Dissertations / Theses on the topic 'Changements climatiques – Prévision'

Le feu de forêt est une perturbation naturelle extrêmement répandue sur la planète. Au Québec, les incendies de forêt ont affecté entre 1990 et 2013 une moyenne de 330 000 hectares par année contre une moyenne de 2,3 millions d’hectares pour le Canada. À l’heure des changements climatiques, dont les conséquences sont annoncées comme très coûteuses pour les sociétés humaines, il est important de développer des stratégies d’adaptations aux changements climatiques le plus tôt possible afin de minimiser les coûts, les impacts environnementaux et les impacts sur nos sociétés. Le climat et la météo influencent fortement les patrons spatiaux et temporels de l’activité des incendies de forêt. La couverture terrestre joue également un rôle important à court terme en modulant l’influence des conditions climatiques sur l’activité des feux et à plus long terme par des changements de composition dans la matrice forestière, graduels (succession forestière, changements climatiques) ou rapides (perturbations). Ainsi, il devient urgent de développer des projections fiables de l’activité future des incendies de forêt tout en réduisant l’incertitude autour de ces projections. Malgré le fait que ces besoins ont été identifiés depuis plus d’une décennie, les méthodes nécessaires à l’élaboration de ces projections restaient à être développées. La capacité de prédire ou de prévoir comment un système peut se comporter à l'avenir a toujours représenté un formidable défi pour la communauté scientifique. Dans mes deux premiers chapitres, j’ai modélisé l’influence des changements climatiques et de végétation sur la fréquence et la distribution des tailles des incendies de forêt à l’aide de modèles statistiques. Mon troisième et dernier chapitre utilise les modèles développés dans les deux premiers pour projeter de quelle manière l’activité des incendies de forêt évoluera dans un contexte où le climat (ou la météo) et la végétation (ou la couverture terrestre) sont dynamiques. Grâce à ces travaux on peut aujourd’hui projeter quelle sera l’activité future des incendies de forêt dans un contexte de changements dans la matrice forestière et climatiques.
Abstract Wildfire is an extremely widespread natural disturbance on the planet. In Quebec, forest fires have affected between 1990 and 2013 an average of 330,000 hectares per year against an average of 2.3 million hectares for Canada. In these times of climate change, whose effects are reported as very costly to human societies, it is important to develop adaptation strategies to climate change as soon as possible to minimize costs, environmental impacts and impacts on our societies. Climate and weather strongly influence the spatial and temporal patterns of forest fires activity. Land-cover plays an important role in the short term by modulating the effect of weather on fire activity and longer-term changes in forest composition matrix, gradual (forest succession, climate change), or rapid (disturbances). Thus, it is urgent to develop reliable projections of future activity of forest fires while reducing the uncertainty surrounding these projections. Despite the fact that these requirements have been identified for more than a decade, the methods for the preparation of these projections remained to be developed. The ability to forecast or predict how a system might behave in the future has always been a formidable challenge for the scientific community. In my first two chapters, I modeled the influence of climate change and vegetation on the frequency and size distribution of forest fires using statistical models. My third and final chapter uses models developed in the first two to project how the activity of forest fires will evolve in a context where the climate (or weather) and vegetation (or land-cover) are dynamic. Thanks to this work, we can now project what will be the future activity of forest fires in the context of climate and forest changes.

La performance à long terme du réseau routier au Québec est fortement influencée par le climat et les conditions météorologiques (Doré et Zubeck, 2008). Parmi ces facteurs, des niveaux élevés de saturation dans les sols et les matériaux de chaussée peuvent être une cause importante de la détérioration des routes. Selon des scénarios de changements climatiques établis par Ouranos, le sud du Québec subira des augmentations de précipitations moyennes mensuelles de -0,1 % à 8,45 % sur un horizon de 2010 à 2039. Le but de ce projet est de quantifier l’effet de ces futures augmentations sur le comportement mécanique des structures de chaussées et des sols. Basé sur les données collectées dans des sections de routes instrumentées, une relation entre les précipitations et l’augmentation du niveau de saturation des couches de chaussée est proposée. Afin de déterminer la relation entre les propriétés mécaniques et la teneur en eau, les comportements en module réversible et en déformation permanente (quatre différents sols) ont été déterminés avec des essais triaxiaux et ont été validés avec un simulateur de charge routier. Une analyse d’endommagement est effectuée afin de quantifier la diminution de la durée de vie utile causée par les changements climatiques. Il a été montré que les augmentations de précipitations, prévues au Québec, auront un impact significatif sur la performance des chaussées. Ainsi, certaines techniques de mitigation seront proposées pour pallier la diminution de la vie utile des chaussées.
