La performance à long terme du réseau routier au Québec est fortement influencée par le climat et les conditions météorologiques (Doré et Zubeck, 2008). Parmi ces facteurs, des niveaux élevés de saturation dans les sols et les matériaux de chaussée peuvent être une cause importante de la détérioration des routes. Selon des scénarios de changements climatiques établis par Ouranos, le sud du Québec subira des augmentations de précipitations moyennes mensuelles de -0,1 % à 8,45 % sur un horizon de 2010 à 2039. Le but de ce projet est de quantifier l’effet de ces futures augmentations sur le comportement mécanique des structures de chaussées et des sols. Basé sur les données collectées dans des sections de routes instrumentées, une relation entre les précipitations et l’augmentation du niveau de saturation des couches de chaussée est proposée. Afin de déterminer la relation entre les propriétés mécaniques et la teneur en eau, les comportements en module réversible et en déformation permanente (quatre différents sols) ont été déterminés avec des essais triaxiaux et ont été validés avec un simulateur de charge routier. Une analyse d’endommagement est effectuée afin de quantifier la diminution de la durée de vie utile causée par les changements climatiques. Il a été montré que les augmentations de précipitations, prévues au Québec, auront un impact significatif sur la performance des chaussées. Ainsi, certaines techniques de mitigation seront proposées pour pallier la diminution de la vie utile des chaussées. / The long-term performance of the road network of the province of Quebec (Canada) is strongly influenced by the climate and the weather conditions. Amongst other factors, high levels of saturation in soils and pavement materials are believed to be an important cause of pavement deterioration. According to the climate change scenarios established by Ouranos (2010), the North and South of Quebec will undergo an average precipitation increase from -0.1% to 8.45% in a future horizon of 2010-2039. The purpose of this project is to quantify the effect of these expected precipitation increases on the mechanical behavior of road structures, materials and soils. Based on literature and on data collected on instrumented road sections, a relationship between precipitation increase and saturation level of pavement layers is proposed. The resilient modulus and permanent deformation behavior for various water contents and four different subgrade soils was determined using triaxial tests, which were validated using small-scale heavy vehicle simulator, in order to determine the existing relationship between mechanical properties and moisture contents. Using the precipitation increase scenarios and the preset models, a damage analysis is performed to quantify the decrease of pavements service life caused by climate change. It is found that climate change, and more precisely the increase of precipitation expected in the Province of Quebec, will have a significant impact on pavement performance and that adapted pavement structures and materials, such as improved drainage, increased structural capacity or materials with reduced sensitivity to water, are possible options to reduce the loss of pavement life associated with climate change.

Cette thèse étudie l'interaction entre les stations d’épuration (STEP) et le changement climatique: soit en premier lieu la production ainsi que les émissions de gaz à effet de serre (GES), en particulier le protoxyde d’azote (N2O), généré à la STEP et en second lieu l’effet des pluies plus intenses dues aux changements climatiques sur la STEP. Des campagnes de mesure sur le terrain et la modélisation à échelle réelle ont été utilisées conjointement dans cette recherche. Une campagne de mesure d'une durée d’un mois a été réalisée dans une STEP traitant les eaux usées de 750,000 équivalents habitants, soit la STEP d’Eindhoven aux Pays-Bas. Des capteurs en ligne ont été installés dans la zone d'aération du bioréacteur. Une usine virtuelle de grande échelle, soit la STEP décrit par le Benchmark Simulation Model No.2 (BSM2), ainsi qu’une usine réelle de grande échelle, soit la STEP d’Eindhoven aux Pays-Bas, étaient incluses dans cette étude. Dans les deux cas, les modèles ont été modifiés afin de prendre en compte les GES, en particulier la production de N2O. Deux modèles de boues activées (ASM) ont été développés, soit l’ASMG1 et l’ASMG2d. En plus de la conversion de N2O par