This thesis concerns general improvements to rainfall runoff models and focuses on two particular aspects, namely flood-wave routing in the main channel and consistent parameterisation of the rainfall-runoff process under different degrees of discretization of the catchment. The primary goal is to: 1) describe a general methodology for parameterisation of a rainfall runoff model so that the parameters are consistent across catchments modelled at different discretization scales and 2) develop an improved channel routing technique which takes proper account of the effects of all characteristics of wave motions in the channels. The first of these concerns methods for removing the inconsistency of parameterisation that results from different catchment discretizations in rainfall-runoff models. A stochastic Tokunaga network is developed for dealing with the scaling inconsistence. The problem of network embedding is also discussed. The second is a relatively simple method for the solution of the full dynamic wave equations for one-dimensional channel flow, which accurately simulates the effects of shocks. / PhD Doctorate

Orientador: Anselmo Nogueira / Resumo: Questões: Como é o padrão da diversidade e composição de espécies lenhosas ao longo do cerrado sensu stricto? Quais fatores abióticos estruturam essa diversidade e composição de espécies? Localização: Região do Cerrado no central do Brasil. Metodologia: Distribuímos 34 parcelas permanentes em sete unidades de conservação que possuíssem porções de vegetação cerrado sensu stricto. Aplicando modelos lineares mistos para investigar como é o padrão de distribuição da diversidade – riqueza e alfa de Fisher – e composição de espécies estariam relacionados com os fatores edáficos, climáticos e de pontos de incêndios, no qual o sítio foi tratado como variável randômica nos modelos. Para as análises de composição de espécies utilizamos dados de ocorrência e aplicamos um índice de dissimilaridade estendido para obter os eixos de ordenação em análises de coordenadas principais (PCoA). Análises de matrizes de Mantel simples e parcial também foram aplicados para explorar o papel do espaço na estruturação da comunidade e dos fatores abióticos. Resultados: Embora em nossa escala de amostragem não tenha sido possível identificar fatores preditivos da riqueza de espécies lenhosas, a composição de espécies esteve relacionada com o gradiente de precipitação e frequência dos pontos de incêndio ao longo do Cerrado. Os fatores edáficos não parecem ser determinantes, e sua importância relativa deve ser menor dentro dessa fitofisionomia do Cerrado ou na escala sob estudo. Embora o fogo, como fonte de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Questions: How is the diversity pattern and composition of woody species through cerrado sensu stricto? Which abiotic factors structure this species diversity and composition? Location: Brazilian’s central Cerrado region Methodology: We distributed 34 permanent plots into seven conservation units that had portions of cerrado sensu stricto vegetation. Applying the linear mixed model to investigate how the diversity distribution pattern and species composition would be related with edaphic factors, climatic, and fire frequency in which the site was treated as random variable in the models. For the analysis of species composition, we used a dataset of occurrence, and we applied an index of extended dissimilarity to obtain the ordered axis in Principal Coordination of Analysis (PCoA). Analyses of simple and partial Mantel were also applied to explore the role of distance in the community structural and abiotic factors. Results: Although in our scale of samples were not possible to identify predictive factors of woody species richness, the composition of species were related with the precipitation gradient and frequency of fire frequency through Cerrado. The edaphic factors do not seem to be determined, and its relative importance should be lower in the fitofisionomy of Cerrado or the studied scale. Though the fire, as a source of disturbance recurrent on Cerrado, has given more significant importance in literature explaining a great part of differences in the vegetation biomass b... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

This thesis examines a method for estimating the daytime fluxes of heat, water vapour and carbon dioxide at regional scales by using simple models to combine spatially resolved surface properties with bulk meteorological quantities measured at a central location. The central themes of this thesis are that the spatial and temporal variability of regional scale fluxes are contained in the surface properties and meteorology respectively and that the surface properties can be interpolated across a heterogeneous landscape using remotely sensed data. The regional scale fluxes estimated using this technique are compared to the values from three other methods and this allows some conclusions to be made regarding the relative strengths and weaknesses of each method. The surface property approach yields robust estimates of the fluxes that will be useful in researching exchange processes at regional scales, providing input parameters for, and validation of, the biosphere components of General Circulation Models and testing inventory estimates of CO2 budgets. The surface properties are derived using data from 33 aircraft flights and eight ground-based sites along a 96 km transect established during the 1995 Observations At Several