Zugl: Be'er Sheva, University, Diss., 2003. / Parallelsacht. in hebr. Schr.

Th. doct.--Sci. de la terre--Rennes 1, 2003. / Textes en français ou en anglais. Bibliogr. p. 241-253 Résumé en français et en anglais.

Zugl.: Tübingen, Univ., Diss., 2005

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Th.--Sci. phys.--Nancy--I.N.P.L., 1976.

André Gide fait du paysage une donnée cardinale de son oeuvre narrative. L’objet de cette thèse en trois parties est d’en étudier les causes, les enjeux et les modalités. La représentation de l’environnement naturel est fonction d’une coloration subjective qui tend à se maintenir, voire à s’accentuer, au fil des évolutions de l’auteur, surtout lors de son passage du symbolisme au naturisme. L’expérience de la libération du moi sensible coïncide avec l’intensification d’une relation aux éléments, auparavant filtrée par la référentialité littéraire et artistique.À l’instar de l’écrivain, les personnages établissent une interaction active avec le paysage, parfois jusqu’à nourrir un rapport « érotocosmologique ». En tout cas, cette attraction pour la nature participe d’une révolution du sujet qui connaît ainsi une forme de renaissance et de requalification. L’approche géopoétique, telle que Kenneth White l’a élaborée au croisement des disciplines, permet de mieux appréhender les tenants et les aboutissants d’une pareille mutation ontologique.Notre étude, mêlant pour finir les acquis de la critique thématique et les outils de la démarche stylistique, s’attache à déterminer les particularités de la description gidienne, qui joue si volontiers de la brièveté, de l’inachèvement et du morcellement. L’usage fréquent de la focalisation interne, associée au déplacement du personnage dans l’espace, confère à la description un facteur dynamique et un caractère polysensoriel. Dans ces conditions, la description du paysage, loin d’être décorative, remplit, dans le récit, des fonctions importantes (mimésique, symbolique, proleptique, ou encore causative). Elle se révèle toujours articulée au tempérament et à l’évolution du personnage. D’ailleurs, elle finit par déserter une oeuvre narrative qui tend à se déporter vers les questions sociales, en tentant l’aventure créatrice du romanesque. / André Gide makes landscape as a cardinal datum of his narrative work. The purpose of this three-part thesis is to study the causes, issues and modalities. The representation of the natural environment is a function of a subjective coloration that tends to be maintained or even accentuated, as the author evolves, especially during his passage from symbolism in nature. The experience of the liberation of the "I" coincides with the intensification of a relation to the elements, previously filtered by literary and artistic referentiality.Like the writer, the characters establish an active interaction with the landscape, sometimes to feed an "erotocosmological" relationship. In any case, this attraction for the nature participates a revolution of the subject which is thus a form of rebirth and requalification. The geopoetic approach, as elaborated by Kenneth White at the crossroads of disciplines, makes it possible to better understand of such ontological mutation.Our study, finally mixing the achievements of thematic criticism and the tools of the stylistic approach, sets out to determine the peculiarities of the Gidian description, which plays so willingly on brevity, incompleteness and fragmentation. The frequent use of internal focus, associated with the movement of the character in space, gives the description a dynamic factor and a polysensory character. In these conditions, the description of the landscape, far from being decorative, fulfills, in the narrative, important functions (mimesic, symbolic, proleptic, or even causative). It is always articulated to the temperament and evolution of the character.

Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten für die Landoberflächenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalität des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verfügbar sind. Dadurch kann überprüft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell benötigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte für verschiedene Oberflächenparameter und den damit verbundenen Änderungen wurden als zusätzliche Verbesserung auch Veränderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen Änderungen ausgelösten Auswirkungen für das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Auflösung von ca. 50km und für das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Auflösung von ca. 12km getestet sowie alle Änderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatensätzen validiert. Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabhängigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Auflösungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualität in den späteren Modellgebieten lag. Unter Berücksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verfügbarkeit der Daten, einer verbesserten räumlichen Auflösung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatensätze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatensätze (FAOn, Soilgrid und HWSD) für die Verwendung im Präprozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM für die in dieser Arbeit durchgeführten REMO-Läufe aus. Bei den neuen Bodendatensätzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften für unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verfügung stellen. In REMO wurden bisher alle benötigten Bodenparameter abhängig von fünf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zusätzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant über die gesamte Modellbodensäule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgewählten neuen Datensätze und den neu verfügbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivitätsstudien über das Beispieljahr 2000 durchgeführt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen für die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht über die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der fünf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpläne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgewählten Topographie- und Bodendatensätze überprüft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der über die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperaturänderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentplänen, die für beide Untersuchungsgebiete durchgeführt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungsänderungen. Alle Änderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modellläufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von fünf längeren Modellläufen (2000-2018), die zur Überprüfung der Ergebnisse aus den Sensitivitätsstudien sowie zur Einschätzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosphärischen Bedingungen durchgeführt wurden. Hierfür wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) für die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzläufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a für GER-11) sowie die finale Version (id18a für GER-11), die alle vorgenommenen Änderungen dieser Arbeit enthält, ausgewählt. Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem änderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die räumliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einschätzung der Qualität der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatensätze für diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a ähnelte trotz der umfassenden Änderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und räumlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Größere Veränderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. Für alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erwärmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten Änderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualitätsindex. Um diese Ergebnisse besser einordnen zu können, muss berücksichtigt werden, dass die neuen Daten für Modellgebiete mit 50 bzw. 12km räumlicher Auflösung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Auflösung) für die Aggregation auf diese gröbere Modellauflösung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Auflösung bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilität als Variablen im Modell für verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich höhere Auflösung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Auflösung. Für lokale Klimasimulationen mit Auflösungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler Änderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich höher aufgelösten Daten für die zukünftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann. / The main aim of this work was to find new input data sets for the land surface description of the regional climate model REMO and to integrate them into the model in order to improve the predictive quality of the model. The new data sets have been incorporated into the model in such a way that the previous data are still available as an option for the model run. This allows to check whether and to what extent the boundary data required by each climate model have an impact on the model results. In this study comparisons of many different data sets and methods for generating new parameters are included. In addition to replacing the constant input values for different surface parameters and the associated changes, changes were also made for the parameterization of the soil, especially with regard to the soil temperatures in REMO. The effects of different changes which were made in this study were analysed for the CORDEX region EUR-44 with a resolution of 50km and for a newly defined German area GER-11 with a resolution of 12km. All changes were validated with different observational data sets. The work process was divided into three main parts. The first part was independent of the actual climate model and included the comparison of different input data sets at different resolutions and their performance in all parts of the world. Taking into account factors such as global availability of the