La prévision d’ensemble hydrologique est devenue un élément clé pour atténuer les effets des catastrophes naturelles (crues et sécheresses) et pour aider à la gestion des barrages (gestion du risque et de la ressource). Une approche probabiliste permet de représenter l’incertitude de prévision et de faciliter la prise de décision. Dans cette étude, un système automatique de prévision d’ensemble du débit tenant compte des principales sources d’incertitude est utilisé. L’incertitude météorologique est décrite en utilisant des prévisions d’ensemble météorologiques (MEPS) qui, malgré des améliorations constantes, peuvent rester localement biaisées et/ou peu fiables. Ces deux problèmes peuvent affecter la qualité de la prévision du débit et les décisions qui en résultent. Cette étude vise à évaluer si un post-traitement de la prévision météorologique est utile pour améliorer la prévision du débit produite par un système quantifiant les principales sources d’incertitude. Deux techniques de post-traitement météorologique sont utilisées pour corriger des prévisions de précipitation ECMWF : “Censored, Shifted Gamma Distribution” (CSGD) et “Distribution-based scaling” (DBS). Les prévisions de précipitations brutes et post-traitées sont utilisées pour forcer 20 modèles hydrologiques et obtenir des prévisions d’ensemble de débits. L’incertitude liée aux conditions initiales sont décrites par une assimilation de données (filtre d’ensemble de Kalman). Le post-traitement de la prévision de précipitation est évalué sur les sous-bassins de la rivière Gatineau au Québec en utilisant une évaluation multi-critères (diagramme de fiabilité, MCRPS...). Les résultats montrent une amélioration de la prévision météorologique en termes de fiabilité pour tous les bassins. Cette amélioration dépend de la quantité de précipitations, de l’horizon de prévision et de la saison. Les améliorations en termes d’exactitude sont plus modérées. Cependant, l’amélioration de la qualité de la prévision de précipitation a un impact faible sur la prévision du débit. / Ensemble streamflow forecast has become a key element to mitigate the effects of natural disasters such as floods and droughts and to help dam management (risk and resource management). A probabilistic framework allows to represent the uncertainty linked to the forecast and in this way help the decision making. In this study, an automatic streamflow ensemble prediction system that accounts for three sources of uncertainty is used. Meteorological uncertainty is accounted for by using a meteorological ensemble prediction systems (MEPS) which despite constant improvements remain locally biased and/or unreliable. These problems can affect the quality of the streamflow forecast and consequently, the resulting decision. This study aims at evaluating if a MEPS post-processing is useful to improve streamflow forecasts issued by a modeling chain that quantifies the main sources of uncertainty. Two MEPS postprocessing techniques were used to correct the ECMWF precipitation forecast: Censored, Shifted Gamma Distribution (CSGD) and Distribution-based scaling (DBS). The raw and post-processed ensemble precipitation forecasts are used as forcing variables to 20 rainfallrunoff models to produce ensemble streamflow forecasts. To consider the uncertainty arising from the initial conditions, the hydrological models benefit from data assimilation (Ensemble Kalman Filter). The post-processing of precipitation forecast is assessed over Gatineau’s sub-basins in Quebec using a multi-criteria evaluation (reliability diagram, MCRPS...). The results show an improvement in the meteorological forecast in terms of reliability for all the basins. This improvement varies by amount of precipitation, forecast lead time and season. The improvements in terms of accuracy were more moderate. However, the use of a meteorological post-processing technique did not lead to an improvement of the streamflow forecast.