Interacting Scales experiment held near Wagga Wagga, New South Wales, Australia. Surface properties examined are the evaporative fraction (ratio of evapotranspiration to available energy), the Bowen ratio (ratio of sensible heat flux to evapotranspiration), the maximum stomatal conductance (maximum stomatal opening under optimal conditions) and the water-use efficiency (ratio of CO2 flux to evapotranspiration). Maximum stomatal conductance is calculated using a simple model of the stomatal response to light and water vapour deficit assuming soil evaporation occurs at the equilibrium rate. The diurnal trend and day-to-day variability in the surface properties is found to be significantly less than the spatial variability. All of the surface properties examined show some sensitivity to the synoptic conditions. The relationships between the surface properties and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are examined using a 130 km by 50 km sub-scene from a Landsat 5 Thematic Mapper (TM) image obtained five days before the start of the experiment period. The ground-based and aircraft observations are used to calculate the source-area influencing each measurement and this is combined with the Landsat 5 TM data to produce an average, source-area weighted NDVI for each ground-based site and each aircraft location. The source-area model is important because it provides the link between the observations and the remotely sensed data by identifying the surface patch that influences the measurements. Linear relationships are found between the source-area weighted NDVI and the surface properties. The observed relationships are used to interpolate the surface properties over the region covered by the satellite image and spatial variations in water loss and CO2 uptake by the surface vegetation are identified that are not resolved by the ground-based network. Analysis of the ground-based data showed that the spatial variability of the bulk meteorological quantities used in the surface property approach was much less than the diurnal trend in these data. With the small temporal variation in the surface properties noted before, this confirms the utility of assigning the spatial and temporal variability of the fluxes to the surface properties and the meteorology respectively. The combination of surface properties derived from the aircraft data and meteorology measured at a single location at the centre of the transect shows good skill in predicting the observed fluxes. Furthermore, the discrepancies between the predictions and the observations are explained by the different source-areas of the aircraft and ground-based data and much of the bias is removed when the surface properties are scaled from the NDVI of the aircraft source-area to the NDVI of the ground-based sites. Regional scale fluxes of heat and water vapour calculated using the surface property approach agree with averages of the ground-based data and this indicates that the ground-based network was representative of the OASIS region. Estimates of regional scale CO2 fluxes are not available from the ground-based network due to the lack of measurements at the driest ground-based site but the surface property approach yields plausible values. The results demonstrate the utility of extrapolating surface properties across heterogeneous landscapes using remotely sensed data.

In the last thirty years, capitalist social relation on the one hand, created a world that is interconnected in the means of economic and political / on the other hand, produced differentiated and fragmented uneven spaces. In this context, social theory has interested in space and spatial differences, and inserted space into analysis of social relations for some time. In this thesis, the current issue of the construction of subnational regional space is explored through a conceptual approach in which space is included in social theory. Methodologically, a non-dualistic social analysis is considered and the notion of space is attempted to incorporate into this analysis. In this extent, David Harvey&rsquo / s historical-geographical approach, Dick Bryan&rsquo / s identification of capital fractions with different spatial forms of circuit of capital within the capital accumulation process and Jamie Gough&rsquo / s considerations of economic and political relations with scalar aspects are used. The thesis evaluated the law on the Regional Development Agencies and arguments on regional development and regional governance as the process of construction of subnational regional space, and examined the struggle for setting up of Regional Development Agencies within Turkish state. In this framework, thesis came to the conclusion that the changes in the scale of social relations is associated with changes in power relations among social agents, developed through class struggle, and articulated by political projects

