Les objectifs principaux de cette thèse sont d'identifier les défis et stratégies afin de mettre en œuvre des solutions de Résilience et de Smart Water Management au niveau des politiques et sur le terrain pour une gestion efficace de l'eau. Au cours de la prochaine décennie, plus de 4 milliard de personnes dans le monde vivront dans des zones de pénurie d'eau, et plus des deux tiers de la population mondiale seront confrontés à des conditions de stress hydrique. Cette pénurie d'eau future nécessite une action immédiate sur le développement des ressources, la réduction de la demande et une plus grande efficacité dans le traitement et la transmission. En outre, la gestion future des risques d'inondation nécessite des mesures immédiates dans les domaines de l'évaluation des risques, des systèmes de défense et d'atténuation, des systèmes de prévision et d'alerte, et des mesures institutionnelles et de gouvernance. Avec les impacts du changement climatique, les événements extrêmes seront plus fréquents et sévères. En conséquence, il est nécessaire d'adopter des stratégies alternatives plutôt qu’une approche traditionnelle « prédire et prévenir », qui se concentre principalement sur la réduction de la probabilité d'apparition de perturbations; ce type d'approche a souvent conduit à une construction extensive de digues de protection, à des protections contre les inondations et à d'autres solutions structurelles le long des rivières et des plaines inondables, créant un faux sentiment de sécurité qui augmente la vulnérabilité aux conséquences d'éventuelles inondations. La première moitié de la thèse explore diverses applications des stratégies de résilience aux inondations et les solutions disponibles qui sont et qui peuvent être mises en œuvre pour atténuer les impacts des inondations. L'efficacité des solutions de résilience aux inondations est également examinée, grâce à des simulations hydrologiques hydrauliques d'une étude de cas réelle en Corée du Sud. À partir de cette analyse, des conseils et des stratégies sont développées : la gestion intelligente de l'eau s’avère être un outil permettant la mise en œuvre de solutions de résilience aux inondations, et offrant d’importantes synergies avec les concepts de résilience aux inondations. La seconde moitié de la thèse explore le concept de Smart Water Management et examine les technologies nécessaires à sa mise en œuvre, ainsi que les défis et limites de ces technologies. Des études de cas sur des projets réussis de mise en œuvre de gestion intelligente de l’eau sont étudiées et utilisées pour valider l'orientation et les plans d'action pour la mise en œuvre de gestion intelligente de l’eau. De plus, un cadre de mise en œuvre du système d’eau intelligent pour une ville urbaine est proposé, comprenant le système de demande en eau et le système d'approvisionnement en eau, ainsi qu'un indicateur de détection de fuites pour le système d'approvisionnement en eau. Enfin, on examine l'importance des connexions intelligentes entre les différents domaines d'une ville intelligente avec le système d'eau intelligent et comment ces connexions se produisent dans le système d'eau intelligent. / The key aims of this thesis are to identify the challenges and strategies for implementing Flood Resilience and Smart Water Management (SWM) solutions at both the policy and field level to for efficient water management. In the next decade, more than 4 billion people worldwide will be living in areas of water scarcity and more than two thirds of the world’s population will face water-stressed conditions. This future water shortage requires immediate action on development of resources, reduction of demand and higher efficiency in treatment and transmission. In addition, future flood risk management requires immediate action in risk assessment, defence and alleviation systems, forecasting and warning systems and institutional and governance measures. And with the climate change impacts, extreme events will be more frequent and severe. As a result, there is a necessity to adopt alternative strategies rather than the traditional predict-and-prevent approach which mainly focuses on reducing the probability of occurrence of disturbances; where this type of approach often led to an extensive construction of protection dykes, flood defences and other structural solutions along river channels and floodplains, creating a false sense of safety, which increases the vulnerability to the consequences of possible floods. The first half of the thesis explores the various applications of flood resilience strategies and the available solutions that are and can be implemented to mitigate flood impacts. It also examines the effectiveness of flood resilience solutions through hydrological hydraulic simulations of a real case study in South Korea. From the analysis, recommendations and strategies are developed where it is found that Smart Water Management is an enabler for the implementation for Flood Resilience solutions and has great synergy with Flood Resilience concepts. The second half of the thesis explores the concept of Smart Water Management and discusses the technologies required for the implementation and their challenges and limitations. Successful case studies of smart water solution implementations are investigated and used to validate the direction and action plans for the implementation of smart water solutions. In addition, a framework for the implementation of Smart Water System for an urban city, which includes the water demand system and water supply system, as well as a leakage detection indicator for water supply system are proposed. Finally, it discusses the importance of smart city connections between the different domains of a smart city with the smart water system and how these connections occur within the smart water system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018AZUR4045 |
| Date | 11 June 2018 |
| Creators | Ler, Lian Guey |
| Contributors | Côte d'Azur, Université nationale d'Incheon, Gourbesville, Philippe, Choi, Gyewoon |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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