Le modèle de surface Soil, Vegetation, and Snow (SVS) a été récemment mis au point par Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) à des fins opérationnelles de prévisions météorologique et hydrologique. L’objectif principal de cette étude est d’évaluer la capacité de SVS, en mode hors ligne à l’échelle de points de grille, à simuler différents processus par rapport aux observations in situ. L’étude est divisée en deux parties: (1) une évaluation des processus de surface terrestre se produisant dans des conditions sans neige, et (2) une évaluation des processus d’accumulation et de fonte de la neige. Dans la première partie, les flux d’énergie de surface et la teneur en eau ont été évalués sous des climats arides, méditerranéens et tropicaux pour six sites sélectionnés du réseau FLUXNET ayant entre 4 et 12 ans de données. Dans une seconde partie, les principales caractéristiques de l’enneigement sont examinées pour dix sites bien instrumentés ayant entre 8 et 21 ans de données sous climats alpins, maritimes et taiga du réseau ESM-SnowMIP. Les résultats de la première partie montrent des simulations réalistes de SVS du flux de chaleur latente (NSE = 0.58 en moyenne), du flux de chaleur sensible (NSE = 0.70 en moyenne) et du rayonnement net (NSE = 0.97 en moyenne). Le flux de chaleur dans sol est raisonnablement bien simulé pour les sites arides et un site méditerranéen, et simulé sans succès pour les sites tropicaux. Pour sa part, la teneur en eau de surface a été raisonnablement bien simulée aux sites arides (NSE = 0.30 en moyenne) et méditerranéens (NSE = 0.42 en moyenne) et mal simulée aux sites tropicaux (NSE = -16.05 en moyenne). Les performances du SVS étaient comparables aux simulations du Canadian Land surface Scheme (CLASS) non seulement pour les flux d’énergie et le teneur en eau, mais aussi pour des processus plus spécifiques tels que l’évapotranspiration et le bilan en eau. Les résultats de la deuxième partie montrent que SVS est capable de reproduire de manière réaliste les principales caractéristiques de l’enneigement de ces sites. Sur la base des résultats, une distinction claire peut être faite entre les simulations aux sites ouverts et forestiers. SVS simule adéquatement l’équivalent en eau de la neige, la densité et la hauteur de la neige des sites ouverts (NSE = 0.64, 0.75 et 0.59, respectivement), mais présente des performances plus faibles aux sites forestiers (NSE = - 0.40, 0.15 et 0.56, respectivement), ce qui est principalement attribué aux limites du module de tassement et à l’absence d’un module d’interception de la neige. Les évaluations effectuées au début, au milieu et à la fin de l’hiver ont révélé une tendance à la baisse de la capacité de SVS à simuler SWE, la densité et l’épaisseur de la neige à la fin de l’hiver. Pour les sites ouverts, les températures de la neige en surface sont bien représentées (RMSE = 3.00 _C en moyenne), mais ont montré un biais négatif (PBias = - 1.6 % en moyenne), qui était dû à une mauvaise représentation du bilan énergétique de surface sous conditions stables la nuit. L’albédo a montré une représentation raisonnable (RMSE = 0.07 en moyenne), mais une tendance à surestimer les valeurs de fin d’hiver (biais = 0,04 sur la fin de l’hiver), en raison de la diminution progressive pendant les longues périodes de fonte. Enfin, un test de sensibilité a conduit à des suggestions aux développeurs du modèles. Les tests de sensibilité du processus de fonte de la neige suggèrent l’utilisation de la température de surface de la neige au lieu de la température moyenne lors du calcul. Cela permettrait d’améliorer les simulations SWE, à l’exception de deux sites ouverts et d’un site forestier. Les tests de sensibilité à la partition des précipitations permettent d’identifier une transition linéaire de la température de l’air entre 0 et 1 _C comme le meilleur choix en l’absence de partitions observées ou plus sophistiquées. / The Soil, Vegetation, and Snow (SVS) land surface model has been recently developed at Environment and Climate Change Canada (ECCC) for operational numerical weather prediction (NWP) and hydrological forecasting. The main goal of this study is to evaluate the ability of SVS, in offline point-scale mode, to simulate different processes when compared to in-situ observations. The study is divided in two parts: (1) an evaluation of land-surface