Les injections de CO2 à l'échelle industrielle, dans les aquifères salins profonds, vont affecter le système naturel en induisant des perturbations des gradients de pression à court et à moyen terme.Des études prévisionnelles sont nécessaires pour évaluer les risques de contamination (fuites de CO2, déplacement des fluides natifs) et les risques d'interférences entre projets d'injection ou entre utilisations du sous-sol.Les aquifères salins étant généralement peu caractérisés, les incertitudes géologiques sont à considérer lors de l'étude de faisabilité du stockage et des risques associés puisque les paramètres géologiques influencent la réponse du système à l'injection.Nous nous sommes intéressés aux incertitudes résultantes en termes de prévisions de perturbations de pression et de migration de CO2 et à leurs conséquences sur la faisabilité des projets de stockage.Dans un premier temps, les incertitudes de modélisation (changement d'échelle, résolution de la variabilité spatiale des propriétés pétrophysiques) et géologiques (propriétés pétrophysiques de la formation d'injection et de la couverture) ont été étudiées sur des modèles 2D conceptuels. L'objectif étant de balayer les champ d'incertitudes pour des modèles peu coûteux en temps de calcul, pour ensuite, réduire les évaluations à effectuer dans le cadre de la modélisation 3D régionale du système souterrain et y appliquer des méthodes simplifiées, validées en deux dimensions.Des centaines de réalisations stochastiques sont utilisées pour évaluer l'influence de la variabilité spatiale de la perméabilité. Pour limiter le nombre de simulations d'écoulement à effectuer, des méthodes de sélection de réalisations, à partir de "proxy-response" (i.e. approximation de la réponse par une méthode de calcul simplifiée) ont été testées et validées.Ensuite, les modèles 3D sont construits à partir des données d'un modèle hydrogéologique du bassin parisien. Différents scénarios d'injection sont envisagés. La sensibilité de la réponse est étudiée principalement par rapport à la variabilité spatiale de la perméabilité et à la compressibilité des pores. Cette dernière étape permet de mieux appréhender les risques d'interférences en fonction des incertitudes majeures, d'une part des paramètres géologiques, et d'autre part des paramètres physiques liés à l'injection. / This thesis studies the regional-scale response of an aquifer system to a massive CO$_2$ injection. Industrial-scale CO$_2$ injections into deep saline aquifers affect natural groundwater systems by generating short-term to medium-term pressure gradient perturbations. To evaluate contamination risks and interference risks between injection projects or other uses of underground space, modelling studies become necessary. The geological parameters of underground formations are also to be taken into consideration as they certainly influence the injection reponse. But, saline aquifers are generally poorly-characterized which adds uncertainties to an already complex system. This thesis aims to explore uncertainties in pressure perturbations and CO$_2$ migration predictions, and their consequences in terms of CO$_2$ storage feasibility studies. Firstly, modelling and geological uncertainties have been tested on 2D conceptual models. This step, based on simpler models than 3D ones, allows a fast uncertainties discrimination and save computational time. Hundreds of stochastic realizations are generated to define the influence of permeability spatial variability. To limit the number of flow simulations, selection procedures of realizations are applied and tested. Selections are derived from fast-calculations methods called "`proxy-response"'. Secondly, once these methods have been 2D tested and validated, and once a number of uncertainties have been eliminated, these methods and related ones are applied to the underground system 3D modelling. The 3D models have been built based on available data from an existing Paris Basin hydrogeological model. Several injection scenarios have been considered and tested. Permeability spatial variability and pore compressibility are the two main parameters chosen to evaluate the injection response. This last step allows a better definition of interference risks between the major uncertainties from geological parameters and injection-related physical parameters.

Une meilleure connaissance des variations saisonnières et interannuelles du cycle du carbone dans en Amazonie est essentielle afin de comprendre le rôle de cet écosystème dans le changement climatique. La modélisation atmosphérique inverse est un outil puissant pour estimer ces variations, en exploitant l'information sur la distribution spatiale et temporelle des flux de CO2 en surface contenue dans des observations de CO2 atmosphériques. Néanmoins, la confiance en les estimations des flux en Amazonie obtenues à partir des systèmes d'inversion mondiale est faible du fait du manque d'observations dans cette région.Dans ce contexte, j'ai d'abord analysé en détail les estimations de l'échange net de CO2 entre la biosphère et l'atmosphère (NEE) générées par deux inversions mondiales pour la période 2002 — 2010. Ces deux inversions ont assimilé des données provenant du réseau mondial d'observation du CO2 atmosphérique hors de l’Amérique du Sud, et une d'elles a assimilé des observations de quatre stations de surface en Amazonie, qui n'ont jamais été exploitées dans les études d'inversion précédentes. J'ai montré que dans une inversion mondiale les observations de stations loin d'Amazonie et les observations locales contrôlaient la NEE. Pourtant, les résultats ont révélé des structures à très grande échelle peu réalistes. L'analyse a confirmé le manque de stations en Amazonie pour fournir des estimations fiables, et les limites des systèmes d’inversion mondiale avec des modèles à très basse résolution.J'ai donc ensuite évalué l'apport de l'utilisation du modèle atmosphérique régional BRAMS, par rapport à celle du système mondial de prévision météorologique ECMWF, pour le forçage météorologique du modèle de transport atmosphérique CHIMERE