The long-term performance of the road network of the province of Quebec (Canada) is strongly influenced by the climate and the weather conditions. Amongst other factors, high levels of saturation in soils and pavement materials are believed to be an important cause of pavement deterioration. According to the climate change scenarios established by Ouranos (2010), the North and South of Quebec will undergo an average precipitation increase from -0.1% to 8.45% in a future horizon of 2010-2039. The purpose of this project is to quantify the effect of these expected precipitation increases on the mechanical behavior of road structures, materials and soils. Based on literature and on data collected on instrumented road sections, a relationship between precipitation increase and saturation level of pavement layers is proposed. The resilient modulus and permanent deformation behavior for various water contents and four different subgrade soils was determined using triaxial tests, which were validated using small-scale heavy vehicle simulator, in order to determine the existing relationship between mechanical properties and moisture contents. Using the precipitation increase scenarios and the preset models, a damage analysis is performed to quantify the decrease of pavements service life caused by climate change. It is found that climate change, and more precisely the increase of precipitation expected in the Province of Quebec, will have a significant impact on pavement performance and that adapted pavement structures and materials, such as improved drainage, increased structural capacity or materials with reduced sensitivity to water, are possible options to reduce the loss of pavement life associated with climate change.

L'effet des changements climatiques, par le biais d'un modèle éco-physiologique, a été introduit dans des courbes de rendement des strates d'épinette noire en respectant les principes de stratification utilisés lors d'un calcul de possibilité forestière. Un exercice de propagation de l'incertitude été fait afin de déterminer la capacité à observer une différence significative entre les prédictions faites à partir des courbes de croissance sous les changements climatiques et celles actuellement utilisées. Cet exercice a permis de voir qu'il est probable à 67% d'être en mesure de détecter l'effet des changements climatiques. Par contre, un doute subsiste étant donné les multiples sources d'erreur non-considérées. Les gestionnaires de la forêt devront considérer leur degré de confort avec ce niveau de risque afin de déterminer ce qui devra être fait par la suite, à savoir améliorer la méthodologie actuelle ou changer l'actuelle approche du rendement soutenu.

En raison de leurs impacts dévastateurs sur les populations et les infrastructures des pays concernés, l'évolution future de l'activité cyclonique tropicale dans le contexte du réchauffement climatique est une question de grande importance. Deux méthodes existent pour évaluer l'activité cyclonique tropicale en changement climatique dans les modèles de climat : l'utilisation d'algorithmes de détection (traqueurs) de cyclones ou l'utilisation d'indices de cyclogénèse qui traduisent des relations statistiques liant l'activité cyclonique observée à des variables atmosphériques de grande échelle. Ces deux méthodes tendent à fournir des projections opposées dans les simulations climatiques. Motivée par ce désaccord, cette thèse propose alors d'explorer ces deux approches dans le but d'apporter des améliorations à chacune d'elles. Dans un premier temps, le traqueur de cyclones tropicaux du CNRM est appliqué à la réanalyse ERA5 du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, et évalué à l'aide de la base de données d'observations des cyclones IBTrACS. Ses performances sont évaluées en termes de probabilité de détection et de taux de fausses alarmes (POD et FAR), après optimisation des paramètres de détection, et en appliquant un filtre des systèmes de moyennes latitudes adéquat. Plusieurs métriques d'évaluation de la similarité des trajectoires détectées dans ERA5 avec celles observées sont ensuite proposées puis comparées. Ces métriques novatrices sont complémentaires au POD et au FAR et montrent que l'optimisation des paramètres de détection s'accompagne d'une