processes occuring on snow-free conditions, and (2) and evaluation of the snow accumulation and melting processes. In the first part, surface heat fluxes and soil moisture were evaluated under arid, mediterranean, and tropical climates at six selected sites of the FLUXNET network having between 4 and 12 years of data. In the second part, the main characteristics of the snow cover are examined at ten well-instrumented sites having between 8 and 21 years under alpine, maritime and taiga climates from ESM-SnowMIP network. Results of the first part show SVS’s realistic simulations of latent heat flux (NSE = 0.58 on average), sensible heat flux (NSE = 0.70 on average), and net radiation (NSE = 0.97 on average). Soil heat flux is reasonably well simulated for the arid sites and one mediterranean site, and poorly simulated for the tropical sites. On the other hand, surface soil moisture was reasonably well simulated at the arid (NSE = 0.30 on average) and mediterranean sites (NSE = 0.42 on average) and poorly simulated at the tropical sites (NSE = - 16.05 on average). SVS performance was comparable to simulations of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) not only for energy fluxes and soil moisture, but more specific processes such as evapotranspiration and water balance. Results of the second part show that SVS is able to realistically reproduce the main characteristics of the snow cover at these sites. Based on the results, a clear distinction between simulations at open and forest sites can be made. SVS is able to simulate well snow water equivalent, density and snow depth at open sites (NSE = 0.64, 0.75 and 0.59, respectively), but exhibits lower performances over forest sites (NSE = - 0.40, 0.15 and 0.56, respectively), which is attributed mainly to the limitations of the compaction scheme and the absence of a snow interception scheme. Evaluations over early, mid and end winter periods revealed a tendency to decrease SVS’s ability to simulate SWE, density and snow depth during end winter. At open sites, SVS’ snow surface temperatures are well represented (RMSE = 3.00_C on average), but exhibited a cold bias (PBias = - 1.6% on average), which was due to a poor representation of the surface energy balance under stable conditions at nighttime. Albedo showed a reasonable representation (RMSE = 0.07 on average), but a tendency to overestimate end winter albedo (bias = 0.04 over end winter), due to the slow decreasing rate during long melting periods. Finally, sensitivity tests to the snow melting process suggest the use of surface snow temperature instead of the average temperature when computing the melting rate. This would provide the improvement of the SWE simulations, with exception of two open and one forest sites. Sensitivity tests to partition of precipitation allows to identify a linear transition of air temperature between 0 and 1_C as the best choice in the absence of observed or more sophisticated partitions

Nous abordons la prévision probabiliste des débits à partir de deux perspectives basées sur la complémentarité de multiples modèles hydrologiques (diversité). La première exploite une méthodologie hybride basée sur l’évaluation de plusieurs modèles hydrologiques globaux et d’outils d’apprentissage automatique pour la sélection optimale des prédicteurs, alors que la seconde fait recourt à la construction d’ensembles de réseaux de neurones en forçant la diversité. Cette thèse repose sur le concept de la diversité pour développer des méthodologies différentes autour de deux problèmes pouvant être considérés comme complémentaires. La première approche a pour objet la simplification d’un système complexe de prévisions hydrologiques d’ensemble (dont l’acronyme anglais est HEPS) qui dispose de 800 scénarios quotidiens, correspondant à la combinaison d’un modèle de 50 prédictions météorologiques probabilistes et de 16 modèles hydrologiques globaux. Pour la simplification, nous avons exploré quatre techniques: la Linear Correlation Elimination, la Mutual Information, la Backward Greedy Selection et le Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Nous avons plus particulièrement développé la notion de participation optimale des modèles hydrologiques qui nous renseigne sur le nombre de membres météorologiques représentatifs à utiliser pour chacun des modèles hydrologiques. La seconde approche consiste