simulant le CO2 en Amérique du Sud à haute résolution (~35 km). J'ai simulé le CO2 avec les deux modèles de transport―CHIMERE-BRAMS et CHIMERE-ECMWF. J'ai évalué ces simulations avec les profils verticaux de mesures aéroportées, en analysant les mesures individuelles et les gradients horizontaux de CO2 calculés entre paires de stations dans le sens du vent, à différentes altitudes ou intégrés sur la verticale. Les deux modèles de transport ont simulé les observations de CO2 avec une performance similaire, mais j'ai trouvé une importante incertitude sur les modèles de transport. Les mesures individuelles et les gradients horizontaux ont été surtout sensibles à la NEE, mais aussi, pendant la saison sèche, aux émissions des feux de biomasse (EFIRE). J'ai trouvé que l'assimilation des gradients horizontaux était plus approprié pour les inversions que celle des mesures individuelles, étant donné que les premiers ont été moins sensibles au signal associé aux flux hors de l'Amérique du Sud et à l'incertitude sur le modèle de transport en altitude.Finalement, j'ai développé deux systèmes d'inversion régionale pour l'Amérique du Sud tropicale avec les deux modèles de transport, et j'ai lancé des inversions avec quatre types de vecteurs d'observation: de mesures individuelles et gradients horizontaux sur cinq niveaux verticaux, à la surface, ou de gradients horizontaux intégrés sur la verticale. J'ai trouvé une forte dépendance des estimations des bilans régionaux et sub-régionaux de NEE et EFIRE au modèle de transport, ainsi qu'au vecteur d'observation. Les inversions assimilant des gradients horizontaux ont séparé mieux les signaux de NEE et EFIRE. Cependant, les grandes incertitudes sur les flux inversés ont réduit la confiance en ces estimations. Par conséquent, si mon étude n'a pas amélioré la connaissance des variations saisonnières et interannuelles de la NEE en Amazonie, elle a montré les besoins d'amélioration de la modélisation du transport dans la région et de la stratégie de modélisation inverse, du moins à travers une définition du vecteur d'observation appropriée qui prenne en compte les caractéristiques des données disponibles, et les limitations des modèles de transport actuels. / A better knowledge of the seasonal and inter-annual variations of the Amazon carbon cycle is critical to understand the influence of this terrestrial ecosystem on climate change. Atmospheric inverse modeling is a powerful tool to estimate these variations by extracting the information on the spatio-temporal patterns of surface CO2 fluxes contained in observations of atmospheric CO2. However, the confidence in the Amazon flux estimates obtained from global inversion frameworks is low, given the scarcity of observations in this region.In this context, I started by analyzing in detail the Amazon net ecosystem exchange (NEE) inferred with two global inversions over the period 2002 — 2010. Both inversions assimilated data from the global observation network outside Amazonia, and one of them also assimilated data from four stations in Amazonia that had not been used in previous inversion efforts. I demonstrated that in a global inversion the observations from sites distant from Amazonia, as well as local observations, controlled the NEE inferred through the inversion. The inferred fluxes revealed large-scale structures likely not consistent with the actual NEE in Amazonia. This analysis confirmed the lack of observation sites in Amazonia to provide reliable flux estimates, and exposed the limitations of global frameworks, using low-resolution models to quantify regional fluxes. This limitations justified developing a regional approach.Then I evaluated the benefit of the regional atmospheric model BRAMS, relative to the global forecast system ECMWF, when both models provided the meteorological fields to drive the atmospheric transport model CHIMERE to simulate CO2 transport in tropical South America at high resolution (~35 km). I simulated the CO2 distribution with both transport models―CHIMERE-BRAMS and CHIMERE-ECMWF. I evaluated the model simulations with aircraft measurements in vertical profiles, analyzing the concentrations associated to the individual measurements, but also with horizontal gradients along wind direction between pairs of sites at different altitudes, or vertically integrated. Both transport models simulated the CO2 observations with similar performance, but I found a strong impact of the uncertainty in the transport models. Both individual measurements and horizontal gradients were most sensitive to NEE, but also to biomass burning CO2 emissions (EFIRE) in the dry season. I found that horizontal gradients were more suitable for inversions than individual measurements, since the former were less sensitive fluxes outside South America and further decreased the impact of the transport model uncertainty in altitude.Finally, I developed two analytical regional inversion systems for tropical South America, driven with CHIMERE-BRAMS and CHIMERE-ECMWF, and made inversions with four observation vectors: individual concentration measurements and horizontal gradients at five vertical levels, close to the surface, or horizontal gradients vertically integrated. I found a strong dependency of the inverted regional and sub-regional NEE and EFIRE emissions budgets on both the transport model and the observation vector. Inversions with gradients yielded a better separation of NEE and EFIRE signals. However, the large uncertainties in the inverted fluxes, did not yield high confidence in the estimates. Therefore, even though my study did not improve the knowledge of seasonal and year-to-year variations of the NEE in Amazonia, it demonstrated need of further efforts to improve transport modeling in the region and the inverse modeling strategy, at least through a careful definition of the observation vector that accounts for the characteristics of the available data, and the limitations of the current transport models.