En juillet 2013, une urgence environnementale a eu lieu dans la municipalité du Lac-Mégantic en Estrie, à la suite d’un déraillement d’un train qui transportait du pétrole. Ce déraillement a provoqué des explosions et des incendies dans le centre-ville. Près de 100 000 litres de pétrole ont réussi à atteindre le Lac-Mégantic et la rivière Chaudière. À la suite de cet accident, plusieurs interventions ont été mises en place afin de limiter les dégâts et l’élaboration de ce projet de maîtrise découle de cette catastrophe. Un des objectifs poursuivis était d’améliorer la prise de décisions des différents intervenants en cas de déversement de substances en milieu aquatique. En générant des modèles de suivi du pétrole, cela pourrait les aider dans leurs prises de décisions. Par exemple, pour décider du moment de la fermeture des prises d’eau potable des villes et des industries ou encore pour l’installation des estacades pour confiner le pétrole. Pour développer ce modèle de transport de polluants dans la rivière Chaudière, le logiciel HEC-RAS et son module de qualité de l’eau, ont été utilisés. Le modèle développé tient compte uniquement de la dispersion longitudinale puisque le temps entre le moment du déversement et le déploiement des intervenants sur le lieu serait suffisamment grand pour que le pétrole se situe dans la zone du champ lointain et, conséquemment, les concentrations des polluants seraient homogènes. La zone du champ lointain correspond à la zone pour laquelle il ne reste plus que de la dispersion longitudinale puisque la diffusion verticale et transversale est terminée. Les paramètres nécessaires pour réaliser cette modélisation sont la période de simulation, la concentration initiale du polluant, la masse de pétrole déversé, les conditions limites, les types d’équations de croissance (passif ou actif) et le coefficient de dispersion. Ce dernier paramètre a été déterminé expérimentalement afin de choisir parmi les nombreuses équations empiriques existantes laquelle permettrait d’obtenir un coefficient proche de la valeur expérimentale obtenue soit de 4,37 m2/s. Ces équations considèrent les aspects naturels du milieu pour lesquels elles ont été créées et c’est l’équation de Li et al. 1998 (1) qui a été retenue pour le modèle. Une fois l’ensemble des paramètres connus et obtenus de la littérature, plusieurs scénarios de déversements pour différents débits ont été simulés pour valider le modèle. Des courbes de concentration du pétrole en fonction du temps à différents endroits sur la rivière Chaudière ont été obtenues, ainsi que les temps de séjour moyens du pétrole. Avec ce modèle, il a été déterminé que le pétrole prendrait 161,8 h pour atteindre le pont de Saint-Lambert-De-Lauzon pour un débit d’étiage de 3,8 m3/s et prendrait 33,2 h pour un débit de crue de 183,4 m3/s. De plus, avec ce modèle le moment pour lequel le pétrole atteindra la prise d’eau potable de Sainte-Marie pourrait être connu. La température de l’eau est un paramètre qui intervient dans les différents processus de transformation des contaminants lors de déversement. Par contre, ce paramètre n’a pas pu être pris en compte avec le logiciel HEC-RAS. En complément à ce modèle de transport du pétrole et en préparation pour le développement d’un modèle plus complexe, la modélisation du régime thermique de la rivière Chaudière a été réalisée. Cette modélisation a été conçue en utilisant une régression linéaire multiple, ainsi que les données issues de sondes de température ONSET HOBO U20 0-4M. Ces sondes ont été installées à neuf endroits sur la rivière pour la période allant du 19 septembre au 22 octobre 2017. Les données pour établir la relation linéaire avec celle de la température de l’eau sont : la température de l’air, la température de l’air de la veille (°C), la température de l’air de l’avant-veille (°C), le débit (m3/s) et le temps (jours). Les coefficients de détermination obtenus lors de cette modélisation se situent entre 83 % et 98 % pour l’ensemble des sites et l’erreur quadratique moyenne se situe entre 0,55 et 0,97. Par la suite, une corrélation a été établie entre les équations de régression de la rivière Etchemin et de la rivière Chaudière. Une fois cette corrélation établie, la régression linéaire annuelle pour la rivière Etchemin a été modifiée pour tenir compte de cette corrélation. En tout, dix-huit équations ont été obtenues pour prédire la température de l’eau à différents endroits sur la rivière Chaudière, et ce, pour différentes périodes de l’année.

En 1999 et 2002, deux marées noires causées par les naufrages des pétroliers Erika et Prestige ont révélé les limites de l’auto-régulation de l’industrie maritime. Au cours des années 2000, les institutions européennes ont réagi à ces désastres en plaçant le problème de la prévention des accidents en mer parmi leurs priorités. Comment expliquer qu’un enjeu aussi technique que la sécurité maritime ait fait l’objet d’un tel traitement alors que des décisions majeures devaient être prises concernant, notamment, l’élargissement et la constitutionnalisation de l’Union européenne? Quels résultats les changements adoptés ont-ils permis d’atteindre? Par l’utilisation de la technique du suivi de processus, l’explication historique proposée dans cette étude de cas souligne l’importance de la séquence des évènements et de la stratégie des acteurs dans le processus de politisation : le fait que le Prestige ait coulé au moment où les mesures prises à la suite de l’Erika venaient d’être mises en application a légitimé les propositions de la Commission Prodi en faveur d’une meilleure maîtrise de la mondialisation. En s’inspirant des travaux d’Ostrom relatifs à la gouvernance des biens communs, à la coordination et à la polycentricité, l’analyse des changements se structure autour du concept d’adaptation. Par la déclinaison d’engagements crédibles, l’adaptation vise la mise en cohérence des activités cognitives relatives à l’apprentissage et des activités de redistribution des ressources. La comparaison du contenu des politiques entre le début et la fin des années 2000 montre la plus-value d’une agence de régulation, l’Agence européenne pour la sécurité maritime, pour accroître les capacités adaptatives du système de politiques. Depuis son commencement en 2002, l’agencification a en effet impliqué la mise en place d’instruments sophistiqués de suivi, le renforcement des capacités de mise en œuvre des politiques par les administrations nationales et la valorisation de données probantes pour justifier la contrainte envers les États membres et les acteurs économiques privés ne respectant pas les engagements européens. Un mode de coordination nouveau se dessinerait en filigrane de ces changements de politiques, une coordination basée sur le partage de l’expertise et servant l’européanisation des politiques publiques. / In 1999 and 2002, oil spills caused by tankers Erika and Prestige have revealed the limits of self-regulation of the maritime industry. During the 2000s, the European institutions have responded to these policy failures by placing the problem of maritime safety among their top priorities. How to explain that such a « hard issue » has been set up to the European agenda while major decisions should be made, particularly concerning the enlargement and the constitutionalisation of the European Union? What are the results achieved thanks to these policy changes? By using process tracing, historical explanation highlights how the sequence of events (the wrecking of the Prestige when several post-Erika measures came into force) legitimised the strategy of the Prodi Commission dedicated to a better management of globalization. Given the insights of Ostrom’s work on Commons governance, coordination and polycentricity, adaptation is the key concept of the proposed analysis. Adaptation is a process by which credible commitments are taken and discrepancies between learning and redistributive activities are minimized. Comparing policy designs at the beginning and at the end of the 2000s shows the added value of a regulatory European agency, the European Maritime Safety Agency (EMSA), for increasing the adaptive capacity of a policy subsystem. During that period, agencification went with the creation of sophisticated monitoring tools, a more systematic use of evidences in the enforcement of European law, and generally speaking the strengthening of Member States’ implementation capabilities. In this transnational regulatory network, coordination results from sharing and discussing expertise.