légère amélioration de la similarité des trajectoires. De nouveaux indices de cyclogénèse sont ensuite construits sur ERA5 par régression de Poisson entre des prédicteurs de grande échelle thermiques et dynamiques, et la base de données IBTrACS. Les régressions sont déclinées à différentes résolutions spatiales et temporelles ainsi qu'à l'échelle globale et pour les différents bassins océaniques. La résolution temporelle accrue permet la correction du biais équatorial présent dans les indices les plus communément utilisés. La variabilité interannuelle des indices apparaît cependant robuste aux modifications apportées aux coefficients de pondération des variables de grande échelle. Suite à ce constat, l'apport de l'ajout de prédicteurs dans les régressions est évalué sur ERA5 ainsi que dans le modèle ARPEGE ; d'une part en ajoutant explicitement un diagnostique du mode de variabilité El Niño (ENSO) dans l'indice, et d'autre part en remplaçant l'humidité relative à 600 hPa par le déficit de saturation d'humidité intégré sur la colonne (VPD). L'ajout du diagnostique ENSO permet alors d'améliorer la variabilité interannuelle de l'indice dans la plupart des bassins océaniques. Les corrélations avec les séries observées est rendue statistiquement significative au seuil de 95% dans tous les bassins à l'exception du Nord Atlantique. L'utilisation du VPD permet quant à elle d'annuler les tendances à la hausse dans la période historique observée dans les indices basés sur l'humidité relative. L'indice obtenu présente donc un meilleur accord avec les observations. Lorsqu'appliqué à des simulations climatiques ARPEGE à très haute résolution, sous le scénario RCP8.5, le VPD amplifie également la diminution de l'activité cyclonique
Given their devastating impact on the populations and infrastructures of the countries concerned the future evolution of tropical cyclone activity in the context of global warming is an issue of great importance. Two methods exist for assessing tropical cyclone activity under climate change in climate models: the use of cyclone detection algorithms (trackers) or the use of cyclogenesis indices, which translate statistical relationships linking observed cyclone activity to large-scale atmospheric variables. These two methods tend to provide opposite projections in climate simulations. Motivated by this disagreement, this thesis proposes to explore these two approaches, with the aim of making improvements to each. Firstly, the CNRM tropical cyclone tracker is applied to the ERA5 reanalysis of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and evaluated using the IBTrACS database of cyclone observations. Its performance is evaluated in terms of detection probability and false alarm rate (POD and FAR), after optimizing detection parameters and applying an appropriate mid-latitude system filter. Several metrics for assessing the similarity of the tracks detected in ERA5 with those observed are then proposed and compared. These innovative metrics are complementary to POD and FAR, and show that optimizing detection parameters is accompanied by a slight improvement in track similarity. New cyclogenesis indices are then constructed on ERA5 by Poisson regression between large-scale thermal and dynamic predictors, and the IBTrACS database. The regressions are run at different spatial and temporal resolutions, as well as on a global scale and for different ocean basins. The increased temporal resolution enables the equatorial bias present in the most commonly used indices to be corrected. However, the interannual variability of the indices appears to be robust to changes in the weighting coefficients of the large-scale variables. Following this observation, the contribution of adding predictors to the regressions is evaluated on ERA5 as well as in the ARPEGE model; on the one hand by explicitly adding a diagnostic of the El Niño (ENSO) variability mode to the index, and on the other hand by replacing the relative humidity at 600 hPa by the integrated moisture saturation deficit on the column (VPD). The addition of ENSO diagnostics improves the interannual variability of the index in most ocean basins. Correlations with observed series are made statistically significant at the 95% threshold in all basins except the North Atlantic. The use of the VPD cancels out the upward trends in the historical period observed in indices based on relative humidity. The resulting index is therefore in better agreement with observations. When applied to very high-resolution ARPEGE climate simulations, under the RCP8.5 scenario, the VPD also amplifies the decrease in cyclonic activity