principalement en la sélection stratifiée des données qui sont à la base de l’élaboration d’un ensemble de réseaux de neurones qui agissent comme autant de prédicteurs. Ainsi, chacun d’entre eux est entraîné avec des entrées tirées de l’application d’une sélection de variables pour différents échantillons stratifiés. Pour cela, nous utilisons la base de données du deuxième et troisième ateliers du projet international MOdel Parameter Estimation eXperiment (MOPEX). En résumé, nous démontrons par ces deux approches que la diversité implicite est efficace dans la configuration d’un HEPS de haute performance. / In this thesis, we tackle the problem of streamflow probabilistic forecasting from two different perspectives based on multiple hydrological models collaboration (diversity). The first one favours a hybrid approach for the evaluation of multiple global hydrological models and tools of machine learning for predictors selection, while the second one constructs Artificial Neural Network (ANN) ensembles, forcing diversity within. This thesis is based on the concept of diversity for developing different methodologies around two complementary problems. The first one focused on simplifying, via members selection, a complex Hydrological Ensemble Prediction System (HEPS) that has 800 daily forecast scenarios originating from the combination of 50 meteorological precipitation members and 16 global hydrological models. We explore in depth four techniques: Linear Correlation Elimination, Mutual Information, Backward Greedy Selection, and Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). We propose the optimal hydrological model participation concept that identifies the number of meteorological representative members to propagate into each hydrological model in the simplified HEPS scheme. The second problem consists in the stratified selection of data patterns that are used for training an ANN ensemble or stack. For instance, taken from the database of the second and third MOdel Parameter Estimation eXperiment (MOPEX) workshops, we promoted an ANN prediction stack in which each predictor is trained on input spaces defined by the Input Variable Selection application on different stratified sub-samples. In summary, we demonstrated that implicit diversity in the configuration of a HEPS is efficient in the search for a HEPS of high performance.

Titre de l'écran-titre (visionné le 8 novembre 2023) / Le séchage à l'air libre du bois d'œuvre est une bonne stratégie à adopter pour un scieur. Il permet de réduire les coûts reliés au séchage et d'augmenter la capacité de séchage d'un site, tout en améliorant la qualité finale des produits. Il peut être utilisé comme stratégie de séchage complet ou bien comme pré-séchage à l'air libre avant de passer aux séchoirs conventionnels. Cependant, il demande un suivi manuel et une gestion de l'inventaire qui peuvent être exigeants sans outil automatisé. En réponse à cet enjeu, l'utilisation d'un modèle de simulation du séchage du bois est justifiée. En combinaison avec une station météorologique, le modèle étudié (FPdrySim) pourrait être utilisé en temps réel. L'objectif général de cette étude est donc de déterminer si l'ajout de données météorologiques (température sèche, température humide, vitesse et direction du vent, pluie et rayonnement solaire) dans FPdrySim pourrait lui permettre de prédire la teneur en humidité du bois pendant son séchage à l'air. Dans l'éventualité que ses prédictions soient justes, le simulateur pourrait être utilisé comme outil automatisé d'aide à la décision et de gestion de l'inventaire, pour la formation des lots de séchage et l'optimisation de l'homogénéité des lots à l'entrée des séchoirs. Deux séries d'essais ont été menées aux mois de mai et d'août 2022. Ces essais ont eu pour objectif de suivre le séchage à l'air libre de paquets de sapin baumier et d'épinette blanche pendant quatre semaines, dans des conditions météorologiques d'entreposage monitorées. Les coefficients de détermination globaux calculés entre la prédiction du modèle et la teneur en humidité moyenne réelle sont de 0,83 et de 0,94 pour les essais du mois de mai et d'août respectivement. La prédiction sur la distribution de la teneur en humidité pourrait être améliorée. Néanmoins, les résultats sont favorables à la continuation du projet vers une étape subséquente de plus grande échelle.

