques et hydrogéologiques sont pourtant très différents. Certaines pistes de progrès restent à investiguer parmi lesquelles l’amélioration de l’information d’état est prépondérante. / The Mediterranean region is frequently subjected to intense rainfalls leading to flash floods. This phenomenon can cause casualties and huge material damages. Facing to this phenomenon, hydrologic forecasting is a major tool used by Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations to produce flood warning.During past decades, artificial neural networks showed their efficiency for flash flood forecasting on different type of watershed. The present thesis aims thus to contribute to the development of a generic methodology to design artificial neural networks, that is tested on Gardon d’Anduze and Lez at Lavalette watersheds, both displaying non-linear hydrodynamic behavior. To reduce uncertainties on forecasts, ensemble models, based on the median of forecasts calculated at each time step for an adequate number of models varying only by their initialization, have been proposed. In addition, in order to improve forecasting performances on Gardon d’Anduze, with artificial neural networks, we tried to introduce knowledge about the state of the watersheds before and during the flood. Several variables have thus been tested each one its turn, to select the one given the best performances. On the Lez karst system, that has a strongly heterogeneous structure, the KnoX method have been applicated in order to estimate the contribution to outflow from four geographical zones displaying hydrologic and hydrogeologic behavior considered as homogeneous. Thus, the most contributive zones to the discharge zones have been identified. This will help the investigation of representing humidity variables in these zones.The performances of models underlined that the general methodology of rainfall-runoff model conception could be applied on both basins, even though their hydrological and hydrogeological behavior are very different.The contribution of each zone, estimated from the KnoX methodology, improved comprehension of Lez karst system during flash floods. Selection of relevant variables representing the state of the Lez hydrosystem will be possible thanks to this new knowledge. Performances of models developed in this study underlined the difficulty to find satisfactory models, and showed the interest of the generic methodology used to design neural network adapted to the two targeted basins.

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第15652号 / 工博第3310号 / 新制||工||1500(附属図書館) / 28189 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 小尻 利治, 教授 椎葉 充晴, 教授 角 哲也 / 学位規則第4条第1項該当

En Europe, les crues éclair affectent principalement les régions méditerranéennes et montagneuses. Les bassins concernés sont le plus souvent de petite taille. Anticiper ce type d'événements demeure un exercice ardu parsemé de multiples difficultés. Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet commun à IRSTEA et Météo-France (projet RHYTMME) et ses deux objectifs sont :l'adaptation de modèle hydrologique de la méthode AIGA aux régions montagneuses, en tenant compte des caractéristiques de cet environnement ;l'évaluation du nouveau modèle sur des bassins de petite taille, qui sont réellement non-jaugés.Pour atteindre le premier objectif, le modèle est complexifié (prise en compte de la neige), testé sur 118 bassins versants jaugés et régionalisé. Quant au second but, des relevés de dégâts, issus de la base de données des services de Restauration des Terrains en Montagne (RTM), sont utilisés afin d'évaluer le modèle sur 123 très petits bassins dans des conditions aussi proches que possible de la réalité du terrain.Pour réaliser ce second objectif, une méthode d'évaluation est développée, fondée sur des statistiques de contingence, illustrant la concomitance entre dégâts observés et dépassement de seuil des débits simulés. Il est proposé un graphe renseignant le taux de détection (POD) et le taux de succès (SR) pour différents seuils simultanément à l'instar des courbes de ROC. Le principal résultat est qu'une évaluation sur bassins jaugés est une première étape nécessaire mais pas suffisante. En effet, les travaux illustrent le fait que les meilleurs modèles sur les bassins jaugés ne le sont pas forcément sur les petits bassins non-jaugés, sujets aux crues éclair. / In Europe, flash floods primarily occur in the Mediterranean and mountainous areas. The concerned basins are often small and ungauged with a short lag time. Anticipating such events is a tricky task with many difficulties. This thesis is part of a common project between Irstea and Météo-France (RHYTMME project) with two objectives : the adaptation of the hydrological model of AIGA method to the mountainous areas, taking into account the environment characteristics the evaluation of the new model on small basins, which are actually ungauged. To achieve the first objective, the model is complicated by the integration of a snow modelling on 118 gauged basins. Then the model is regionalized. The second objective is to use flood reports from the mountain area restoration services database (services de Restauration des Terrains en Montagne (RTM)). The model is evaluated with these reports on 123 very small basins under conditions as close to as possible the reality. To overcome the second objective, an evaluation method is developed, based on contingency statistics, illustrating the coincidence between observed damages and threshold crossing by simulated flows. A graphic with the probability of detection (POD) according to the success rate (SR) is introduced for different thresholds. Thereby, a multi-threshold approach is used to compare hydrological models like ROC-curves. The main result, highlighted by this thesis is an evaluation on gauged basins is a necessary first step but not sufficient. Indeed, the works illustrate that the decided compromises on the large gauged basins don?t lead automatically to the best performances on the small basins occurring flash floods.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第20681号 / 工博第4378号 / 新制||工||1680(附属図書館) / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 角 哲也, 准教授 竹門 康弘, 准教授 Sameh Kantoush / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

Tennessee has a long history of meteorological hazards that have caused property damage and loss of life. Given climate change and variability, it is imperative to look at trends to ascertain changes spatiotemporally. Space-time cubes, a novel geographic tool, were used to analyze historical heavy precipitation (1-, 2-, and 5-year returns), floods, and flash flood data in Tennessee counties to assess the trends, identify emerging hotspots/cold spots and display changes over space and time. For all return periods, trends analysis revealed that heavy precipitation events are increasing in several counties across the state, with middle Tennessee identified as a hotspot. While floods and flash flood event trends are mixed (with both increases and decreases) across the state counties, related property damages are increasing, especially in middle Tennessee. This study is an important step to understanding spatiotemporal trends and will be useful in federal, state, and county hazard mitigation planning.