Les vagues de chaleur sont encore peu documentées au Sahel, malgré un impact très fort sur les populations. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles connaissances et une meilleure compréhension des processus et mécanismes mis en jeu dans les vagues de chaleur au Sahel au printemps. L'étude se structure autour de trois axes : (i) la détection des vagues de chaleur, (ii) la documentation de leurs caractéristiques morphologiques, dynamiques et thermodynamiques ainsi que leurs tendances climatiques et (iii) la compréhension des processus et mécanismes en jeu lors de ces événements. Dans un premier temps, une nouvelle méthodologie d’identification des vagues de chaleur, définies ici comme une forte augmentation de la température à des échelles synoptiques à intra-saisonnières, a été développée. Cette définition permet de détecter des vagues de chaleur « météorologiques », associées au temps sensible et qui constituent un véritable enjeu pour la prévision. La détection repose sur trois étapes : (i) un filtrage sélectionne les échelles souhaitées, ici synoptiques à intra-saisonnières ; (ii) les valeurs extrêmes des anomalies de températures ainsi calculées sont conservées, grâce à un seuil limite fixe égal au quantile Q90 ; et (iii) une contrainte morphologique est finalement appliquée pour identifier les événements de grande échelle cohérents dans le temps et l’espace. Par ailleurs, les températures maximales (Tmax) et minimales (Tmin) sont considérées séparément car leurs fluctuations résultent de processus distincts. Cette méthodologie a été appliquée à plusieurs types de jeux de données : un produit basé sur des observations locales (BEST), trois réanalyses météorologiques (ERA-Interim, NCEP2 et MERRA) et des simulations climatiques (CMIP5). Les vagues de chaleur détectées sont ensuite documentées en termes de caractéristiques morphologiques et thermodynamiques, et leurs tendances climatiques sont analysées. L’occurrence de ces événements se concentre particulièrement en début de printemps, et la tendance à la hausse de leurs températures s’explique principalement par le réchauffement moyen au Sahel. Les biais moyens de température dans les simulations, atteignant plus de 5°C dans certaines simulations climatiques, expliquent la plus grande partie des erreurs sur les températures des vagues de chaleur. Les événements détectés dépendent aussi de la méthodologie utilisée, c’est pourquoi nos résultats sont comparés avec ceux obtenus à partir d’autres méthodologies communément utilisées dans la littérature. Les processus et mécanismes mis en jeu lors des vagues de chaleur sont ensuite étudiés. Au printemps, les sols sont secs et le flux de chaleur latente très faible. Les vagues de chaleur détectées sur les Tmax sont anormalement sèches, celles en Tmin anormalement humides. Une dépression est présente lors des deux types d’événements et centrée sur la zone impactée. Les vagues de chaleur diurnes sont associées à un vent de nord-ouest alors que les vagues de chaleur nocturnes correspondent à un vent de sud-ouest, qui favorise l’advection d’humidité par le flux de mousson. La vapeur d’eau joue un rôle majeur sur les vagues de chaleur nocturnes, amplifiant l’effet de serre de l’atmosphère. Une première analyse indique que les vagues de chaleur détectées en Tmax ne sont pas associées à des couches limites plus profondes. Ces résultats soulignent qu’au Sahel, les vagues de chaleur sont associées à des mécanismes différents de ceux observés dans d’autres régions du monde, comme en Europe, où les vagues de chaleur font souvent intervenir des conditions anticycloniques et un assèchement des sols. La méthodologie a été finalement adaptée à la prévision des vagues de chaleur en temps réel et implémentée sur le site Internet http://acasis.sedoo.fr/. Ce travail a permis de suivre et prévoir en temps réel les vagues de chaleur impactant l’Afrique de l’ouest pendant les printemps 2016-2017.