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet MAISEO qui associe, entre autres partenaires, la CACG, gestionnaire de l'eau sur des bassins hydrographiques du Sud-Ouest, Météo-France et le CESBIO. Un des objectifs est de proposer des méthodes innovantes et opérationnelles pour l'estimation des besoins en eau des cultures à l'échelle d'un territoire. Il s'agit de fournir au gestionnaire des outils qui lui permettront de mieux gérer la demande en eau d'irrigation liée à la culture dominante présente dans le Sud-Ouest de la France: le maïs. L'objectif de la thèse consistait à estimer les rendements et les besoins en eau du maïs sur de grandes surfaces. Pour cela, nous avons utilisé un modèle agro-météorologique couplé à l'imagerie satellitaire optique. De nombreuses images à haute résolution spatiale et temporelle provenant de différents capteurs ont été utilisées, préfigurant l'arrivée des données Sentinel-2 lancé en 2015. Il s'agissait dans un premier temps de coupler les données satellitaires avec le modèle SAFY (Simple Algorithm For Yield estimates, Duchemin et al., 2008a), qui simule le développement des plantes en se basant sur la théorie des efficiences (Monteith, 1972), afin d'estimer la biomasse et le rendement du maïs. De nombreuses données terrain ont permis de valider les sorties du modèle. A l'échelle régionale, les résultats ont été agrégés et comparés aux statistiques départementales Agreste. Les résultats ont conduit à proposer une nouvelle version du modèle SAFY permettant de prendre en compte la variation temporelle de l'efficience de conversion de la lumière effective (ELUE) et de la surface spécifique foliaire (SLA). Cette modification permet une meilleure prise en compte de la dynamique de croissance de la végétation et une amélioration de l'estimation du rendement tant à l'échelle locale que régionale. La méthode de calibration a également été améliorée afin de limiter le recours aux données in situ difficilement accessibles sur de grandes surfaces. Nous avons pu mettre en évidence l'apport de la double logistique, utilisée pour interpoler les profils temporels de NDVI. Cette interpolation a permis d'affiner la délimitation du cycle cultural et de contraindre plus précisément certains paramètres du modèle comme la date de levée. Une fois contraint par les données satellitaires, le modèle SAFY est capable de reproduire les rendements sur les deux départements avec une bonne précision et ce sans prendre en compte l'évolution du stock d'eau dans le sol (Battude et al., 2016) / This Ph.D. thesis is part of the MAISEO project associating partners among them: the CACG, managing the water supply of several watersheds located in the south west of France, the Meteo-France center and the CESBIO. One of the goals is to develop innovative and operational tools to estimate crops' water needs at the territory scale. The aim is to provide managers tools to better manage the water supplies linked to the predominant crop encountered in south west of France: maize. The objective of the thesis was to estimate the yield and water requirements of maize crop over large areas. For this purpose, we used an agro-meteorological model coupled to optical satellite imagery. Numerous high spatial and temporal resolution images from different sensors have been used, prefiguring the arrival of the Sentinel-2 data launched in 2015. The first part was to combine remote sensing data with the SAFY (Simple Algorithm For Yield estimates) crop model (Duchemin et al., 2008a) that simulates plant development based on Monteith theory (Monteith, 1972) in order to accurately estimate maize biomass and yield. Numerous field data have been used for the validation at local scale. At regional scale, the results have been aggregated and compared to Agreste yield statistics provided by the French government. Results led us to propose a new formulation of the SAFY model taking into account the temporal variation of the effective light use efficiency (ELUE) and of the specific leaf area (SLA). This modification allows a better simulation of the crop growth dynamics and an improvement of yield estimates at the local and regional scale. Furthermore, we changed the calibration method in order to limit the use of in situ data that are difficult to access over large areas. We also highlighted the contribution of the double logistic function, used to interpolate the NDVI time series. This interpolation enables an accurate determination of the crop growing season and it allows constraining some model parameters such as the emergence date. The SAFY model constrained by remote sensing data is able to well reproduce the yield for the two departments without taking into account the evolution of the soil water storage (Battude et al., 2016)