data, improved spatial resolution and free use of the data, as well as various validation results from other studies, four new topography data sets (SRTM, ALOS, TANDEM and ASTER) and three new soil data sets (FAOn, Soilgrid and HWSD) were processed for the usage by REMO and compared with each other and with the data sets previously used in REMO. Based on these comparative studies of the topographical data sets the SRTM, ALOS and TANDEM data set versions were excluded from the further usage in REMO in this study. For the new soil data sets the fact that they provide different soil properties for different depths as maps has been taken advantage of. In the previous REMO versions, all required soil parameters so far have been determined depending on five different soil texture classes with an additional peat class and assumed to be constant over the entire model soil column (up to approximately 10m). In the second part, several sensitivity studies were tested for the year 2000 based on the new data sets selected in the first part of the analysis and on the new available soil variables. Different new parameterizations for soil variables previously derived from the soil texture now based on the sand, clay and organic content of the soil as well as new parameterizations of further hydrological and thermal properties of soil were compared. In addition, due to the new non-constant soil properties, a new numerical method for calculating the soil temperatures of the five layers in the model was tested, which in turn necessitated further adjustments. The testing and selection of the different data sets and parameterization versions for the model according to performance was divided into three experimental plans. In the first plan, the effects of the selected topography and soil data sets were examined. The second plan dealt with the differences between the different types of parameterization of the soil variables in terms of the variables used to calculate the properties, the properties variable or constant over depth, and the method used to calculate the changes in soil temperature. The findings of these two experimental plans, which were carried out for both study areas, led to further parameterization changes in the third plan. All changes in this third experimental plan were tested successively, so the pairwise comparison of two consecutive model runs reflects the impact of the innovation in the second run. The final part of the analysis consists of five longer model runs (2000-2018), which were carried out to review the results of the sensitivity studies and to assess the performance under other, sometimes extreme, atmospheric conditions. For this purpose, the previous model version of REMO (id01) for the two study areas (EUR-44 and GER-11) served as reference runs. Two new model versions (GER-11 of id06 and id15a) were selected on the basis of the comparison results of the third experimental plan and the final version (GER-11 of id18a) which contains all changes made in this work was also chosen for a detailed analysis. Taken together the results show that both the new topography data and the new soil data differ crucially from the previous data sets in REMO. In addition, the auxiliary variables derived from these constant input data change significantly depending on the parameterization used, especially for the soil parameters. Both the spatial distribution and the range of values of the different model versions differ greatly. However, a quality assessment of the parameterization is difficult because different soil data sets used for the validation of the parameters also differ significantly. The final model version (id18a) is similar to the results of the previous REMO version in most variables, despite the extensive changes of the input data and parametrizations. Depending on temporal and spatial aggregation as well as different regions and seasons, slight improvements have been observed, but also slight deterioration compared to the climatological validation data. In the deeper soil layers larger changes could be identified compared to the previous model version, which could not be assessed due to a lack of validation data. Overall, there was also a slight warming of all 2m temperatures compared to the previous model run, which on the one hand has a negative effect on the already too high minimum temperature, but on the other hand has a positive effect on the previously too low maximum temperature of the model in the study areas. No significant changes could be detected in the precipitation signal and in the 10m wind variables, although the new topography differs significantly from the previous topography at some points in the test area. Furthermore, the ranking of the different model versions varied according to the quality index applied. To evaluate the results it has to be considered that the new data were tested for model regions with 50 and 12km spatial resolution and the associated hydrostatic model version. The so far already included data are suitable for aggregation to this coarser model resolution, especially in the case of topography (GTOPO with 1km resolution). However, the previous soil data already reach their limits with 50km resolution. In addition, it should be noted that not only the mean values of these data, but also their subgrid variability are used as variables in the model for different parameterizations. Therefore, it is essential that the input data provide a significantly higher resolution than the resolution defined for modeling. Vertical fluxes (non-hydrostatic model version) play an important role in local climate simulations with resolutions in the low kilometre range, which are strongly influenced by the topography and its horizontal and vertical change rate, which may make the much higher resolution data incorporated in this work valuable for the future development of REMO.