Le Québec est le théâtre de nombreux glissements de terrain chaque année. Ces glissements de terrain peuvent être une menace pour les vies humaines ainsi que pour les infrastructures comme l'ont démontré l'évènement de Saint-Jean-Vianney en 1971 ayant causé la mort de 31 personnes ainsi que celui de Saint-Jude en 2010 ayant causé la mort de quatre personnes. Les glissements de terrain peuvent être influencés par le climat, mais des études récentes démontrent que le lien entre climat et stabilité des pentes est encore flou et méconnu. Une meilleure compréhension entre les évènements climatiques et les glissements de terrain est donc nécessaire. L'objectif de la présente étude est d'évaluer, par modélisation numérique, les conséquences de la variation des précipitations sur l'écoulement de l'eau souterraine et la stabilité d'une pente argileuse située dans le secteur de Saint-Luc-de-Vincennes dans un contexte de changements climatiques. Ces conséquences sont la variation de la recharge en sommet de talus, la variation du niveau d'eau dans la rivière Champlain à la base de la pente ainsi que l'érosion par cette même rivière à la base de la pente. Pour ce faire, une pente du secteur a été modélisée à l'aide des logiciels SEEP/W et SLOPE/W en régimes permanent et transitoire de manière à obtenir des charges hydrauliques semblables à celles observées sur le terrain. Les données de charges hydrauliques sur le terrain ont été mesurées à partir de trois nids de piézomètres contenant chacun quatre piézomètres à différentes profondeurs. Une fois le modèle de base bien calibré, les trois conséquences à l'étude ont pu être évaluées en modifiant les conditions limites et la géométrie du modèle. La variation de la recharge a été évaluée en faisant varier la condition de recharge en sommet de talus et dans la pente, la variation du niveau d'eau dans la rivière a été testée en faisant varier la condition de charge à la base de la pente au niveau de la rivière et l'érosion a été testée via deux géométries d'érosion. Les résultats de cette étude montrent que l'augmentation de la recharge ainsi que l'érosion ont un effet négatif sur la stabilité de la pente, tandis que la variation du niveau d'eau dans la rivière a un effet qui peut être positif et négatif. C'est cette dernière variable qui a d'ailleurs le plus d'effet sur la stabilité de la pente, suivi par l'érosion et la variation de la recharge. De récentes études indiquent que les précipitations et les évènements de précipitation devraient augmenter dans les années à venir dans l'est du Canada tandis que les débits moyens des rivières du sud du Québec devraient augmenter en hiver et diminuer au printemps, en été et à l'automne. Ces changements influenceront les dynamiques de recharge, de variation du niveau d'eau dans les rivières et d'érosion. Il est donc attendu que la stabilité de la pente à l'étude en soit influencée négativement.

Les prévisions hydrologiques consistent en l’évaluation du débit d’un cours d’eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d’ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d’entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d’obtenir un résultat sous la forme d’une distribution de probabilité. Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d’ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l’ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d’ensemble (PHE). Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l’évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L’incertitude appliquée aux données d’entrée souffre d’une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée. Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d’en augmenter le nombre, en travaillant avec d’autres bassins versants, d’autres périodes ou encore d’autres modèles. / Hydrological forecasts consist in the evaluation of future streamflow. For the time being, current deterministic forecasts do not give any information concerning the uncertainty, which might be a problem in a decision-making process. Ensemble forecasts are expected to fill the gap. To do so, different input parameter sets are produced by adding a small deviation to the original set in order to evaluate the uncertainty. It results in a probability distribution of the output. Since 1996, Environnement Canada produces an 8-member meteorological ensemble forecasts (PME). In july 2007, an improved model now produces a 20-member PME on a 100 km grid. Within the framework of this study, this new PME is used for the first time so as to produce hydrological ensemble forecasts (PHE). The studied watershed is the Lièvre River (Quebec) where 4 locations are set to evaluate the PHE. The 17-day study in October 2007 contains a flood event, and forecasts are produced daily with a 3-day forecast horizon. The deterministic forecast is also available and is compared with the PHE. The results are positive. Even though the deterministic forecast behaves slightly better for a 48h forecast, the PHE is better for a 72h forecast, especially for 1 site. Meanwhile, an other site appears to behave strangely and its results must be taken carefully. The uncertainty applied to the input set is under-dispersed and biaised, which means that the performance of the PHE might be increased with an appropriate calibration. In order to generalize these results, more similar experiments have to be done, by working on other watersheds, with other model and/or other time periods.

