Les poissons migrateurs amphihalins évoluent dans un environnement qui est perturbé, à l’échelle globale, par le changement climatique et à l’échelle régionale, par les pressions anthropiques telles que les barrages et la pollution des cours d’eau. Cette étude, menée à l’échelle continentale, avait pour objectif d’évaluer, de comprendre et de prédire les impacts de changements globaux sur la distribution de ce groupe. Afin de répondre à cette problématique, des modèles empiriques de distribution ont été construits pour chacune des 28 espèces étudiées. Leurs distributions ont été décrites au début et à la fin du XXème siècle, en termes de présence-absence et de classes d’abondance. Les variables explicatives potentielles étaient de type physique, climatique, biotique et anthropique. Dans un premier temps, il a été mis en évidence que la répartition vers 1900 des poissons migrateurs amphihalins était fortement contrainte par leur histoire biogéographique et par les conditions thermiques et hydrauliques de l’habitat continental. La projection de ces distributions, à la fin du XXIème siècle, dans le contexte du changement climatique, a montré la forte sensibilité de ce groupe aux modifications du climat. Bien que spécifiques à chaque espèce, les réponses ont pu être classées en trois catégories : expansion de l’aire de répartition, contraction de l’aire de répartition et peu ou pas de changement. Dans un deuxième temps, pour la première fois à l’échelle continentale, l’importance des grands barrages et de la densité de populations humaines pour expliquer la distribution actuelle de ces espèces a été démontrée. Les relations sont apparues complexes et dépendantes des caractéristiques écologiques des espèces, notamment de la position de leurs habitats de croissance et de reproduction le long du réseau hydrographique et de leur place au sein du réseau trophique. / Diadromous fishes live in an environment disturbed, at global scale, by climate change and at regional scale, by anthropogenic pressures such as dams and river pollution. This study, performed at continental scale, aimed to assess, understand and predict the impacts of global changes on the distribution of this group. To address this issue, empirical distribution models were built for each of the 28 species studied. Their distributions were described at the beginning and the end of the twentieth century, in terms of presence-absence and abundance. Different types of explanatory variables were used, i.e. physical, climatic, biotic and anthropogenic. On the one hand, it was demonstrated that the distribution of diadromous fishes around 1900 was constrained by their biogeographical history and by the thermal and hydraulic characteristics of the continental habitat. Projection of these distributions, at the end of the twenty-first century, under climate change, highlighted the sensitivity of this group to climatic modifications. Responses were species-specific but could be classified into three categories: expansion of the distribution range, contraction of the distribution range and little or no change. On the other hand, for the first time at continental scale, the importance of large dams and human population density to explain the current diadromous fish distribution was demonstrated. The relationships seemed complex and to be dependent on the species’ ecological characteristics, particularly the position of their essential habitats along the river network and their place within the food web.

Les amplificateurs optiques à semi-conducteurs (SOA) sont des composants multifonctionnels utilisables dans des applications de plus en plus variées, notamment dans les réseaux multiplexés en longueur d'onde. Ce travail est consacré à la modélisation large-bande du comportement statique et dynamique des SOA. Le terme large-bande couvre une large plage de variation de la longueur d'onde des signaux optiques incidents, de leur puissance, ainsi qu'une large plage de variation du courant d'alimentation électrique des SOA. Cette modélisation large-bande a été validée pour plusieurs SOA, à la fois pour le gain, l'émission spontanée ampliée (ASE) et le facteur de bruit (NF). Notre modélisation s'est de plus avérée cascadable puisqu'elle a permis de simuler le comportement de deux SOA en série. Notre modélisation a ensuite été étendue à la prise en compte de l'ondulation du gain et de l'ASE, à la prise en compte de l'état de polarisation des signaux et de l'ASE, du mélange à quatre ondes (FWM), des SOA à gain bloqué (GC-SOA) et à celle des SOA à gain élargi par l'insertion d'un filtre coupe-bande. Nous nous sommes aussi attachés à la modélisation dynamique du comportement des SOA en prenant en compte la compression du gain. Nous avons pour cela développé une écriture sous forme de retard complexe de l'équation de propagation facilement intégrable. Notre modèle permet ainsi de simuler le comportement des SOA jusqu'au régime picoseconde. Enn, nous avons mis en place la prise en compte des formats de modulation complexes an de pouvoir insérer notre modèle dans un environnement système.