There is always a margin of error concerning elevation data, which are considered one of the most important types of topographic information obtained from Digital Elevation Models (DEMs). Today, DEMs are the most useful data source for geospatial analysis and are highly requested. To achieve accuracy of DEMs, new techniques came out. Airborne Laser Scanning (LIDAR) and the Interferometric Synthetic Aperture Radar (IFSAR) are among the latest methods used in remote sensing to produce DEMs.The two techniques do not have the same advantages and disadvantages. Taking into account the morphology of terrain and factors related to vegetation, we have proceeded to various comparisons of topographic information obtained from ICES at elevation data, Canadian Digital Elevation Data (CDED), and SRTM models. We used more than 8 million points distributed in eight study areas throughout Canada. A comparison between CDED and SRTM indicated an RMSE of 11, 9 m. Vertical accuracy was found to be surface slope dependent. Comparisons made with ICESat LIDAR elevation points on SRTM and CDED models confirmed the important influence of slope on topographic information. ICES at produces excellent results in plane regions for slopes ? 5À (RMSE of 1, 5 m found in Manitoba). While comparing ICESat/SRTM with ICESat/DNEC, we observed that ICESat/SRTM presented the fewest errors. Errors between CDED and SRTM models are concentrated around a north-south axis, particularly in northern directions. ICESat/SRTM confirmed the concentration of errors in the northern directions. Comparisons showed that conifers are the species which had a major influence on the differences between the two models with an RMSE of 6,7 m.The density of vegetation does not have a significant impact on the topographic information between SRTM and CDED.The highest trees have more influence on the topographic information, with an RMSE above 5 m. However, vegetation does not influence ICES at and SRTM in the same manner. From the existing relation between contour interval and RMSE, we derived some topographical scale ranges which enable mapping with SRTM data at a scale better than 1: 250 000. For the most part, the observed RMSE between CDED and SRTM fulfills the 16 m RMSE specification for the SRTM mission. Despite the low distribution of ICESat elevation points, the importance of this satellite cannot be overemphasized: ICES at points remain a power validation tool in satellite altimetry.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le désir de comprendre l'origine de la Terre, son évolution et sa composition, le futur de notre planète et les événements géologiques comme les séismes et les désastres qu'ils provoquent, ainsi que la curiosité de l'esprit humain font que les chercheurs étudient l'évolution tectonique et la structure actuelle de la Terre. Entre les paramètres clé pour une meilleure compréhension se trouvent la profondeur de la limite croûte-manteau (Moho) et celle de la limite entre la lithosphère et l'asthénosphère (LAB). Le but de cette thèse était de modéliser la limite lithosphère-asthénosphère (LAB) et l'épaisseur crustale sous l'Alborz central, le block sud-caspien et les régions environnantes. Dans cette étude, nous utilisions une méthode d'imagerie de la lithosphère, basée sur l'interprétation de données gravimétriques et de la topographie en équilibre isostatique local. Nous appliquons des algorithmes 1D et 2D de modélisation avant de présenter un nouvel algorithme d'inversion 3D. Nous présentons d'abord une inversion conjointe 1D de données de géoïde et de topographie. Le second pas est la modélisation 2D le long de trois profils par l'interprétation conjointe de géoïde, gravité (air libre et Bouguer), de topographie et de flux de chaleur à la surface. Finalement, nous performons une inversion 3D conjointe de données de géoïde, gravité (air libre) et de topographie. L'application des trois différentes méthodes à la région d'étude nous donne comme résultats principaux une croûte épaisse sous la chaine d'Alborz et sous l'Apsheron-Balkan Sill à la limite septentrionale du bassin sud-caspien. Des fortes variations de l'épaisseur de la lithosphère ont été obtenues, où la lithosphère la plus mince est localisée sous l'Iran central et NW, surtout dans des régions de volcanisme Cénozoïque. Les régions d'épaisseur maximale de la lithosphère se trouvent sous l'Apsheron-Balkan Sill, indiquant en combinaison avec un épaississement parallèle de la croûte une subduction de la lithosphère sud-caspienne vers le nord sous la lithosphère eurasienne. / The wish to understand the Earth's origin, evolution and composition, curiosity of the human to comprehend our planet's future evolution plus the geological needs compel researchers to investigate tectonic evolution and their present day structure and behavior. Some key parameters to better understand these subjects are depth of the Moho (the boundary between crust and mantle) and of the lithosphere-asthenosphere boundary (LAB). The targeted area of this research includes the Alborz Mountains in northern Iran and the South Caspian Basin. The Alborz Mountains separate the South Caspian Basin from Central Iran. For our research, the definition of the LAB is an isotherm and we try to calculate the temperature distribution in the lithosphere. We also consider local isostasy to be valid for our modeling. Gravity, geoid, topography and surface heat flow data are used in this research to model the Moho and LAB discontinuities. Potential field data are sensitive to the lateral density variations which happen across these two boundaries but at different depth. In this research 1D, 2D and 3D modeling has been conducted in our targeted area. In 1D modeling, our data are topography and geoid undulations. The method is a 1D inversion based on a two-layered model comprising crust and lithospheric mantle. Using gravity, geoid, topography and surface heat flow data, we have modeled 2D distributions of the density and temperature in the lithosphere along three profiles crossing Iran in SW-NE direction from the Arabian foreland in the SW to the South Caspian Basin and the Turan Platform to the NE. Finally, a 3D algorithm has been developed and tested to obtain the density structure of the lithosphere from joint inversion of free air gravity, geoid and topography data based on a Bayesian approach with Gaussian probability density function. The algorithm delivers the crustal and lithospheric thicknesses and the average crustal density. The results show crustal root under the Alborz Mountains and a thin crust under the southernmost South Caspian Basin thickening northward until the Apsheron-Balkan Sill. Regarding LAB, the results show thick lithosphere under the South Caspian Basin compared to thin lithosphere of Central Iran.