Le Sahel est une région caractérisée par une très forte variabilité intra-saisonnière des précipitations. Cette variabilité affecte fortement les écosystèmes durant la phase de croissance de la végétation. L’objectif de cette thèse est de caractériser cette variabilité à échelle locale à partir des relations entre les précipitations et la dynamique de la végétation, et d’identifier des indicateurs pertinents qui permettraient de mieux décrire cette variabilité dans chaque saison. Cette étude est effectuée dans le bassin versant du Ferlo, une région au nord du Sénégal. Une première partie est consacrée à la caractérisation des relations entre anomalies de pluie et croissance de la végétation à partir des données de télédétection spatiale TRMM3B42, RFE 2.0, SM-ECV (Soil Moisture) et LAI MODIS. Pour cela, le bassin versant du Ferlo est subdivisé en 9 sous-zones « entités homogènes », de même classe de couverture végétale et même type de sol. Sur chacune sont analysées les données de pluie des deux bases de données, l’humidité du sol et le LAI sur la période 2000 – 2010. Dans un second temps, à l’aide d’un modèle de végétation adapté à la région forcé par les pluies satellite, le LAI est simulé sur plusieurs entités et est comparé au LAI MODIS, en appliquant aux simulations les mêmes méthodologies que pour les observations. Les résultats de cette étude montrent une cohérence entre les variations des précipitations des deux bases de données et l’humidité du sol. Les variations du LAI sont plus fortement corrélées aux variations de l’humidité du sol qu’à celles de la pluie. Sur le Ferlo, on observe qu’il faut 2 semaines pour que la végétation réponde à une anomalie de pluie au cours de la saison des pluies. A l’échelle de la saison, la date de démarrage des pluies n’a pas d’incidence sur le maximum de LAI, contrairement à la durée et l’intensité des pauses de pluie. Les entités sur sol sableux (ferrugineux) présentent une meilleure sensibilité aux fluctuations de pluie que celles sur lithosol. De plus, sur les entités situées au Sud-Est, la densité de la végétation arbustive et arborée induit un cycle phénologique différent de celui des herbacées (décalage du maximum de LAI). Le modèle STEP, initialisé avec les données de pluie satellite, reproduit après ajustement la phase de croissance de la végétation dans les entités où les herbacées dominent. La réponse du LAI simulé aux anomalies de pluie est comparable à celles observées, confirmant l’interprétation des observations. Cette étude a permis de définir les paramètres les plus pertinents qui affectent la dynamique de la végétation mais aussi de mettre en évidence les capacités du modèle à décrire le cycle saisonnier de la végétation. / The Sahel is characterized by a strong intra-seasonal variability of rainfall. This variability strongly affects ecosystems during the vegetation growth. The objective of this thesis is to characterize this variability at the local scale from the relationship between rainfall and vegetation dynamics, and to identify relevant indicators to better describe the variability in each season. This study is carried out in the Ferlo’s catchment, a basin located in northern Senegal. The first part is devoted to the characterization of the relationship between rainfall anomalies and growth of vegetation from remote sensing data TRMM3B42, RFE 2.0 SM-ECV (Soil Moisture) and MODIS LAI. Aiming that, the Ferlo basin is divided into 9 zones "homogeneous entity", in terms of vegetation cover class and soil type. For each one are analyzed the rain data from both databases, soil moisture and LAI over the period 2000-2010. In a second time, with a vegetation model adapted to the region forced by satellite rain fields, the LAI is simulated on several entities and is compared to the MODIS LAI, applying on the simulations the same methodologies as for observations. The results of this study show consistency between rainfall variations with both databases and soil moisture. The LAI variations are more strongly correlated with the soil moisture variations than with the rainfall. On the Ferlo, we observe that vegetation needs two weeks to respond to rainfall anomalies during the rainy season. At the season scale, the starting date of the rainy season does not affect the maximum LAI, unlike the duration and intensity of the dry spells. Entities located on sandy soil (ferruginous) have better sensitivity to rainfall fluctuations as those located on lithosoils. In addition, on entities located in the Southeast, the density of the shrub and tree vegetation induces a different phenological cycle than those of the herbaceous (lag of the maximum LAI). The model STEP, initialized with satellite rainfall data, reproduces after adjustment the vegetation growth stage in the entities where grassland dominates. The response of the simulated LAI to the rain anomalies is consistent with those observed, confirming the interpretation of observations. This study allowed to define the most relevant parameters that affect the dynamics of vegetation but also to highlight the capabilities of the model to describe the seasonal cycle of vegetation.