les bactéries hétérotrophes, les deux modèles sont en mesure de simuler la production de N2O par la dénitrification catalysée par les bactéries oxydant l'ammoniac (AOB). Les modèles décrivent aussi l'effet de l’oxygène dissous (OD) sur la cinétique de production de N2O par les AOB grâce à une modification de la cinétique d’Haldane. Les résultats montrent que les AOB produisent beaucoup de N2O tandis que les hétérotrophes en consomment considérablement. Les émissions de N2O augmentent lorsque les concentrations de NH4+ sont élevées et que les concentrations d’OD sont modérées (jusqu’à 2.5 mg O2/l dans cette étude). Ces conditions peuvent avoir été créées par le contrôle en cascade de NH4+-OD qui vise à réduire la consommation d'énergie en diminuant les concentrations d'OD lorsque la concentration de NH4+ est suffisamment faible. En outre, ce contrôleur en cascade est une stratégie de rétroaction à gain faible. C'est-à-dire, un retard significatif se produit entre la détection d'une augmentation de NH4+ et l'accroissement de l'aération. Toutes ces propriétés produisent des conditions favorables à la production de N2O par les bactéries AOB. Différents scénarios alternatifs ainsi que des stratégies de contrôle ont été comparés selon la qualité de l'effluent, le coût d’opération et les émissions de GES. Dans le cadre de BSM2, un bon équilibre entre la qualité de l'effluent, le coût d’opération et les émissions de GES a été obtenu avec à la mise en œuvre d'un contrôleur rétroactif pur de l’OD sur la première zone d'aération et d’un contrôleur en cascade de NH4+-DO sur les deux zones d'aération suivantes et en utilisant soit une stratégie d'alimentation étagée ou le contrôle du recyclage des boues afin de gérer les pics de débits. Mots-clés: Traitement des eaux usées par boues activées, contrôle de procédé, campagne de mesures en terrain, modélisation mathématique à échelle grandeur réelle, gaz à effet de serre, protoxyde d’azote, temps de pluie. / This PhD thesis studied the interaction between wastewater treatment plants (WWTPs) and climate change, i.e. the production and emission of greenhouse gases (GHGs), especially nitrous oxide (N2O), from WWTPs and the effect of the climate change induced more intense rain events on WWTPs. Both field measurements and full-scale modelling were pursued in this research. A one-month measurement campaign was performed by installing on-line sensors at the aeration zone of the bioreactor of a 750,000 person equivalents WWTP, i.e. the Eindhoven WWTP in the Netherlands. The models of a full-scale virtual plant, i.e. the Benchmark Simulation Model No.2 (BSM2), and a full-scale real plant, i.e. the Eindhoven WWTP in the Netherlands, were extended with respect to GHG emissions, especially the pathways involving N2O. Two types of extended Activated Sludge Models (ASM) were developed, i.e. ASMG1 for COD/N removal and ASMG2d for COD/N/P removal. Besides heterotrophic N2O production, both proposed models include N2O production by nitrite denitrification by ammonia-oxidizing bacteria (AOB) and describe the DO effect on AOB N2O production by a modified Haldane kinetics term. Results showed that AOB are the major producer of N2O while the heterotrophs consume N2O considerably. The high N2O emissions occurred under high NH4+ and intermediate DO concentrations (up to 2.5 mg O2/l in this work). Such conditions can be created by NH4+-DO cascade control which aims at reducing energy consumption by lowering the DO concentrations when the NH4+ concentration is sufficiently low. Moreover, this cascade controller is a low-gain feedback control strategy, i.e. a significant delay will occur between the detection of a NH4+ increase and the increase in aeration. All these properties lead to conditions favourable to N2O production by AOB. Different alternative scenarios and control strategies were compared in terms of effluent quality, operational cost and GHG emissions. In the framework of BSM2, a good balance among effluent quality, operational cost and GHG emissions was realized by implementing a pure DO feedback controller in the first aeration zone and a NH4+-DO cascade controller in the following two aeration zones and using either step feed or sludge recycling control to deal with hydraulic shocks. Keywords: Activated sludge, wastewater treatment, process control, field measurements, full-scale mathematical modelling, greenhouse gases, nitrous oxide, wet weather conditions.