En Afrique de l’Ouest, les précipitations durant la période d’été ont connu, au cours du XXe siècle, de fortes modulations aux échelles de temps décennales. On note en particulier une période très humide vers les années 60 suivie d'un épisode de sécheresse durant les années 80 et une reprise des pluies au cours des années 2000. Ces modulations ont des conséquences socio-économiques régionales majeures. Considérées comme l’un des plus grands signaux du changement climatique en Afrique, elles ont fait l'objet de nombreuses études afin de comprendre leur(s) origine(s) et d’anticiper les prochains changements. Ces modulations ont longtemps été associées à la variabilité interne du système climatique et notamment à un rôle de la température de surface de l’océan Atlantique. De récentes études montrent cependant une contribution notable des forçages externes notamment les gaz à effet de serre et les aérosols anthropiques en particulier au cours de la seconde moitié du XXe siècle, soit via les températures de surface de l’océan Atlantique soit via un forçage radiatif direct. Dans tous les cas, le lien avec les températures de surface de l’océan offrent des perspectives de prévisibilité de ces modulations des précipitations. Les prévisions climatiques décennales ont été développées afin d’exploiter cette source de prévisibilité. Elles sont potentiellement très importantes pour la planification économique et structurelle en Afrique de l’Ouest. Dans cette thèse, nous proposons d’attribuer, en premier lieu, les modulations décennales des précipitations au Sahel sur la période temporelle de 1901-2014. En second lieu, nous proposons d’évaluer la prévision des précipitations en Afrique de l’Ouest à l’échelle de temps décennale sur la période 1968-2012. Toute cette étude est réalisée par le diagnostic de simulations climatiques réalisées à partir de modèles contribuant à la phase 6 du projet d’intercomparaison des modèles couplés. Étant donné que les modèles couplés sous-estiment communément le maximum de précipitation au Sahel durant la période d’été, nous avons commencé par proposer un domaine adaptatif des pluies au Sahel. Nos résultats de la première partie de cette thèse montrent que les forçages externes en particulier les aérosols anthropiques contribuent significativement à la chronologie des modulations décennales des précipitations sahéliennes. Ces aérosols modulent en effet la température de surface de l'océan qui se traduit en modulations de précipitation au Sahel par les déplacements de la zone de convergence intertropicale et de la dépression thermique saharienne. La seconde partie de cette thèse s'intéresse à la prévisibilité des précipitations à l’échelle de temps décennale en Afrique de l’Ouest et en particulier au Sahel. Nos résultats montrent que les précipitations sont prévisibles au Sahel dans 5⁄8 des modèles étudiés à une échéance temporelle entre 1 et 10 ans. Cependant, seuls 3 de ces 5 modèles simulent un signal décennal combiné à une variance totale réaliste à ces échéances. La moyenne multi-modèle est généralement plus prévisible que la majorité des modèles individuels. L’initialisation des variables climatiques permet d’améliorer les scores de prévision des précipitations au Sahel pour la moyenne multimodèle et 3⁄5 des modèles montrant une prévisibilité et la fiabilité des prévisions pour un seul modèle. Cet impact de l’initialisation relativement réduit corrobore l’importance des forçages externes déduits de la première étude. En conclusion, nos résultats suggèrent que les effets anthropiques sur le climat deviennent des facteurs majeurs pour expliquer les modulations décennales des précipitations moyennes de mousson au Sahel. En perspective, ces modulations sont associées, au cours du XXe siècle, à des pluies extrêmes qui sont devenues fréquentes de nos jours. Il serait intéressant de se demander si ces pluies extrêmes sont prévisibles en Afrique de l’Ouest aux échelles de temps décennales
In West Africa, rainfall during the summer period (July, August and September) has shown strong modulations on decadal time scales during the 20th century. In particular, there was a very wet period in the 1960s followed by a drought in the 1980s and a recovery of rainfall in the 2000s. These modulations have major regional socio-economic consequences. Considered as one of the most important signals of climate change in Africa, they have been the subject of numerous studies in order to understand their origin(s) and to anticipate future changes. These modulations have long been associated with the internal variability of the climate system and in particular with the role of the surface temperature of the Atlantic Ocean. However, recent studies show a significant contribution of external forcings, notably greenhouse gases