Ce document défend la thèse selon laquelle les prévisions hydrologiques d'ensemble possèdent une utilité opérationnelle supérieure à celle de leur contrepartie déterministe, autant dans le cas des prévisions basées sur des réseaux de neurones que pour des prévisions provenant d'un modèle hydrologique physique couplé à des prévisions météorologiques d'ensemble. Pour ce faire, deux séries de prévisions hydrologiques d'ensemble sont produites. La première série exploite un ensemble de réseaux de neurones tandis que la deuxième série provient du modèle hydrologique physique HYDROTEL auquel sont fournies des prévisions météorologiques d'ensemble issues de deux modèles atmosphériques développés par Environnement Canada. Puisque la simplicité de mise en oeuvre des réseaux de neurones de type perceptron multicouches le permet, ceux-ci sont testés sur six bassins versants. Les prévisions provenant du modèle HYDROTEL, quant à elles, concernent uniquement le bassin versant de la rivière Gatineau, qui comporte plusieurs ouvrages de production hydroélectrique. Cette particularité permet l'étude de la performance économique des prévisions hydrologiques d'ensemble pour la gestion du système. De plus, cette expérience se déroulant en période de crue, on peut démontrer l'intérêt des prévisions d'ensemble pour la prévention des débordements dans ce secteur. Par ailleurs, une comparaison entre les prévisions d'ensemble et les débits observés est effectuée à l'aide de critères de performance spécifiques aux prévisions d'ensemble, tels que le Continuous Ranked Probability Score ainsi que sa décomposition. Cette approche répandue chez les partisans des modèles physiques est toutefois novatrice du point de vue des ensembles neuronaux. Elle permet de démontrer la pertinence de conserver l'intégralité de l'ensemble neuronal plutôt que de l'agréger en une valeur moyenne, puisque l'ensemble offre une performance prévisionnelle supérieure. VI L'analyse des prévisions brutes, toute provenance confondue, révèle la présence d'un biais ainsi qu'une sous-estimation de l'incertitude (sous-dispersion) importante. Consé-quemment, quatre méthodes de post-traitement des prévisions sont appliquées et comparées. Ces méthodes, majoritairement basées sur une procédure de type noyaux, sont aussi testées sur deux jeux de prévisions d'ensemble synthétiques simples, afin d'effectuer une expérience plus théorique pour laquelle la réponse attendue est connue.

L'objet principal de ce mémoire est l'analyse des données météorologiques provenant de stations installées en 2002 à Salluit. Deux objectifs ont orienté cette analyse : la mise à jour statistique des données et l'étude d'événements climatiques ayant un impact significatif sur la communauté. Compte tenu des sources d'informations disponibles, deux types d'événements ont été étudiés : le réchauffement des températures et les épisodes de vents violents. Les résultats montrent une augmentation des températures atmosphériques, particulièrement marquée durant la dernière décennie et qui s'est manifestée surtout à l'hiver. Les résultats démontrent également que les Sallumiut composent régulièrement avec des vents violents, parfois de force Ouragan. Le village est cependant bien protégé par les flancs de la vallée, étant proie à moins d'épisodes que le sommet des plateaux avoisinants. Puisque ces événements ont eu des répercussions importantes et que les projections climatiques pour l'Arctique prévoient une augmentation de ces derniers, il est impératif d'assurer un suivi climatique rigoureux.

Le changement climatique en cours et à venir, qui se traduit au Canada comme dans la plupart des régions du monde par un climat plus chaud, peut être parfois amplifié en fonction des conditions de surface et notamment dans les zones urbanisées durant la saison estivale. Compte tenu que la moitié de l'humanité vit désormais en ville, l'urbanisation est un enjeu dans le réchauffement global. La grande métropole de Montréal au sud du Québec est une région soumise à une urbanisation propice à la formation d'îlots de chaleur urbains (ICU) qui ont une influence sur le climat régional. La présente étude analyse durant des périodes estivales l'évolution du comportement thermique de Montréal au cours des 20 dernières années (1984-2005), afin d'en dresser le bilan à l'aide d'une série d'images satellites Landsat 5 TM. Suite au traitement de dix images Landsat 5, la localisation et l'amplitude des ICU sur le territoire ont été établies. Les secteurs fortement minéralisés et/ou végétalisés ont été identifiés en explorant la relation entre les températures de surface et l'indice de végétation Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Ainsi on a pu constater que certaines municipalités et/ou arrondissements (ou portions du territoire) présentent des bilans thermiques de surface forts différents. Certains ont vu leur couvert végétal disparaître peu à peu à l'instar de nouvelles constructions, faisant croître la superficie au sol et l'intensité des ICU. D'autres ont en revanche concilié urbanisme et environnement en maintenant les espaces verts, ce qui a limité voire diminué la chaleur à certains endroits. Les résultats montrent aussi que les îlots de chaleur se sont amplifiés au cours des décennies quelque soit le mois ou l'année, en particulier dans la moitié sud-ouest de l'île de Montréal. Ce comportement thermique résulte donc d'une distribution des surfaces végétalisées versus non (ou peu) végétalisées. Dans cette recherche nous démontrons que la corrélation entre ces températures de surface et le NDVI est très forte avec un gradiant allant de températures fraiches pour les zones vertes vers des valeurs beaucoup plus chaudes pour les secteurs minéralisés. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Îlot de chaleur urbain, Télédétection, Infrarouge thermique, Comportement thermique, Indice de végétation NDVI, Analyse en composante principale.