La compréhension de la répartition spatiale des sols et leur cartographie est un enjeu important tant les services écosystémiques rendus par les sols ont un rôle fondamental dans les enjeux agro-environnementaux actuels. A l’échelle nationale, les données pédologiques sont fournies via des cartographies au 1 :250 000 des types de sols (Référentiel Régional Pédologique, RRP) dont la résolution est devenue insuffisante pour répondre à ces enjeux. Placés dans un contexte de cartographie numérique des propriétés des sols à l’échelle régionale (Languedoc-Roussillon) caractérisé par une grande étendue (27 236 km²) et une faible densité de données sur les sols ( 1 observation/13.5 km2), les travaux de thèse ont eu pour objectif de réaliser une nouvelle infrastructure de données pédologiques régionale satisfaisant les spécifications édictées dans le projet international GlobalSoilMap et répondant aux besoins des utilisateurs de la région.Dans un premier temps, plusieurs approches connues de cartographie numérique des sols utilisant les diverses données pédologiques issues du RRP ont été appliquées et comparées entre elles. Les meilleurs résultats ont été obtenus par des approches de régression krigeage utilisant les profils avec analyses de sol existant dans le RRP. Pour le pH, le carbone organique et les variables de texture (argile, limon, sable) les performances de prédiction se sont avérés modérées mais suffisantes pour permettre la production de cartes informatives (R2 entre 0.2 et 0.7). En revanche les propriétés de sol avec une trop faible densité de profils et/ou variant sur des distances trop courtes (Eléments grossier, Profondeur, CEC) n’ont pu être prédites .Dans un deuxième temps, des méthodologies ont été proposées et testées pour mieux estimer les incertitudes de prédictions de propriétés de sol. Concernant les incertitudes locales, des progrès par rapport à l’utilisation de la régression krigeage ont été obtenus avec l’utilisation d’arbres de régression quantile. Ces incertitudes locales ont pu d’autre part être propagées dans les calculs d’indicateurs de sol caractérisant des entités géographiques de la région (exemple : commune). Enfin une troisième étape a été consacrée à la mise en production effective de la nouvelle infrastructure de données pédologique régionale permettant une diffusion des cartes obtenues dans cette thèse vers les utilisateurs.Les résultats de la thèse permettent de démontrer la faisabilité d’une approche de cartographie numérique des propriétés de sols à l’échelle régionale qui pourra être généralisée sur le territoire français. Bien que certains verrous méthodologiques restent à lever (ex : modèles de prédiction pour données censurées, covariable « lithologie »), la faible densité des observations pédologiques stockées actuellement en bases de données représente le facteur limitant majeur qui devra être levé dans l’avenir pour obtenir des cartes numériques de propriétés de sol à des précisions acceptables et incertitudes connues. / Depicting and mapping the soil variability is an important issue since the ecosystem services provided by soils play an important role in solving the current agro-environmental challenges. At the French national scale, the pedological data are currently provided by regional soil databases (« Référentiel Régionaux Pédologiques », RRP) at 1:250,000. However they provide soil information at a spatial resolution that is too coarse for addressing these challenges. This thesis undertakes a Digital Soil Mapping approach at the regional scale in a region (Languedoc-Roussillon) characterized by a great extent (27 236 km ²) and a low density of soil observations (1 observation/13.5 km2). The goal is to produce a new regional infrastructure of pedological data that could satisfy the specifications enacted in the international project GlobalSoilMap and that meets the needs of the local end-users. In a first step, several known approaches of digital soil mapping using the various pedological data available in the RRP were applied and compared. The best results were obtained by a regression-kriging approach using the legacy measured soil profiles of the RRP. For the pH, organic carbon and the variables of texture (clay, silt, sand) the performances of prediction were of moderate quality but sufficient to allow the production of informative maps (R2 between 0.2 and 0.7). Conversely the soil properties with a too low density of profiles and/or that varied within too short distances (coarse fragment, soil Depth, CEC) could not be predicted. In a second step, methodologies were proposed and tested for better estimating uncertainties of predictions of soil properties. Concerning local uncertainties, a progress compared to the use of Regression Kriging was obtained with the use of Quantile Regression Tree. These local uncertainties could in addition be propagated in calculations of soil indicators characterizing the geographical entities of the area (example: districts). Finally a third stage was devoted to the setting in effective production of the new regional infrastructure of pedological data, which allowed the diffusion of the maps obtained in this thesis towards the users. The results of the thesis demonstrate the feasibility of a digital soil mapping approach at the regional scale that could be generalized over the French territory. Although some methodological obstacles have to be addressed (ex: models of prediction for censored data, soil covariate “lithology”), the low density of the pedological observations currently stored in regional databases represents the major limiting factor, which will have to be addressed in the future to obtain digital maps of soil properties with acceptable and known precision.