and anthropogenic aerosols, in particular during the second half of the 20th century, either via Atlantic Ocean surface temperatures or via direct radiative forcing. In all cases, the link with ocean surface temperatures offers prospects for predicting these precipitation modulations. Decadal climate forecasts, i.e. with a 5-30 year time horizon, have been developed to exploit this source of predictability. They are potentially very important for economic and structural planning in West Africa. In this thesis, we propose to attribute, first, the decadal modulations of Sahel rainfall over the time period of 1901-2014. Secondly, we propose to evaluate the prediction of rainfall in West Africa on the decadal time scale over the period 1968-2012. All this study is carried out through the diagnosis of climate simulations carried out from models contributing to the phase 6 of the coupled models intercomparison project. Since coupled models commonly underestimate the maximum rainfall in the Sahel region during the summer period, we first proposed an adaptive rainfall domain for the Sahel. Our results from the first part of this thesis show that external forcings, in particular anthropogenic aerosols, contribute significantly to the timing of decadal modulations of Sahel rainfall. These aerosols indeed modulate the ocean surface temperature which is translated into precipitation modulations in the Sahel by the displacement of the intertropical convergence zone and the Saharan Heat Low. The second part of this thesis focuses on the predictability of precipitation on decadal time scales in West Africa and in particular in the Sahel. Our results show that rainfall is predictable in the Sahel in 5⁄8 of the models studied at lead times between 1 and 10 years. However, only 3 of these 5 models simulate a decadal signal combined with a realistic total variance (signal-to-noise ratio close to 1) at these lead times. The multi-model mean is generally more predictable than the majority of individual models. Initialization of climate variables improves Sahel rainfall prediction skills for the multi-model mean and 3⁄5 of the models showing predictability and forecast reliability for a single model. This relatively small impact corroborates the importance of external forcings inferred from the first part of this thesis. In conclusion, our results suggest that anthropogenic effects on climate become major factors in explaining decadal modulations of mean monsoon rainfall in the Sahel. In perspective, these modulations are associated, during the 20th century, with extreme rainfall events that have become frequent nowadays. It would be interesting to ask whether these extreme events are predictable in West Africa on decadal time scales

Dans un monde où le réchauffement climatique provoque de plus en plus de phénomènes météorologiques extrêmes d’ampleurs croissantes, cette thèse explore la modélisation des évènements extrêmes à travers des méthodes statistiques enrichies par l’apprentissage statistique. Elle se divise en deux grandes parties. Dans un premier temps, les extrêmes fonctionnels sont étudiés, c’est-à-dire les extrêmes de données dépendant explicitement d’une variable continue comme le temps. Nous travaillons dans un espace de Hilbert séparable, avec un focus sur l’espace L2[0, 1].Des résultats sur la variation régulière, hypothèse fondamentale en théorie des valeurs extrêmes, sont développés, et des caractérisations ainsi que des exemples non triviaux sont présentés. De plus, une méthode de réduction de dimension adaptée aux données fonctionnelles extrêmes est proposée, avec des garanties probabilistes et statistiques. Dans un second temps, nous développons un cadre probabiliste pour la régression dans des régions où la variable d’entrée est extrême, contrairement aux approches classiques qui se concentrent sur les régions où la variable de sortie est extrême. Des résultats sur les risques et les fonctions de régression dans les régions extrêmes, ainsi qu’un algorithme adapté, sont établis. Ce dernier est comparé à des méthodes classiques et appliquées à la prédiction des extrêmes maritimes. En Bretagne, où nous cherchons à compléter les données extrêmes passées pour réduire les incertitudes liées à certaines estimations