Les inondations constituent le risque naturel prédominant dans le monde et les dégâts qu’elles causent sont les plus importants parmi les catastrophes naturelles. Un des principaux facteurs expliquant les inondations sont les précipitations extrêmes. En raison des changements climatiques, l’occurrence et l’intensité de ces dernières risquent fort probablement de s’accroître. Par conséquent, le risque d’inondation pourrait vraisemblablement s’intensifier. Les impacts de l’évolution des précipitations extrêmes sont désormais un enjeu important pour la sécurité du public et pour la pérennité des infrastructures. Les stratégies de gestion du risque d’inondation dans le climat futur sont essentiellement basées sur les simulations provenant des modèles numériques de climat. Un modèle numérique de climat procure notamment une série chronologique des précipitations pour chacun des points de grille composant son domaine spatial de simulation. Les séries chronologiques simulées peuvent être journalières ou infrajournalières et elles s’étendent sur toute la période de simulation, typiquement entre 1961 et 2100. La continuité spatiale des processus physiques simulés induit une cohérence spatiale parmi les séries chronologiques. Autrement dit, les séries chronologiques provenant de points de grille avoisinants partagent souvent des caractéristiques semblables. De façon générale, la théorie des valeurs extrêmes est appliquée à ces séries chronologiques simulées pour estimer les quantiles correspondants à un certain niveau de risque. La plupart du temps, la variance d’estimation est considérable en raison du nombre limité de précipitations extrêmes disponibles et celle-ci peut jouer un rôle déterminant dans l’élaboration des stratégies de gestion du risque. Par conséquent, un modèle statistique permettant d’estimer de façon précise les quantiles de précipitations extrêmes simulées par un modèle numérique de climat a été développé dans cette thèse. Le modèle développé est spécialement adapté aux données générées par un modèle de climat. En particulier, il exploite l’information contenue dans les séries journalières continues pour améliorer l’estimation des quantiles non stationnaires et ce, sans effectuer d’hypothèse contraignante sur la nature de la non-stationnarité. Le modèle exploite également l’information contenue dans la cohérence spatiale des précipitations extrêmes. Celle-ci est modélisée par un modèle hiérarchique bayésien où les lois a priori des paramètres sont des processus spatiaux, en l’occurrence des champs de Markov gaussiens. L’application du modèle développé à une simulation générée par le Modèle régional canadien du climat a permis de réduire considérablement la variance d’estimation des quantiles en Amérique du Nord.

Doctorat en philosophie et lettres / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les bassins de rétention sans plan d'eau permanent (bassins "secs") sont largement répandus pour diminuer les aspects négatifs du ruissellement urbain sur le milieu récepteur. À l'heure actuelle, de tels bassins sont conçus avec un contrôle statique, ce qui signifie que leur fonctionnement est seulement basé sur une limitation de leur débit maximal de sortie. Le Contrôle en Temps Réel (CTR) du degré d'ouverture de leur vanne de sortie permettrait d'améliorer leurs performances.
 Le travail présenté ici a notamment permis le développement de scénarios de CTR d'un bassin de rétention sec situé à l'exutoire d'une petite zone urbaine (3.5 km2) sur le territoire de la Ville de Québec, au Canada. Le ruissellement et sa concentration en Matières En Suspension (MES) ont été simulés par le modèle SWMM5, dans lequel la formulation du lessivage de surface a été améliorée dans le cadre de ce travail. Les stratégies de gestion en temps réel proposées utilisent comme information les données du réseau pluviométrique, la mesure de la hauteur d'eau dans le bassin de rétention et, dans certains des scénarios, des prévisions météorologiques. 
 Les prévisions de pluie peuvent en effet s'avérer intéressantes pour une large gamme d'utilisateurs, comme ceux impliqués dans la prévention des crues, et la gestion de l'eau de manière générale, puisqu'elles permettent une certaine anticipation du comportement du système. Les prévisions de pluie d'ensemble fournissent de plus une description explicite et dynamique de l'incertitude liée à la prévision. Cependant, de telles prévisions sont à l'heure actuelle disponibles à des échelles trop grandes pour être directement compatibles avec des modèles hydrologiques mis en œuvre sur de petits bassins versants. 