Les précipitations résultent d'un phénomène atmosphérique caractérisé par une variabilité spatiale et temporelle forte. Cette variabilité dans la distribution des pluies et des évènements intenses a des impacts en hydrologie de surface (e.g. inondations) variés selon les régions du monde. Toute modification du climat tropical est associée à une modification du cycle de l'eau et de l'énergie dans ces régions. Dans un contexte de changement climatique, il est donc important de développer des outils permettant d'estimer quantitativement les précipitations, à l'échelle du globe, à la fois sur les surfaces continentales et les surfaces océaniques. Les travaux présentés dans cette thèse s'intéressent à l'observation des précipitations depuis l'espace. En effet, la mesure des pluies nécessite une densité d'observations élevée qui, sur l'ensemble des Tropiques, n'est accessible qu'à partir d'observations spatiales. Depuis plusieurs décades, les moyens satellitaires à disposition ont beaucoup évolué et offrent aujourd'hui une densité d'observations de plus en plus fortes. Grâce aux nouvelles missions déployées telles que Megha-Tropiques au sein de la future constellation GPM (Global Precipitation Measurement), on a accès à un ensemble de systèmes d'observations qui amène à une densité accrue d'observations spatiales. L'estimation quantitative des précipitations n'était possible qu'à l'échelle mensuelle, il est maintenant envisageable d'estimer la pluie par satellite à des échelles de temps de plus en plus fines. Cette thèse s'intéresse aux échelles 1°/1-jour, échelle clé pour les études météorologiques et hydrologiques. Il existe un large spectre de méthodes d'estimations de précipitations par satellite, de qualité inégale. Dans un premier temps, une analyse des produits issus des développements les plus récents montre que leur qualité a atteint un degré suffisant pour être utilisé de manière quantitative aux échelles de temps pertinentes en météorologie. Il apparaît également qu'à ces échelles de temps, il est nécessaire d'utiliser les estimations de cumul de précipitations conjointement avec leurs barres d'erreurs. Une nouvelle méthode d'estimations de précipitations sur l'ensemble de la ceinture tropicale, appelé TAPEER (Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrors), est donc développée dans le but d'estimer des cumuls de pluie et leurs erreurs associées à l'échelle 1°/1-jour. Cette approche est fondée sur une méthode de fusion de données de l'imagerie Infrarouge d'une constellation de satellites géostationnaires et d'estimations de taux de pluie issues de radiomètres Micro-ondes d'une constellation de satellites défilant. Des techniques modélisations sont mises en oeuvre afin d'associer une erreur aux cumuls de pluie produits. Une investigation détaillée du bilan d'erreur de la méthode TAPEER montre que les sources principales d'incertitudes sont liées à l'échantillonnage et aux biais systématiques sur les taux de pluie d'intensité moyenne. Une étude sur l'été 2009 révèle l'importance de l'utilisation de la barre d'erreur dans l'analyse de la distribution des pluies, en particulier pour les plus forts cumuls sur la ceinture tropicale / Precipitation results from atmospheric phenomena, which are characterized by a large space and time variability. The distribution of rainfall, in particular of strong rainy events, has various impacts in surface hydrology over the different regions in the world (e.g. floods). Any change in the Tropical climate is associated with a modification of the water and energy cycle over those regions. Therefore, in a context of climate change, it is important to develop new tools able to provide quantitative precipitation measurements, both over land and over the open oceans. The work presented hereafter deals with precipitation estimation from space. Indeed, measuring rainfall requires a high density of observations, which, over the whole tropical belt, can only be provided from space. For several decades, the availability of satellite observations has greatly increased and offers an increasing number of measurements. Thanks to newly implemented missions like the Megha-Tropiques mission and the forthcoming GPM constellation (Global Precipitation Measurement mission), measurements from space become available from a set of observing systems. Quantitative precipitation estimation were only available at the monthly scale, it is now possible to estimate rainfall from space at increasingly fine scale. In this work, we focus on the 1°/1-day scale, key scale of meteorological and hydrological studies. Various methods exist to estimate rainfall from space but they provide estimates of unequal quality. First, a meteorological benchmark is set up with ground-based observations from the African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) program. The analysis shows that the last generation of combined infrared-microwave products is describing the variability of rainfall similarly to ground measurements at meteorologically relevant scales. It also appeared that at these scales, rain accumulation estimations should be used taking into account their uncertainties. A novel methodology for quantitative precipitation estimation is introduced ; its name is TAPEER (Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrors) and it aims to provide 1°/1-day rain accumulations and associated errors over the whole Tropical belt. This approach is based on a combination of infrared imagery from a fleet of geostationary satellite and passive microwave derived rain rates from a constellation of low earth orbiting satellites. Modelling techniques are developed in order to associate an error with the individual rain accumulations. An investigation of the error budget of the TAPEER method shows that the two main contributions to the total error are related to sampling and systematic errors on rain rates of medium intensity. A study on the summer 2009 period reveals the importance of using error bars when analyzing the distribution of rainfall, especially for the most important rain accumulations of the tropics

La disponibilité en eau exerce un contrôle majeur sur les cycles des nutriments terrestres, à travers ses impacts sur le fonctionnement des plantes et des microorganismes du sol. Les changements de magnitude et de fréquence des épisodes de pluie (c’est-à-dire les régimes de précipitations) prédits par les modèles et associés au changement climatique vont ainsi avoir des conséquences importantes sur le fonctionnement des écosystèmes. Les écosystèmes arides et semi-arides sont particulièrement vulnérables à des changements de régime de précipitations, car ils sont déjà contraints par la disponibilité en eau. Cependant, des systèmes plus tempérés peuvent aussi être soumis à des périodes sèches qui peuvent affecter le fonctionnement plante-sol. Dans la présente thèse, les effets d’un historique de régimes de précipitations contrastés ont été étudiés dans des systèmes sol seul et plante-sol, afin de déterminer dans quelle mesure plusieurs semaines de régime hydrique peuvent moduler la réponse des écosystèmes à une réhumectation lors d’un événement pluvieux important. Premièrement, nous avons évalué les effets de régimes de précipitations contrastés dans des mésocosmes de sol seul, sur les communautés bactériennes et fongiques actives et inactives dans le sol, 2 et 5 jours après réhumectation. Nous avons employé une approche de 18O-SIP (stable isotope probing), en réhumectant le sol avec H218O puis en utilisant la métagénomique ciblée sur les bactéries et champignons du sol. Deuxièmement, nous avons mis en place deux expériences séparées en mésocosmes plante-sol avec couvert de blé. La première expérience sol-plante s’est intéressée à la profondeur de sol. Nous avons évalué les effets de régimes de précipitations contrastés sur le flux de C depuis les plantes vers les microorganismes du sol ainsi que la la réponse des microorganismes à différentes profondeurs de sol (de 0 à 35 cm) en utilisant des approches de traceur isotopiques stables (13C-CO2) et 18O-SIP, respectivement. La deuxième expérience plante-sol a évalué les effets de régimes de précipitations contrastés sur la dynamique temporelle (durant 29h) de la réponse du système plante-sol à la réhumectation. En outre, deux niveaux de fertilisation azotée ont permis de déterminer l’éventuelle modulation de la réponse par la disponibilité en N dans le sol. La réponse des communautés bactériennes et fongiques potentiellement actives dans le sol a été évaluée par métagénomique ciblée. La réponse de cycles biogéochimiques a été évaluée à l’aide de traceurs isotopiques stables (13C-CO2 et 15N- NO3-) pour quantifier le flux de C des plantes vers les microorganismes du sol et déterminer la compétition plantes-microorganismes du sol au cours du temps après réhumectation.Nos résultats ont montré un contrôle du régime de précipitation sur la morphologie et physiologie des plantes, les communautés microbiennes du sol ainsi que sur le cycle de l’azote du sol dans nos systèmes. En particulier, des régimes de précipitations peu fréquentes (cycles de périodes sèches longues suivies de périodes de pluie plus importantes) se sont traduits par une augmentation des potentiels de transformation de l’azote dans le sol et une réduction des stocks d’azote minéral dans le sol. Ceci a façonné l’environnement de la réponse de nos systèmes à la réhumectation, que nous avons évaluée en déterminant les dynamiques du C (couplage plantes-microbes et émissions de CO2 du sol), de l’azote du sol (compétition plantes-microorganismes du sol pour le N et émissions de N2O) et de la composition des communautés microbiennes du sol (bactéries et champignons actifs et potentiellement actifs) après réhumectation (...). / Water availability governs terrestrial nutrient cycles by impacting the functioning of both plants and of soil microorganisms. The predicted changes in precipitation patterns (i.e. the magnitude and frequency of precipitation events) associated with climate change, will thus likely have important consequences on ecosystem functioning. Dry and seasonally dry ecosystems are particularly vulnerable to changes in precipitation patterns, as they are already constrained to a large extent by water availability. However, more mesic systems may also experience dry periods that may impact plant-soil functions. In this thesis, experiments in soil-only systems and plant-soil systems were used to gain insight into how the legacy effects of several weeks of exposure to contrasted precipitation patterns set the scene for the rewetting response of the system. First, in an experiment using soil-only mesocosms, we evaluated the effects of contrasting precipitation regimes on the actively growing as well as the inactive bacterial and fungal communities 2 and 5 days after rewetting, using an 18O-SIP (stable isotope probing) approach by applying H218O followed by metagenomics targeting soil bacteria and fungi. Second, we performed two separate and complementary experiments using plant-soil mesocosms with wheat plant cover. The first plant-soil experiment focused on soil depth. It determined the effects of contrasting precipitation patterns on the flux of C from plants to microbes and the microbial response to rewetting at different soil depths, using a heavy isotope tracer approach (13C-CO2) and 18O-SIP with metagenomics respectively. The second plant-soil experiment evaluated the effects of a history of contrasting precipitation patterns on the dynamics of the rewetting response of the plant-soil system over time (over 29 hours post-rewetting). In addition, two levels of N inputs allowed to determine how N availability modulated plant-soil responses. The response of the potentially active soil bacterial and fungal communities to rewetting was assessed using targeted metagenomics. The responses of biogeochemical cycles were evaluated using heavy isotope tracers (13C-CO2 and 15N-NO3-) to quantify C flux from plants to soil microorganisms and plant-microbial competition for N over time post-rewetting.We found that precipitation patterns shaped plant morphology and physiology, microbial community composition as well as soil N cycling in our systems, which set contrasting scenes for the rewetting responses in our systems. In particular, infrequent precipitation patterns (cycles of longer dry periods followed by larger magnitude rain events) resulted in increased microbial N transformation potentials and smaller inorganic N pools. The rewetting responses were determined by evaluating C dynamics (plant-microbial coupling and soil CO2 efflux rate), N dynamics (plant-microbial competition for N and soil N2O efflux rate) and microbial dynamics (composition of active and potentially active bacterial and fungal communities after rewetting). First, we found that plant-microbial coupling (i.e the microbial assimilation of C from fresh photosynthate) may be reduced under more infrequent precipitation patterns, especially near the soil surface, and under conditions of low N availability. Our findings also suggest that whilst in soil-only systems, dead microbial cells appear to be a major source fuelling soil CO2 efflux pulse upon rewetting, in plant-soil systems root respiration plays an important role in the magnitude of the CO2 efflux upon rewetting. Second, concerning soil N dynamics, we found, in concurrence with previous studies, that soil microorganisms were the stronger competitor for N over short time scales, likely due to their overall fast response rates and high affinity for substrate, whilst plants outcompeted soil microbes for soil N assimilation, over longer time scales likely taking advantage of the fast microbial turnover (...).

La complexité du climat repose en grande partie sur le cycle de l'eau. Dans les tropiques,l'eau atmosphérique est un paramètre clef,60% des précipitations globales ont lieu dans lestropiques. La compréhension du cycle de l'eau atmosphérique à l'échelle globale passe par l'utilisation d'observations satellites. Le satellite franco indien Megha-Tropiques, lancé en 2011, permet d'étudier pour la première fois des observations simultanées de l'humidité et de la pluie. La première partie de la thèse consiste en l'étude de l'impact d'un cyclone sur son environnement. Pour cela, un cas d'étude a été sélectionné (typhon Bopha) et undiagnostique a été réalisé pour étudier la production/ consommation d'humidité et de chaleur dans le typhon. La seconde partie de la thèse consiste en l'étude des relations entre les nuages et l'humidité dans la haute troposphère. Cette étude est réalisée au-dessus de l'océan Indien (entre 2011 et 2014) et au-dessus du Sahel (entre 2012 et 2015). / The complexity of the climate depends largely on the water cycle. In the tropics, atmosphericwater is a key parameter, 60% of global rainfall occurs in the tropics. The understandingof the atmospheric water cycle on a global scale need to use satellite observations. The Indo-French satellite Megha-Tropiques, launched in 2011, allows to study for the _rst time simultaneous observations from moisture and rain. The _rst part of the thesis is the study of the impact of a hurricane on its environment. For this, a case study was selected (Typhoon Bopha) and a diagnosis was performed to study the production / consumption of moisture and heat in the typhoon. The second part of the thesis is the study of the relationshipbetween clouds and humidity in the upper troposphere. This study was conducted over the Indian Ocean (between 2011 and 2014) and over the Sahel (between 2012 and 2015).

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

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

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

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

Ce travail est la fusion de deux projets de recherche complémentaires et contribue à l'approfondissement des connaissances dans les domaines des mesures de précipitation solide et dans la stratégie de modélisation hydrologique en milieu forestier boréal. Toutes les données utilisées pour ces travaux proviennent de la forêt Montmorency, qui est la forêt d’enseignement et de recherche de l’Université Laval située à Québec. Les incertitudes liées aux simulations des débits des bassins versants par les outils de modélisation hydrologiques dépendent du choix du modèle considéré, mais sont aussi liées à la qualité des données météorologiques entrantes. Il est question ici de tout d’abord quantifier les incertitudes reliées aux mesures de précipitation solide, ensuite proposer une méthode d’ajustement novatrice, et enfin une stratégie de modélisation hydrologique en milieu forestier boréal. L’élaboration d’une base de données météorologique regroupant 15 types de précipitomètres, dont deux référents mondiaux, a été réalisée grâce notamment à la mise en place du site météorologique Neige, déployé depuis 2014. Concernant les incertitudes des mesures liées au phénomène de sous-captation de précipitation solide, des approches déterministes historiques de débiaisage des données sont tout d’abord évaluées. Les résultats démontrent un biais initial moyen d’environ 30%, et une surestimation rémanente des quantités de précipitation après ajustement. Une approche probabiliste est ensuite proposée, et les résultats montrent un biais moyen divisé par 5 après application de la méthode. Enfin, des analyses de sensibilités des paramètres des modèles hydrologiques ainsi que de leurs performances face aux variations des données de précipitation solide sont réalisées sur un ensemble de 20 modèles conceptuels à partir de la base de données hydrologique du bassin versant appelé le Haut Montmorency. Cette étude permet finalement de mettre en évidence que le biais de mesure d’équivalent en eau du manteau nival pourrait influencer la qualité des bilans hydriques des bassins versants dans certaines conditions. Ainsi, une analyse de sensibilité des modèles hydrologiques rigoureuse a permis de mettre en évidence qu’un ajustement des données de précipitation solide est nécessaire en amont de la calibration conjointement à l’utilisation des modèles. L’originalité de ces travaux dépend principalement de l’exceptionnalité des sites d’études mais aussi de la qualité du travail des techniciens en observation météorologique et la coopération d’un grand nombre de partenaires privés et publics. / This work joins two complementary research projects and contributes to improve the knowledge on solid precipitation measurements and hydrological modelling strategy in the boreal forest environment. All the data used in this work comes from the Montmorency Forest, which is the teaching and research forest of Université Laval located in Quebec. The uncertainty related to flows forecast by hydrological models depends on the choice of the model, but are also linked to the quality of incoming meteorological data. This work aims first to quantify uncertainties related to solid precipitation measurements, then to propose an innovative method of adjustment and finally to establish a hydrological modelling strategy for the boreal forest environment. The development of a large meteorological database, including data from two world reference instruments, was done thanks to the Neige site deployed since 2014. Regarding uncertainties related to the solid precipitation undercatch phenomenon, five deterministic approaches from the literature are first evaluated. Results show that the initial bias is 30% on average and there is still an overestimation of the solid precipitation quantity after a deterministic adjustment. A probabilistic approach is developed and results show that the bias is divided by 5 on average. Finally, sensitivity analysis of hydrological models’ parameters, and their performance facing different solid precipitation quantities, is done on a set of 20 conceptual models based on the hydrological database of the catchment area called the HautMontmorency. This study highlights that the snow water equivalent measurement bias of the snowpack could influence the quality of water balances in the catchment under certain conditions. A deep sensitivity analysis of hydrological models showed that an adjustment of the solid precipitation was required prior to their calibration. The originality of this thesis depends on the exceptional studied sites, the quality of technicians work and the collaboration of numerous public and private partners.

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