In a world where climate change is causing more and more extreme weather events of increasingmagnitude, this thesis explores the modeling of extreme events through statistical methods enhanced by statistical learning. It is divided into two main parts. First, functional extremes are studied, that is, the extremes of data explicitly dependent on a continuous variable such as time. We work in a separable Hilbert space, with a focus on the space L2[0; 1]. Results on regular variation, a fundamental hypothesis in extreme value theory, are developed, along with characterizations and non-trivial examples. Additionally, a dimensionality reduction method tailored to functional extreme data is proposed, with probabilistic and statistical guarantees. In the second part, we develop a probabilistic framework for regression in regions where the input variable is extreme, in contrast to classic approaches that focus on regions where the output variable is extreme. Results on risks and regression functions in extreme regions, as well as an adapted algorithm, are established. This algorithm is compared to classical methods and applied to the prediction of extreme sea levels in Brittany, where the goal is to reconstruct past extreme data to reduce uncertainties associated with certain estimates

Les sols sont la principale composantede l’écosystème terrestre et le plus grand réservoir de carbone organique sur Terre, étant très réactifs aux perturbations humaines et aux changements climatiques. Malgré leur importance dans les réservoirs de carbone, la dynamique du carbone des sols est une source importante d'incertitudes pour les prévisions climatiques futures. Le but de la thèse était d'explorer différents aspects d’études du carbone des sols (mesures expérimentales, modélisation et évaluation de bases de données) à différentes échelles spatiales (de l'échelle d'un profil à l'échelle globale). Nous avons souligné que l'estimation des stocks globaux de carbone du sol est encore assez incertaine.Par conséquent le rôle du carbone des sols dans la dynamique du climat devient l'une des principales incertitudes dans les modèles du système terrestre utilisés pour prédire les changements climatiques futurs. La deuxième partie de la thèse porte sur la présentation d'une nouvelle version du modèle IPSL-Land Surface appelé ORCHIDEE-SOM, intégrant la dynamique du 14C dans le sol. Plusieurs tests effectués supposent que les améliorations du modèle devraient se focaliser davantage sur une paramétrisation dépendante de la profondeur,principalement pour la diffusion, afin d'améliorer la représentation du cycle global du carbone dans les modèles de surface terrestre, contribuant ainsi à contraindre les prédictions futures du réchauffement climatique
Soils are the major components ofthe terrestrial ecosystems and the largest organiccarbon reservoir on Earth, being very reactive tohuman disturbance and climate change. Despiteits importance within the carbon reservoirs, soilcarbon dynamics is an important source ofuncertainties for future climate predictions. Theaim of the thesis was to explore different aspectsof soil carbon studies (Experimentalmeasurements, modeling, and databaseevaluation) at different spatial scales (from thescale of a profile to the global scale). Wehighlighted that the estimation of the global soilcarbon stocks is still quite uncertain.Consequently, the role of soil carbon in theclimate dynamics becomes one of the majoruncertainties in the Earth system models (ESMs)used to predict future climate change. Thesecond part of thesis deals with the presentationof a new version of the IPSL-Land SurfaceModel called ORCHIDEE-SOM, incorporatingthe 14C dynamics in the soil. Several tests doneassume that model improvements should focusmore on a depth dependent parameterization,mainly for the diffusion, in order to improve therepresentation of the global carbon cycle inLand Surface Models, thus helping to constrainthe predictions of the future soil organic carbonresponse to global warming

La météo et le climat ont un impact important sur les rendements agricoles. De nombreuses études basées sur différentes approches ont été réalisées pour mesurer cet impact. Cette thèse se concentre sur les modèles statistiques pour mesurer la sensibilité des cultures aux conditions météorologiques sur la base des enregistrements historiques. Lors de l'utilisation d'un modèle statistique, une difficulté critique survient lorsque les données sont rares, ce qui est souvent le cas pour la modélisation des cultures. Il y a un risque élevé de sur-apprentissage si le modèle n'est pas développé avec certaine précautions. Ainsi, la validation et le choix du modèle sont deux préoccupations majeures de cette thèse. Deux approches statistiques sont développées. La première utilise la régression linéaire avec régularisation et validation croisée (c.-à.