 Cette thèse de doctorat s'est donc de plus penchée sur la désagrégation spatiale du système de prévision d'ensemble Canadien, afin de rendre les prévisions d'ensemble de pluie plus appropriées à l'échelle du petit bassin urbain pour lequel des règles de CTR du bassin de rétention ont été élaborées. Pour cela, diverses variantes de la méthode statistique de désagrégation spatiale proposée par Perica et Foufoula-Georgiou (1996b) ont été comparées, pour faire passer les prévisions d'ensemble globales de pluie (émises par Environnement Canada) d'une résolution de 100 km par 70 km à celle de 6 km par 4 km. Cette technique permet d'augmenter la variance des hauteurs de pluie prévues à l'intérieur d'un pixel original lors de la désagrégation, tout en préservant la valeur moyenne initialement prévue pour la pluie sur ce pixel. Ces prévisions d'ensemble de pluie ont été émises par le système de prévision d'ensemble global Canadien, dans sa forme opérationnelle en 2009. La méthode statistique de Skaugen (2002) a également été appliquée à ces prévisions, et a mené à la production de prévisions d'ensemble ayant une résolution de 10 km par 7 km. Pour comparaison, des méthodes plus simples comme celle de l'interpolation bilinéaire, ont aussi été appliquées. Cette dernière permet le raffinement des prévisions globales de pluie sans augmenter la variance des hauteurs de pluie lors du processus de raffinement spatial.
 Les produits météorologiques désagrégés ont été évalués d'un point de vue météorologique et hydrologique, en utilisant différents scores et diagrammes. Pour l'évaluation météorologique, neuf jours présentant d'importants évènements de précipitation ont été utilisés pour comparer les hauteurs de pluie prévues à celles observées par le réseau de pluviomètres de la ville de Québec.
 Des prévisions hydrologiques d'ensemble avec un pas de temps compris entre 3 et 24 heures ont été mises en œuvre sur une période de 3 mois, avec les prévisions d'ensemble originales et celles issues de la désagrégation. Cette chaîne de prévision hydro-météorologique opérationnelle a été élaborée en utilisant les modèles GR4J et SWMM5. Ces modèles ont été mis en œuvre sur 4 bassins situés dans la région de Québec, avec une taille comprise entre 5 et 350 km2. L'évaluation hydrologique s'est basée sur la comparaison des débits prévus avec ceux observés.
 Les résultats obtenus avec la méthode de Skaugen (2002) ne se sont pas révélés aussi intéressants que ceux basés sur la technique de Perica et Foufoula-Georgiou (1996b). Avec cette dernière, les conclusions principales de ce travail de thèse sont: 1) la qualité globale des prévisions est préservée lors du processus de raffinement, et 2) les produits désagrégés par cette méthode qui permet d'augmenter la variance des hauteurs de pluie présentent une qualité similaire à celle des produits désagrégés par la méthode de l'interpolation bilinéaire. En revanche, la variance et la dispersion des différents membres des prévisions d'ensemble se sont avérées largement améliorées pour les produits désagrégés par la méthode de Perica et Foufoula-Georgiou (1996b), ce qui représente un avantage considérable comparativement à la méthode de l'interpolation bilinéaire.
 Ces résultats ont été confirmés du point de vue hydrologique. Par conséquent, il est avancé à l'issue de ces travaux de doctorat que la méthode de désagrégation statistique de Perica and Foufoula-Georgiou (1996b) représente une manière intéressante pour réduire le problème d'incompatibilité existant entre les résolutions des modèles météorologiques globaux et le haut degré de précision parfois requis dans la représentation spatiale des champs de précipitation par les modèles hydrologiques semi-distribués et par ceux montés sur de petits bassins versants. 
 Les stratégies de CTR mises en place pour le bassin de rétention sec étudié ici ont permis une amélioration significative de ses performances - l'efficacité d'enlèvement des MES est passée de 46 à 90% - tout en restant sécuritaire (du point de vue du risque de débordement) et en prenant en compte une contrainte liée au risque de prolifération de moustiques. Cependant, les prévisions de pluie désagrégées ne se sont pas révélées supérieures aux prévisions originales du modèle d'ensemble global Canadien, dans ce contexte spécifique de gestion en temps réel. Les différentes prévisions considérées ont en effet mené à des résultats similaires pour les performances de ce bassin de rétention soumis à des règles de CTR.