En régions méditerranéennes, la gestion de l'eau à partir d'outils d'aide à la décision requiert la connaissance des échanges d'énergie et de masse entre la surface et l'atmosphère, dont l'évapotranspiration, qui représente la composante majeure du cycle hydrologique. Les avancées récentes, en termes de modélisation des Transferts Sol-Végétation-Atmosphère (TSVA) pour des couverts homogènes et d'assimilation des données de télédétection, principalement à l'échelle subrégionale, permettent d'envisager le passage à l'échelle régionale pour des couverts complexes de type cultures en rang. L'objectif de ce travail est de développer une modélisation versatile et de la caler par télédétection à l'échelle régionale sur un bassin versant viticole. Les investigations sont menées sur le bassin versant de la Peyne, dans le cadre de l'ORE OMERE. Une analyse bibliographique a permis de sélectionner un modèle TSVA à vocation régionale avec un nombre réduit de paramètres. L'implémentation de ce modèle est motivée par des objectifs de versatilité mais aussi d'inclusion dans une plateforme de simulation. Parallèlement, l'évapotranspiration a été spatialisée à l'échelle régionale par synergie des données télédétectées infrarouge thermique ASTER et Landsat. Les chroniques d'évapotranspiration obtenues sont ensuite utilisées pour caler le modèle TSVA. / In Mediterranean regions, decision making tools for water management require knowledge of water and mass exchanges between land surface and atmosphere, where evapotranspiration is the main component of the hydrological cycle. Recent advances, in terms of modeling and remote sensing, mainly at the subregional scale for homogeneous canopies, allow foreseeing the regional extent for complex landscapes such as row crops. This work aims to propose and calibrate a versatile modeling at the regional scale over a vineyard watershed, the calibration relying on remote sensing. A literature review allows selecting a SVAT model with a regional scope and a limited number of parameters. Model implementation is motivated by versatility and further inclusion into a simulation platform. Then, evapotranspiration is spatialized synergistically by using thermal infrared data from ASTER and Landsat remote sensors. Next, the time series obtained for evapotranspiration are used for calibrating the selected SVAT model. These investigations are conducted over the Peyne watershed, within the framework of the OMERE Observatory for environmental research.

Dans le contexte du réchauffement climatique, des états et des villes s’engagent à réduire leurs émissions de gaz à effet de serre et en particulier celles de CO2. Une quantification précise des émissions est nécessaire aux scientifiques et aux décideurs politiques. La qualité des inventaires des émissions dues à la consommation des combustibles fossiles, qui reposent sur des données statistiques compilées et rapportées par les émetteurs, reste très variable selon les pays. Les mesures atmosphériques et la modélisation inverse pourraient fournir une information indépendante pour la vérification de ces émissions. Il est cependant difficile de séparer le signal de CO2 fossile (CO2CF) du signal des flux naturels dans les mesures atmosphériques fournies par les réseaux continentaux de mesure au sol. L’objectif de ma thèse est d’améliorer la compréhension du potentiel des données de 14CO2, un des traceurs permettant de séparer le signal de CO2CF des autres sources de CO2, pour l’estimation objective des émissions fossiles aux échelles nationales par inversion atmosphérique.J’ai développé des systèmes d’inversions mondiaux basés sur le modèle de transport atmospherique LMDz à basse résolution (2.5° ×3.75°), et reposant sur des réseaux de mesure du CO2 et du 14CO2, résolvant les émissions fossiles à l’échelle subcontinentale / mensuelle en Europe et en Chine.Dans le Chapitre 2, j’ai défini et quantifié les sources d’erreurs de modélisationprincipales, puis analysé leur impact pour l’estimation des bilans d’émissions fossiles à grande échelle avec un système d’inversion mondial en faisant l’hypothèse que les données de CO2CF peuvent être directement déduites des données de 14CO2. Les analyses soulignent l’impact de la méconnaissance de la distribution spatiale des émissions de CO2 et du CO2CF aux résolutions spatiales plus fines que celle du modèle de transport.Dans le Chapitre 3, j’ai utilisé le système, les hypothèses et les diagnostics d’erreurs de modélisation du Chapitre 2 dans une série d’expériences avec des données synthétiques pour évaluer le potentiel d’un tel système d’inversion et de différents réseaux d’observation virtuels pour