Les modèles de prévision opérationnelle du temps résolvent numériquement les équations de la mécanique des fluides en calculant l'évolution de champs (pression, température, humidité, vitesses) définis comme moyennes horizontales à l'échelle des mailles d'une grille (et à différents niveaux verticaux).<p><p>Les processus d'échelle inférieure à la maille jouent néanmoins un rôle essentiel dans les transferts et les bilans de chaleur, humidité et quantité de mouvement. Les paramétrisations physiques visent à évaluer les termes de source correspondant à ces phénomènes, et apparaissant dans les équations des champs moyens aux points de grille.<p><p>Lorsque l'on diminue la taille des mailles afin de représenter plus finement l'évolution des phénomènes atmosphériques, certaines hypothèses utilisées dans ces paramétrisations perdent leur validité. Le problème se pose surtout quand la taille des mailles passe en dessous d'une dizaine de kilomètres, se rapprochant de la taille des grands systèmes de nuages convectifs (systèmes orageux, lignes de grain).<p><p>Ce travail s'inscrit dans le cadre des développements du modèle à mailles fines ARPÈGE ALADIN, utilisé par une douzaine de pays pour l'élaboration de prévisions à courte échéance (jusque 48 heures).<p><p>Nous décrivons d'abord l'ensemble des paramétrisations physiques du modèle.<p>Suit une analyse détaillée de la paramétrisation actuelle de la convection profonde. Nous présentons également notre contribution personnelle à celle ci, concernant l'entraînement de la quantité de mouvement horizontale dans le nuage convectif.<p>Nous faisons ressortir les principaux points faibles ou hypothèses nécessitant des mailles de grandes dimensions, et dégageons les voies pour de nouveaux développements.<p>Nous approfondissons ensuite deux des aspects sortis de cette discussion: l'usage de variables pronostiques de l'activité convective, et la prise en compte de différences entre l'environnement immédiat du nuage et les valeurs des champs à grande échelle. Ceci nous conduit à la réalisation et la mise en œuvre d'un schéma pronostique de la convection profonde.<p>A ce schéma devraient encore s'ajouter une paramétrisation pronostique des phases condensées suspendues (actuellement en cours de développement par d'autres personnes) et quelques autres améliorations que nous proposons.<p>Des tests de validation et de comportement du schéma pronostique ont été effectués en modèle à aire limitée à différentes résolutions et en modèle global. Dans ce dernier cas l'effet du nouveau schéma sur les bilans globaux est également examiné.<p>Ces expériences apportent un éclairage supplémentaire sur le comportement du schéma convectif et les problèmes de partage entre la schéma de convection profonde et le schéma de précipitation de grande échelle.<p><p>La présente étude fait donc le point sur le statut actuel des différentes paramétrisations du modèle, et propose des solutions pratiques pour améliorer la qualité de la représentation des phénomènes convectifs.<p><p>L'utilisation de mailles plus petites que 5 km nécessite enfin de lever l'hypothèse hydrostatique dans les équations de grande échelle, et nous esquissons les raffinements supplémentaires de la paramétrisation possibles dans ce cas.<p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Depuis plusieurs années, la prévision d'ensemble suscite beaucoup d'intérêt en météorologie et en hydrologie. Le dessein de ce type de prévisions est d'évaluer l'incertitude du système pour la présenter sous la forme d'un ensemble de prévisions probables. En hydrologie, la prévision d'ensemble (PHE) est produite en fournissant au modèle pluie-débit les prévisions météorologiques d'ensemble (PME). La valeur ajoutée de cette prévision, comparée à la prévision hydrologique déterministe typique (PHD), pourrait s'avérer d'une grande utilitée pour la gestion en situation de crue. Dans le cadre de cette maîtrise, des PHE de débits et de niveaux sont produites sur le bassin versant du Haut Saint-François pour deux périodes qui ont connu des événements de crues. Les PHE de débits sont simluées en fournissant au modèle hydrologique HYDROTEL la PME issue du système opérationnel d'ensemble canadien. Ces PHE se sont