 / Dry detention ponds are commonly implemented to mitigate the impacts of urban runoff on receiving water bodies. They currently rely on static control through a fixed limitation of their maximum outflow rate. Real-Time Control (RTC) allows optimizing their performance by manipulation of an outlet valve.
 This thesis developed several enhanced RTC scenarios of a dry detention pond located at the outlet of a small (3.5 km2) urban catchment near Québec City, Canada. The catchment's runoff quantity and Total Suspended Solids' (TSS) concentration were simulated by the SWMM5 model with an improved wash-off formulation. The control procedures rely on rain gauge data, on measures of the pond's water height, and, in some of the RTC scenarios, on rainfall forecasts.
 Rainfall forecasts are indeed valuable to a wide variety of end users in the field of flood risk assessment and water management, as they allow some anticipation of the behaviour of the system under consideration. Ensemble rainfall forecasts thus provide an explicit and dynamic assessment of the uncertainty in the forecast. However, for hydrological forecasting, their low resolution currently limits their use to large watersheds. 
 Therefore, this thesis explores rendering the Canadian Ensemble Prediction System's (EPS's) rainfall forecasts more appropriate for hydrological modeling of such a small urban catchment as the one studied here. To bridge this spatial gap, various implementations of the spatial statistical downscaling method proposed by Perica and Foufoula-Georgiou (1996b) were compared, bringing Environment Canada's (EC's) global Ensemble Rainfall Forecasts (ERFs) from a 100-km by 70-km resolution down to 6-km by 4-km, while increasing each pixel's rainfall variance and preserving its original mean. These ERFs were issued by the Canadian Global Ensemble Prediction System (GEPS) in its 2009 operational version. The statistical downscaling method of Skaugen (2002) was also applied to these ERFs, producing rainfall fields with a resolution of 10 km by 7 km. For comparison purposes, simpler methods were also implemented such as the bi-linear interpolation, which disaggregates global forecasts without modifying their variance.
 The downscaled meteorological products were evaluated, using different scores and diagrams, from both a meteorological and a hydrological view points. The rainfall forecasts were compared against nine days (presenting strong precipitation events) of observed values taken from Québec City's rain gauge database. 
 Ensemble Hydrologic Forecasts (EHFs) with a time step of 3 and 24 hours were performed over a 3-month period for the original and disaggregated rainfall forecasts. This hydro-meteorological operational forecasting chain was conducted using hydrological models GR4J, a modified version of GR4J, and SWMM5. These models were implemented on four catchments ranging between 5 and 350 km2, and located in the Québec City region. The hydrological evaluation was based on the comparison of forecasted flows to the observed ones.
 Results obtained with the method of Skaugen (2002) were not as interesting as those based on the technique of Perica and Foufoula-Georgiou (1996b). This is due to the fact that with the method of Skaugen (2002), the final rainfall field corresponds to the average of ten downscaled fields, what tends to dampen the variance added through the disaggregation process. For the technique of Perica and Foufoula-Georgiou (1996b), the most important conclusions are: 1) the overall quality of the forecasts is preserved during the disaggregation procedure and 2) the disaggregated products using the variance-enhancing method are of similar quality than bi-linear interpolation products. However, variance and dispersion of the different members are, of course, much improved for the variance-enhanced products, compared to the bi-linear interpolation, which is a decisive advantage. 
 These results were confirmed by the hydrological evaluation. The disaggregation technique of Perica and Foufoula-Georgiou (1996b) hence represents an interesting way of bridging the gap between the resolution of meteorological models and the high degree of spatial precision sometimes required (in the precipitation representation) by semi-distributed hydrological models and by models built on small watersheds.
 RTC strategies of the studied dry pond allowed for a substantial improvement of the performance compared to those with its current static control– the TSS removal efficiency increased from 46 to about 90% - while remaining safe and taking a mosquito-breeding risk constraint into account. However, the downscaled rainfall forecasts were not superior to the original ones (issued by the Canadian GEPS) in this context, as they led to the same performance for the RTC scenarios relying on rainfall forecasts.