l’estimation les bilans régionaux d' émission fossile en Europe. Les résultats indiquent qu’en assimilant des moyennes sur 2 semaines de mesures CO2CF issues du réseau actuel de 17 sites 14CO2 en Europe, l’inversion réduirait l’incertitude sur les émissions mensuelles pour l’Ouest de l’Allemagne de 30% par rapport à l’incertitude supposée sur les inventaires utilisés comme connaissance a priori dans le cadre du formalisme Bayésien de l’inversion. En utilisant un réseau plus dense en Europe, constitué de 43 futurs sites, des réductions d’incertitude de 47% pourraient être réalisées pour les bilans annuels des émissions pour les régions où le réseau serait le plus dense.Dans le Chapitre 4, j’ai implémenté un système d’inversion global isotopique permettant d'assimiler conjointement des données atmosphériques de CO2 et de 14CO2 pour résoudre simultanément les émissions fossiles et les flux naturels de CO2 en Europe et en Chine. L’objectif est de dépasser l’hypothèse que les variations de 14CO2 ne sont liées qu’au CO2CF, en tenant compte ses flux de 14CO2 non fossiles. Les résultats confirment que les données de 14CO2 sont utiles pour séparer le CO2CF du signal des flux naturels près des régions fortement émettrices, rendant les données de 14CO2 moyennes sur 2 semaines plus efficaces que les données journalières de CO2 pour l’estimation des émissions. / Climate change has prompted nations, provinces, and cities to take actions to reduce anthropogenic sources of CO2 and other greenhouse gases. Accurate and consistent quantification of the emissions is required for both scientists and policymakers. Inventories of the CO2 emissions due to fossil fuel combustion are based on statistical data collected and reported by the emitters themselves and their quality is highly variable between countries. In principle, atmospheric measurements and inverse modeling could provide independent information to verify and evaluate these emissions. However, there are difficulties to separate the fossil fuel CO2 signal (FFCO2) from the signal of natural CO2 fluxes, in the atmospheric CO2 measurements from ground based continental networks. In this thesis, I aimed to improve the understanding of the potential of atmospheric 14CO2 measurements, one of the few tracers helping to separate FFCO2 from the signal of other CO2 sources, for the objective estimate of the fossil fuel emissions at national or provincial scales based on atmospheric inversion.I developed global inversion systems based on the global coarse-resolution (2.5°×3.75°) LMDZ atmospheric transport model, and on continental networks of atmospheric observations of CO2 and 14CO2, solving for the fossil fuel emissions at sub-continental / monthly scales in Europe and in China.In Chapter 2, I defined and quantified critical sources of modeling errors and their impact on the inversion of large-scale budget of the fossil fuel emissions when using a global inversion system and assuming FFCO2 data can be directly derived from 14CO2 measurements. The analysis highlighted the impact of ignoring the spatial distribution of the emissions and FFCO2 at a resolution higher than that of the transport model.In Chapter 3, I applied inversions with the system, assumptions and diagnostics of the modeling error from Chapter 2 in a series of Observing System Simulation Experiments to evaluate the skill of such an inversion system and of different virtual observation networks for estimating regional budgets of fossil fuel emissions in Europe. Results indicate that if assimilating continuous 2-week mean FFCO2 data from 17 existing 14CO2 European sites, the inversion would reduce the uncertainties in monthly fossil fuel emissions of western Germany by 30% compared to the assumed uncertainty in the inventories used as a prior knowledge in the Bayesian framework of the inversion. Using a larger network of 43 European sites that may be available in the future, up to 47% uncertainty reduction could be achieved for annual budgets of fossil fuel emissions for regions where the network would be the densest.In Chapter 4, I implemented a global isotopic inversion system that jointly assimilates atmospheric observations of CO2 and 14CO2 to simultaneously solve for fossil fuel emissions and natural CO2 fluxes over Europe and China. The purpose is to move beyond the assumption that variations in 14CO2 relate only to FFCO2 by accounting for non-fossil 14CO2 fluxes. The results confirm that 14CO2 data are useful to separate FFCO2 from the signal of natural fluxes at sites close to large emission regions, making 2-week mean 14CO2 data more efficient than daily CO2 data for estimating the emissions.