avérées plus performantes que les PHD à partir de l'horizon 24 heures. L'évaluation des PHE obtenues a également démontré que les PHE sous-estiment l'incertitude réelle du système. Cette sous-dispersion de l'ensemble, prononcée lors des premiers pas de temps, s'atténue avec l'horizon. Pour corriger cette sous-dispersion des débits, un post-traitement par la méthode du meilleur membre est appliqué. Cette méthode s'avère efficace et permet d'améliorer la fiabilité de la prévision. Par contre, le post-traitement crée une discontinuité temporelle des hydrogrammes. Pour pallier cette situation, les PHE brutes sous-dispersées sont donc fournies en entrée au modèle hydraulique HEC-RAS pour estimer les niveaux d'eau. Ces prévisions d'ensemble de niveaux présentent également une sous-dispersion, et cela peu importe l'horizon de prévision. L'analyse des prévisions émises les jours précédents les événements de crues a finalement permis de faire quelques observations. Pour l'un des événements, les prévisions probabilistes ont réussi à anticiper l'événement deux jours plus tôt que la prévision déterministe. À 24 heures de préavis, l'incertitude sur les prévisions émises était importante pour les deux événements étudiés. Ce mémoire constitue un premier pas vers l'implantation d'un système opérationnel utilisant les prévisions hydrologiques d'ensemble.

La croissance démographique récente au Nunavik a amené l'expansion de certains villages nordiques près de zones de relief propice au déclenchement d'avalanches de neige tant à l'hiver qu'au printemps. Dans l'optique de développer une méthode de prévision précoce des avalanches au Nunavik, la surveillance des versants en contexte périglaciaire est primordiale. Les objectifs principaux de cette recherche sont donc de caractériser les événements avalancheux survenus de 2017 à 2020 sur le versant sud-ouest de la vallée Tasiapik (Umiujaq, Nunavik) et d'identifier les conditions météorologiques favorables à leur déclenchement. Pour ce faire, nous avons utilisé des appareils photographiques automatisés qui affichent une valeur de température sur chaque image capturée. Les données de température extraites sur près de 39 500 photographies ont été comparées aux données de température de deux stations météorologiques à proximité. Les résultats ont démontré que les appareils photographiques sont précis pour la mesure de la température à la fin de l'automne et à l'hiver. Au printemps et en été, ils ont une grande propension à surestimer la température. Les erreurs de mesure de température des appareils photographiques ont été statistiquement liées à la couverture nuageuse et à la radiation solaire incidente moyenne journalière. Par ailleurs, les photographies ont permis de caractériser 130 dépôts avalancheux. Deux principaux régimes d'avalanches ont été décrits : un régime hivernal, et un régime printanier. Des analyses de régression progressive ont permis d'établir que les conditions météorologiques propices au déclenchement des avalanches hivernales sont l'augmentation de la température minimale quotidienne et les chutes de neige ≥ à 10 cm à court terme (2 à 4 jours). Au printemps, ces conditions consistent en l'accumulation de degrés-jours de fonte, l'augmentation de la température minimale quotidienne, et la hauteur du couvert nival. Deux modèles de régression logistique ont été testés. Ensemble, ces modèles ont maintenu un taux de bonne classification global de 70.21% et ont correctement identifié 45 des 79 journées avalancheuses observées dans la vallée Tasiapik de 2017 à 2020. / Recent population growth in Nunavik has led to the expansion of northern villages some of which are located near mountainous areas prone to snow avalanches releases in winter and in spring. To develop an early avalanche forecasting method in Nunavik, monitoring of slopes in a periglacial context is essential. The main objectives of this research were to characterize avalanche events that occurred from 2017 to 2020 on the southwestern slope of the Tasiapik Valley (Umiujaq, Nunavik) and to identify the meteorological conditions that were favorable to their triggering. To do so, we used automated time-lapse cameras which displayed a temperature value on each captured