La contribution des sources d'énergie renouvelables dans le mix de la production d'électricité augmente largement. De ce fait, l'intégration des technologies de stockage d'énergie dans le réseau électrique devient inévitable afin de remédier aux inconvénients des sources renouvelables. Ainsi, l'objectif de cette thèse est d'évaluer la rentabilité, d'optimiser et d'étudier le comportement dynamique d'un cycle adiabatique de stockage d'énergie par air comprimé fonctionnant à pression fixe (IA-CAES). Ce système est caractérisé d'une part par la récupération de la chaleur de compression et d'autre part par le stockage d'air comprimé sous pression fixe dans des réservoirs hydropneumatiques. Ceux-ci permettent d'améliorer l'efficacité et la densité énergétiques du système de stockage et d'éviter l'utilisation de sources d'énergie fossiles.Tout d'abord, un modèle statique est développé pour achever des analyses énergétiques et exergétique du système IA-CAES. Un modèle exergoéconomique est également réalisé dans le but d'optimiser la rentabilité du système de stockage en utilisant un algorithme génétique. Ainsi, une fonction objective, qui prend en compte le coût d'investissement et le coût d'exploitation, est définie pour être minimisée. L'efficacité du système est de 55,1% dans le cas de base, elle est améliorée à 56,6% après optimisation avec une diminution du capital investi de 5,6%.D'autre part, un modèle dynamique est développé pour étudier la flexibilité du système de stockage et sa capacité à répondre aux besoins du réseau électrique (réserves primaires et secondaires) en évaluant la durée des phases transitoires. Les résultats montrent que le système de stockage a besoin d’un temps supérieur à 2 min avant de pouvoir consommer tout l'excès d'énergie disponible sur le réseau électrique et supérieur à 5 min avant d'être capable de produire toute l'énergie requise par le réseau électrique. Des suggestions sont analysées dans l'objectif d'améliorer la flexibilité du système de stockage tel que le fonctionnement du système en mode de veille avec des vitesses réduites. Il permet de réduire les pertes d'énergie de 68% en mode de stockage et de 27% en mode de production par rapport au mode de veille en vitesses nominales. / The contribution of the renewable energy sources in the electricity generation mix is greatly increasing. Thereby, the integration of the energy storage technologies into the electrical grid is becoming crucial to reduce the drawbacks of the renewable energy sources. Then, the objective of this thesis is to evaluate the cost-effectiveness, to optimize and to study the transient behavior of a novel isobaric adiabatic compressed air energy storage (IA-CAES) system. This plant is characterized by the recovery of the compression heat and the storage of the compressed air under fixed pressure in hydro-pneumatic tanks. These allow improving the efficiency and the energy density of the storage system and avoiding the use of fossil fuel sources.Firstly, a steady state model is developed to perform energy and exergy analyses of the IA-CAES system. An exergoeconomic model is also carried out in order to optimize the cost-effectiveness of the storage system by using a genetic algorithm. So, an objective function, which includes the investment cost and the operating cost, is defined to be minimized. The system efficiency is 55.1% in the base case, it is improved to 56.6% after optimization with a decrease in the capital investment by 5.6%.Secondly, a dynamic model is developed to study the flexibility of the storage system and its ability to meet the electrical grid requirements (primary and secondary reserves) by evaluating the duration of the transient states. The results show that the storage system needs more than 2 min before being able to consume all the excess energy available on the electrical grid and more than 5 min before being able to produce all the energy required by the electrical grid. Suggestions are analyzed to improve the flexibility of the storage system such as the operation of the storage system in standby mode with low speeds. It allows reducing the energy losses by 68% during the storage mode and by 27% during the production mode compared to the standby mode in nominal speeds.