Ce travail de thèse porte sur l'étude de l'interaction entre l'île et le cyclone DINA qui avait bénéficié pour la première fois d'une couverture radar Doppler lors de son passage en Janvier 2002. Des simulations hautes résolutions ont été menées avec le modèle Méso-NH. Il a été montré que la présence de l'île induit une tendance générale à la stabilisation de la circulation cyclonique naturelle en relation avec un affaiblissement du système. Il a aussi été montré que la circulation des vents et la localisation des précipitations sur l'île en cas cyclonique sont entièrement définies par la topographie. De plus une étude approfondie a montré que l'évolution de la structure du mur de l'oeil en interaction avec le relief découlait de perturbations de l'anneau cyclonique de PV par des bandes de PV anticyclonique générées par l'île.

La gestion intégrée de l’eau souterraine constitue un défi majeur pour les activités industrielles, agricoles et domestiques. Dans certains systèmes agricoles, une gestion optimisée de la nappe phréatique représente un facteur important pour améliorer les rendements des cultures et l’utilisation de l'eau. La prévision de la profondeur de la nappe phréatique (PNP) devient l’une des stratégies utiles pour planifier et gérer en temps réel l’eau souterraine. Cette étude propose une approche de modélisation basée sur les arbres de décision pour prédire la PNP en fonction des précipitations, des précédentes PNP et de l'évapotranspiration pour la gestion de l’eau souterraine des champs de canneberges. Premièrement, deux modèles: « Random Forest (RF) » et « Extreme Gradient Boosting (XGB) » ont été paramétrisés et comparés afin de prédirela PNP jusqu'à 48 heures. Deuxièmement, l’importance des variables prédictives a été déterminée pour analyser leur influence sur la simulation de PNP. Les mesures de PNP de trois puits d'observation dans un champ de canneberges, pour la période de croissance du 8 juillet au 30 août 2017, ont été utilisées pour entraîner et valider les modèles. Des statistiques tels que l’erreur quadratique moyenne, le coefficient de détermination et le coefficient d’efficacité de Nash-Sutcliffe sont utilisés pour mesurer la performance des modèles. Les résultats montrent que l'algorithme XGB est plus performant que le modèle RF pour prédire la PNP et est sélectionné comme le modèle optimal. Parmi les variables prédictives, les valeurs précédentes de PNP étaient les plus importantes pour la simulation de PNP, suivie par la précipitation. L’erreur de prédiction du modèle optimal pour la plage de PNP était de ± 5 cm pour les simulations de 1, 12, 24, 36 et 48 heures. Le modèle XGB fournit des informations utiles sur la dynamique de PNP et une simulation rigoureuse pour la gestion de l’irrigation des canneberges. / Integrated ground water management is a major challenge for industrial, agricultural and domestic activities. In some agricultural production systems, optimized water table management represents a significant factor to improve crop yields and water use. Therefore, predicting water table depth (WTD) becomes an important means to enable real-time planning and management of groundwater resources. This study proposes a decision-tree-based modelling approach for WTD forecasting as a function of precipitation, previous WTD values and evapotranspiration with applications in groundwater resources management for cranberry farming. Firstly, two models-based decision trees, namely Random Forest (RF) and Extrem Gradient Boosting (XGB), were parameterized and compared to predict the WTD up to 48-hours ahead for a cranberry farm located in Québec, Canada. Secondly, the importance of the predictor variables was analyzed to determine their influence on WTD simulation results. WTD measurements at three observation wells within acranberry field, for the growing period from July 8, 2017 to August 30, 2017, were used for training and testing the models. Statistical parameters such as the mean squared error, coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient were used to measure models performance. The results show that the XGB algorithm outperformed the RF model for predictions of WTD and was selected as the optimal model. Among the predictor variables, the antecedent WTD was the most important for water table depth simulation, followed by the precipitation. Base on the most important variables and optimal model, the prediction error for entire WTD range was within ± 5 cm for 1-, 12-, 24-, 26-and 48-hour prediction. The XGB model can provide useful information on the WTD dynamics and a rigorous simulation for irrigation planning and management in cranberry fields.

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.