image. Temperature data extracted from nearly 39,500 photographs were compared to temperature data from two nearby weather stations. The results showed that the cameras were accurate in measuring temperature in the late fall and winter. In spring and summer, they have a high propensity to overestimate temperature. The temperature measurement errors of the cameras were statistically related to the observable cloud coverage and the daily average incident solar radiation. In addition, the photographs were used to characterize 130 snow avalanche deposits. Two main avalanche regimes were described: winter and spring. Stepwise regression analyses established that the meteorological conditions conducive to winter snow avalanche initiation are the increasing daily minimum air temperature and short term (2-4 days) snowfall episodes ≥ 10 cm. In spring, these conditions are the accumulation of melting degree days, the increase in daily minimum air temperature, and snow cover height. Two logistic regression models were tested. Together, the models maintained a global correct classification rate of 70.21% correctly identifying 45 of 79 avalanche days observed within Tasiapik Valley from 2017 to 2020.

Durant les mois de janvier et février 2019, trois embâcles ont forcé l'arrêt de la navigation commerciale vers le Port de Montréal. Ce mémoire présente les conditions météorologiques associées aux embâcles sur le fleuve Saint-Laurent de l'hiver 2018-2019. Il explique que les embâcles se développent à la suite d'arrêts de glace dans le bief problématique du lac Saint-Pierre entre la courbe Louiseville et le bassin Yamachiche. Pour ce faire, l'étude considère la production de glace en amont jusqu'au lac Saint-Louis. Il explique pourquoi ce bief est si vulnérable à l'initiation d'embâcles en présentant les neuf concepts de vulnérabilité du lac Saint-Pierre. De plus, il propose quatorze recommandations concrètes pour améliorer la fiabilité de navigation hivernale en réduisant les risques d'embâcles. En considérant ces recommandations, différentes opportunités de télédétection et une interface utilisateur sont présentées. L'opportunité de télédétection introduit la possibilité d'usage d'images de RADARSAT Constellation Mission et de photographies par drone afin d'évaluer des éléments clés comme la progression du couvert de glace, la largeur effective du chenal, la concentration de glace en transit et la vitesse de la glace. L'interface est un prototype d'outil d'aide à la décision de source libre qui permet d'obtenir d'autres informations quantitatives sur les risques d'arrêts de glace et du même fait, d'embâcles de glace. / In January and February 2019, three ice jams blocked commercial navigation to the Port of Montreal. This thesis presents the environmental conditions associated with the ice jams of winter 2018-2019 on the Saint Lawrence River. It explains how the ice jams develop when an ice stoppage prevents the circulation of ice floes downstream. It focusses on the area that is most at risk of ice jams in the St. Lawrence River reach known as Lake St. Pierre (specifically between curve Louiseville and the Yamachiche basin). The study also accounts for the ice production in the river upstream (all the way to Lake St. Louis). To do so, ice processes, historical information and ice management structures are analysed, and the vulnerability of the area is presented by discussing nine key concepts. Using this information, 14 recommendations are proposed to improve the reliability of commercial winter navigation and to reduce the risks of ice jams. Considering there commendations, different opportunities of remote sensing and of a data assimilation management tool are presented. The opportunity for remote sensing introduces the possibility of using the images of RADARSAT Constellation Mission and drone photography to evaluate critical elements like the ice cover progression, the effective channel width, ice concentration and ice speed. A data assimilation management tool is proposed using an open-source decision support system. The tool provides quantitative information about the risks of ice stoppages and ice jams as a function of degrading weather and hydro-cryological conditions.