River streamflow forecasting is traditionally based on real-time measurements of rainfall over catchments and discharge at the outlet and upstream. These data are processed in mathematical models of varying complexity and allow to obtain accurate predictions for short times. In order to extend the forecast horizon to a few days - to be able to issue early warning - it is necessary to take into account the weather forecasts. However, the latter display the property of sensitivity to initial conditions, and for appropriate risk management, forecasts should therefore be considered in probabilistic terms. Currently, ensemble predictions are made using a numerical weather prediction model with perturbed initial conditions and allow to assess uncertainty. <p><p>The research began by analyzing the meteorological predictions at the medium-range (up to 10-15 days) and their use in hydrological forecasting. Precipitation from the ensemble prediction system of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used. A semi-distributed hydrological model was used to transform these precipitation forecasts into ensemble streamflow predictions. The performance of these forecasts was analyzed in probabilistic terms. A simple decision model also allowed to compare the relative economic value of hydrological ensemble predictions and some deterministic alternatives. <p><p>Numerical weather prediction models are imperfect. The ensemble forecasts are therefore affected by errors implying the presence of biases and the unreliability of probabilities derived from the ensembles. By comparing the results of these predictions to the corresponding observed data, a statistical model for the correction of forecasts, known as post-processing, has been adapted and shown to improve the performance of probabilistic forecasts of precipitation. This approach is based on retrospective forecasts made by the ECMWF for the past twenty years, providing a sufficient statistical sample. <p><p>Besides the errors related to meteorological forcing, hydrological forecasts also display errors related to initial conditions and to modeling errors (errors in the structure of the hydrological model and in the parameter values). The last stage of the research was therefore to investigate, using simple models, the impact of these different sources of error on the quality of hydrological predictions and to explore the possibility of using hydrological reforecasts for post-processing, themselves based on retrospective precipitation forecasts. <p>/<p>La prévision des débits des rivières se fait traditionnellement sur la base de mesures en temps réel des précipitations sur les bassins-versant et des débits à l'exutoire et en amont. Ces données sont traitées dans des modèles mathématiques de complexité variée et permettent d'obtenir des prévisions précises pour des temps courts. Pour prolonger l'horizon de prévision à quelques jours – afin d'être en mesure d'émettre des alertes précoces – il est nécessaire de prendre en compte les prévisions météorologiques. Cependant celles-ci présentent par nature une dynamique sensible aux erreurs sur les conditions initiales et, par conséquent, pour une gestion appropriée des risques, il faut considérer les prévisions en termes probabilistes. Actuellement, les prévisions d'ensemble sont effectuées à l'aide d'un modèle numérique de prévision du temps avec des conditions initiales perturbées et permettent d'évaluer l'incertitude.<p><p>La recherche a commencé par l'analyse des prévisions météorologiques à moyen-terme (10-15 jours) et leur utilisation pour des prévisions hydrologiques. Les précipitations issues du système de prévisions d'ensemble du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen-Terme ont été utilisées. Un modèle hydrologique semi-distribué a permis de traduire ces prévisions de précipitations en prévisions d'ensemble de débits. Les performances de ces prévisions ont été analysées en termes probabilistes. Un modèle de décision simple a également permis de comparer la valeur économique relative des prévisions hydrologiques d'ensemble et d'alternatives déterministes.<p><p>Les modèles numériques de prévision du temps sont imparfaits. Les prévisions d'ensemble sont donc entachées d'erreurs impliquant la présence de biais et un manque de fiabilité des probabilités déduites des ensembles. En comparant les résultats de ces prévisions aux données observées correspondantes, un modèle statistique pour la correction des prévisions, connue sous le nom de post-processing, a été adapté et a permis d'améliorer les performances des prévisions probabilistes des précipitations. Cette approche se base sur des prévisions rétrospectives effectuées par le Centre Européen sur les vingt dernières années, fournissant un échantillon statistique suffisant.<p><p>A côté des erreurs liées au forçage météorologique, les prévisions hydrologiques sont également entachées d'erreurs liées aux conditions initiales et aux erreurs de modélisation (structure du modèle hydrologique et valeur des paramètres). La dernière étape de la recherche a donc consisté à étudier, à l'aide de modèles simples, l'impact de ces différentes sources d'erreur sur la qualité des prévisions hydrologiques et à explorer la possibilité d'utiliser des prévisions hydrologiques rétrospectives pour le post-processing, elles-même basées sur les prévisions rétrospectives des précipitations. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished