L'humidité du sol est une variable climatique essentielle dont le suivi à l'échelle globale est possible grâce à des instruments micro-ondes à bord des satellites. La précision de ces estimations est validée par comparaison directe aux mesures au sol. Tandis que les estimations satellitaires ont des résolutions allant de 30 à 100 km, les capteurs in situ sont généralement représentatifs d'une zone de quelques centimètres (résolution ponctuelle). Cette différence entre l'échelle spatiale des estimations satellitaires et in situ impacte le processus de validation et les statistiques obtenues à un niveau qui n'est pas connu actuellement. Cette thèse vise à améliorer la connaissance de l'impact du changement d'échelle spatiale, ainsi qu'à fournir des méthodes d'évaluation de celle-ci applicables à toute zone de validation. Pour ce faire, la relation entre les échelles spatiales et temporelles a été étudiée. Des séries modélisées et mesurées sur des régions différentes du globe ont été décomposées en échelles de temps allant de 0,5 et 128 jours, en utilisant des transformées en ondelettes. La représentativité spatiale des mesures à résolution ponctuelle a ensuite été évaluée, par échelle de temps, avec 4 approches différentes : l'analyse de la stabilité temporelle, la triple colocation, le pourcentage de zones corrélées (CArea) et une nouvelle approche utilisant des corrélations basées sur des ondelettes (WCor). De plus, l'incertitude d'échantillonnage a été évaluée séparément avec des approches bootstrap et des simulations de Monte Carlo de séries à résolution ponctuelle. À l'issue de ces expériences, il y a été constaté que la moyenne des valeurs de représentativité spatiale obtenues tend à augmenter avec l'échelle de temps, mais aussi leur dispersion. Cela implique que certaines stations ont de vastes zones de représentativité à des échelles saisonnières, tandis que d'autres ne l'ont pas. Aux échelles sous-hebdomadaires, toutes les stations présentaient de très petites zones de représentativité. Enfin, l'impact de l'incertitude d'échantillonnage s'est avéré assez important dans les métriques de validation satellitaire. / Soil moisture is an essential climate variable that is globally monitored with the help of satellite borne microwave instruments. The accuracy of satellite soil moisture estimations is assessed by direct comparison to in situ measurements. While satellite estimates have a resolution ranging between 30 and 100 km, in situ sensors typically measure over an area of a few centimetres (point resolution). This spatial scale mismatch between satellite and in situ soil moisture estimates impairs the validation process and the respective summary statistics to an extent that is not currently known. This thesis aims at improving the knowledge of the spatial scale mismatch, as well as providing methods for its assessment applicable to any validation area. To this end, the connection between the SM spatial and time scales was investigated. Modelled and measured soil moisture series at different regions of the globe were decomposed into time scales ranging from 0.5 to 128 days, using wavelet transforms. The spatial representativeness of the point measurements was then assessed, on a per time scale basis, with 4 different approaches: temporal stability analysis, triple collocation, the percentage of correlated areas (CArea) and a new approach that uses wavelet- based correlations (WCor). Moreover, one of the components of the mismatch, the sampling uncertainty, has been assessed separately with bootstrap and Monte Carlo simulations of point-support series. It was found that the average of the spatial representativeness values tends to increase with the time scales but so does their dispersion. This implies that some stations had large representativeness areas at seasonal scales, while others do not. At sub-weekly scales, all stations exhibited very small representativeness areas. Finally, the sampling uncertainty has been observed to have a considerable impact on satellite validation statistics.

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

La qualité des données dans les cubes de données spatiales est importante étant donné que ces données sont utilisées comme base pour la prise de décision dans les grandes organisations. En effet, une mauvaise qualité de données dans ces cubes pourrait nous conduire à une mauvaise prise de décision. Les contraintes d'intégrité jouent un rôle clé pour améliorer la cohérence logique de toute base de données, l'un des principaux éléments de la qualité des données. Différents modèles de cubes de données spatiales ont été proposés ces dernières années mais aucun n'inclut explicitement les contraintes d'intégrité. En conséquence, les contraintes d'intégrité de cubes de données spatiales sont traitées de façon non-systématique, pragmatique, ce qui rend inefficace le processus de vérification de la cohérence des données dans les cubes de données spatiales. Cette thèse fournit un cadre théorique pour identifier les contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales ainsi qu'un langage formel pour les spécifier. Pour ce faire, nous avons d'abord proposé un modèle formel pour les cubes de données spatiales qui en décrit les différentes composantes. En nous basant sur ce modèle, nous avons ensuite identifié et catégorisé les différents types de contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales. En outre, puisque les cubes de données spatiales contiennent typiquement à la fois des données spatiales et temporelles, nous avons proposé une classification des contraintes d'intégrité des bases de données traitant de l'espace et du temps. Ensuite, nous avons présenté un langage formel pour spécifier les contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales. Ce langage est basé sur un langage naturel contrôlé et hybride avec des pictogrammes. Plusieurs exemples de contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales sont définis en utilisant ce langage. Les designers de cubes de données spatiales (analystes) peuvent utiliser le cadre proposé pour identifier les contraintes d'intégrité et les spécifier au stade de la conception des cubes de données spatiales. D'autre part, le langage formel proposé pour spécifier des contraintes d'intégrité est proche de la façon dont les utilisateurs finaux expriment leurs contraintes d'intégrité. Par conséquent, en utilisant ce langage, les utilisateurs finaux peuvent vérifier et valider les contraintes d'intégrité définies par l'analyste au stade de la conception.

Il est important d'assurer la qualité des données dans les applications géomatiques. Aussi, dès leur conception, un langage de contraintes peut être associé aux langages de modélisation classiques afin de spécifier formellement les contraintes alphanumériques et spatiales que le langage devra respecter. Le but de cette thèse était donc de proposer un langage de contraintes pour spécifier les conditions qu'un système agricole doit respecter pour être cohérent. Pour cela, nous avons étendu au niveau spatiale OCL, le langage de contrainte associé à UML. Par l'intégration de types spatiaux et de modèles de spécifications de relations topologiques, les extensions proposées permettent de décrire des contraintes spatiales à partir d'un modèle de classe UML étendu au spatial. L'expressivité de chaque proposition d'extension d'OCL a été étudiée. Ces langages ont été implémentés à travers l'extension d'un générateur de code, OCL2SQL et expérimenté au Cemagref dans le cadre SIGEMO

Cette thèse concerne la modélisation numérique de Chambres Réverbérantes à Brassage de Modes (CRBM). Cet outil est utilisé pour les tests en Compatibilité ElectroMagnétique (CEM) de systèmes électroniques variés. L'utilisation de modèles temporel, géométrique et électronique particuliers a été motivée en s'appuyant sur un maximun de paramètres réels. La prise en compte naturelle par la méthode des Volumes Finis dans le Domaine Temporel (VFDT) de géométries complexes autorise la modélisation conforme des équipements rencontrés en CRBM. L'intégration réaliste des pertes est assurée via un filtre temporel spécifique. Ces travaux ont permis de quantifier au mieux les effets de la dissipation numérique VFDT : une technique temporelle hybride Différences Finies/ Volumes Finis adaptée est ainsi proposée. Enfin, différentes améliorations numériques permettent d'optimiser les développements actuels des simulations temporelles en chambre réverbérante sont présentées.

Cette thèse propose une approche de la collaboration homme-machine, inspirée de la théorie de l'Enaction, dans le domaine de l'interprétation de données complexes. L'autonomie des deux partenaires vise à leur permettre de réaliser une interprétation en s'appuyant sur leurs compétences. Pour préserver leur autonomie, la communication du système avec son partenaire est réalisée au moyen d'annotations. Cette approche est appliquée à la conception d'un système multi-agents pour l'interprétation collaborative de signaux physiologiques de patients en réanimation médicale, i.e. des séries temporelles multivariées. Ce système est capable de construire une interprétation des séries temporelles par la construction (1) de modèles d'évènements et de scénarios (ensembles d'évènements reliés par des relations temporelles) et (2) d'annotations à partir de ces modèles. Les modèles qu'il construit évoluent au cours de l'interprétation pour prendre en compte les annotations du partenaire humain.

Mes travaux de recherche portent sur l'analyse de données temporelles et s'articulent en trois parties : -la représentation de séries temporelles, -la définition de métriques et leur apprentissage, -ainsi que la proposition de nouvelles approches de classification dédiées aux séries temporelles. Le déploiement de statistiques d'autocorrélation spatiale sur des structures de contiguïté particulières, telle que temporelle, met en évidence des propriétés intéressantes. Elles permettent, par exemple, d'appréhender le comportement des séries (aléatoire, chaotique), d'évaluer le niveau de saillance d'un événement, ou de mesurer la dépendance locale ou globale entre une structure évolutive et les observations associées. Ces propriétés ont guidé nos principaux travaux. Ainsi, une première contribution concerne la représentation compacte de séries multivariées. J'ai étudié une approche de réduction de la dimension temporelle de séries multivariées, par segmentation, préservant les corrélations inférées par la série ; l'identification de segments saillants étant guidée par la variance locale. Dans une deuxième partie, je me suis intéressée à la définition de métriques intégrant la composante forme des séries et leur positionnement dans un cadre plus général. L'alignement de séries étant un concept fondamental dans la définition de métriques, mon intérêt a porté, ensuite, sur l'apprentissage de couplages pour la discrimination de classes de séries complexes. L'approche proposée vise à lier les séries selon les caractéristiques communes au sein des classes et différentielles entre les classes. Le couplage ainsi appris permet de dériver une métrique locale pondérée restreignant la comparaison des séries aux attributs discriminants. Enfin, le troisième volet de mes travaux est dédié à l'extension des arbres de classification/régression à des variables prédictives temporelles. L'arbre temporel de classification proposé recours à un nouveau critère de coupure fondé sur une métrique adaptative et la localisation de sous-séquences discriminantes.

Les comparaisons temporelles sont essentielles pour s’évaluer. Plusieurs études se sont intéressées aux conséquences négatives d’être insatisfait à la suite de comparaisons temporelles désavantageuses (c.-à.-d., à la privation relative). Peu d’étude a toutefois examiné l’évolution de ce sentiment d’insatisfaction. Le présent mémoire propose que ressentir différents niveaux d’insatisfaction au fil du temps, soit une trajectoire instable d’insatisfaction, affecte négativement le bien-être psychologique. Trois études expérimentales ont été menées. Les résultats révèlent que percevoir une trajectoire instable d’insatisfaction affecte négativement le bien-être psychologique. Une quatrième étude corrélationnelle a été menée au Kirghizstan afin d’examiner si les perceptions d’insatisfaction et d’instabilité mesurées à fil de l’histoire d’un groupe sont associées au bien-être psychologique lors de changements sociaux. Les résultats suggèrent que percevoir un haut niveau d’instabilité et d’insatisfaction au fil du temps est associé négativement au bien-être. Les implications théoriques et méthodologiques sont discutées. / Temporal comparisons are essential for one’s self evaluation. Several studies have examined the negative consequences of being dissatisfied after unfavorable temporal comparisons (i.e., having a feeling of relative deprivation). However, few studies have examined how changes in relative deprivation affect well-being. The present master’s thesis proposes that feeling different levels of relative deprivation over time (i.e., an unstable trajectory of relative deprivation) negatively affects people’s well-being. Three experimental studies were conducted. Results showed that perceiving an unstable trajectory of relative deprivation negatively affects well-being. A fourth correlational study was conducted in Kyrgyzstan in order to examine whether perceptions of relative deprivation and instability measured retrospectively across a group’s history are associated with people’s well-being in times of social change. Results suggested that perceiving high instability and a high level of relative deprivation over time is negatively associated with well-being. The theoretical and methodological implications are discussed.

Dans de nombreuses régions tropicales dont certaines zones du Brésil, les plantations industrielles d'Eucalyptus connaissent une expansion rapide. L'impact environnemental et la durabilité de ces plantations soulèvent de nombreuses questions, notamment en termes d'évolution du bilan carboné et de la fertilité des sols, et d'impact sur les ressources en eau. Cette thèse contribue à apporter des réponses à ces questions, en étudiant les bilans de carbone, d'eau et d'azote des plantations d'Eucalyptus de l'état de São Paulo. L'approche privilégiée est celle de la modélisation écophysiologique, et l'échelle visée in fine est celle de grandes plantations. Cette thèse présente une première approche empirique d'estimation spatialisée de la production des plantations, basée sur la construction et l'interprétation de séries temporelles d'indice de végétation du satellite MODIS sur un ensemble de parcelles d'âge et de productivité contrastés. Ensuite une approche plus complète de modélisation écophysiologique est développée, basée sur le modèle C-H2O-N « G'DAY » qui a été adapté au cas des plantations brésiliennes. La simulation par le modèle des flux de C, H2O et N sur l'ensemble de parcelles évoqué précédemment, à l'échelle de la rotation, a été réalisée avec et sans la contribution de données d'indice foliaire, obtenues à partir des séries temporelles de réflectance MODIS. Ces séries temporelles de données satellitaires sont riches en informations sur la variabilité spatio-temporelle de la productivité, qui est bien reproduite par le modèle écophysiologique proposé / Industrial Eucalyptus plantations are expanding rapidly in many tropical regions, and in particular in south-eastern Brazil. Their sustainability and environmental impact are an issue of concern, and questions have been raised regarding their carbon balance and effects on soil fertility and water ressources. This thesis addresses some of these questions, by studying the carbon, water and nitrogen balance of Eucalyptus plantations in São Paulo State.A process-based modelling approach was adopted, with the ultimate aim of application at the scale of large plantations. A first empirical approach was developed to estimate wood production on a spatial basis, involving the construction and interpretation of MODIS vegetation index time series on a set of Eucalyptus stands of contrasted age and productivity levels. The complete ecophysiological C-H2O-N cycling model "G'DAY" was then adapted for Brazilian plantations. Rotation-length simulations of C, H2O and N fluxes were carried out on the afore-mentioned set of plantation stands, either with or without the integration of leaf area index data obtained from MODIS reflectance time-series. The satellite time series carry useful information about the spatio-temporal variability of productivity, which is also well reproduced by the proposed ecophysiological model

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.