-d. leave-one-out ou LOO), appliquée au café robusta dans la principale région productrice de café du Vietnam. Le café est une culture rémunératrice, sensible aux intempéries, et qui a une phénologie très complexe en raison de sa nature pérenne. Les résultats suggèrent que les informations sur les précipitations et la température peuvent être utilisées pour prévoir l'anomalie de rendement avec une anticipation de 3 à 6 mois selon la région. Les estimations du rendement du robusta à la fin de la saison montrent que les conditions météorologiques expliquent jusqu'à 36 % des anomalies de rendement historiques. Cette première approche de validation par LOO est largement utilisée dans la littérature, mais elle peut être mal utilisé pour de nombreuses raisons : elle est technique, mal interprétée et nécessite de l'expérience. Une alternative, l'approche “leave-two-out nested cross-validation” (ou LTO), est proposée pour choisir le modèle approprié, évaluer sa véritable capacité de généralisation et choisir la complexité du modèle optimale. Cette méthode est sophistiquée mais simple. Nous démontrons son applicabilité pour le café robusta au Vietnam et le maïs en France. Dans les deux cas, un modèle plus simple avec moins de prédicteurs potentiels et d'entrées est plus approprié. Utiliser uniquement la méthode LOO peut être très trompeur car cela encourage à choisir un modèle qui sur-apprend les données de manière indirecte. L'approche LTO est également utile dans les applications de prévision saisonnière. Les estimations de rendement du maïs en fin de saison suggèrent que les conditions météorologiques peuvent expliquer plus de 40 % de la variabilité de l'anomalie de rendement en France. Les impacts du changement climatique sur la production de café au Brésil et au Vietnam sont également étudiés à l'aide de simulations climatiques et de modèles d'impact ou “suitability models”. Les données climatiques sont cependant biaisées par rapport au climat réel. De nombreuses méthodes de “correction de biais” (appelées ici “calibration”) ont été introduites pour corriger ces biais. Une présentation critique et détaillée de ces calibrations dans la littérature est fournie pour mieux comprendre les hypothèses, les propriétés et les objectifs d'application de chaque méthode. Les simulations climatiques sont ensuite calibrées par une méthode basée sur les quantiles avant d'être utilisées sur nos modèles d'impact. Ces modèles sont développés sur la base des données de recensement des zones caféières, et les variables climatiques potentielles sont basées sur un examen des études précédentes utilisant des modèles d'impact pour le café et des recommandations d'experts. Les résultats montrent que les zones propices à l'arabica au Brésil pourraient diminuer d'environ 26 % d'ici le milieu du siècle dans le scénario à fortes émissions, les régions compatibles avec la culture du robusta vietnamien pourraient quant à elle diminué d'environ 60 %. Les impacts sont significatifs à basse altitude pour les deux types de café, suggérant des déplacements potentiels de la production vers des endroits plus élevés
Weather and climate strongly impact crop yields. Many studies based on different techniques have been done to measure this impact. This thesis focuses on statistical models to measure the sensitivity of crops to weather conditions based on historical records. When using a statistical model, a critical difficulty arises when data is scarce, which is often the case with statistical crop modelling. There is a high risk of overfitting if the model development is not done carefully. Thus, careful validation and selection of statistical models are major concerns of this thesis. Two statistical approaches are developed. The first one uses linear regression with regularization and leave-one-out cross-validation (or LOO), applied to Robusta coffee in the main coffee-producing area of Vietnam (i.e. the Central Highlands). Coffee is a valuable commodity crop, sensitive to weather, and has a very complex phenology due to its perennial nature. Results suggest that precipitation and temperature information can be used to forecast the yield anomaly with 3–6 months' anticipation depending on the location. Estimates of Robusta yield at the end of the season show that weather explains up to 36 % of historical yield anomalies. The first approach using LOO is widely used in the literature; however, it can be misused for many reasons: it is technical, misinterpreted, and requires experience. As an alternative, the “leave-two-out nested cross-validation” (or LTO) approach, is proposed to choose the suitable model and assess its true generalization ability. This method is sophisticated but straightforward; its benefits are demonstrated for Robusta coffee in Vietnam and grain maize in France. In both cases, a simpler model with fewer potential predictors and inputs is more appropriate. Using only the LOO method, without any regularization, can be highly misleading as it encourages choosing a model that overfits the data in an indirect way. The LTO approach is also useful in seasonal forecasting applications. The end-of-season grain maize yield estimates suggest that weather can account for more than 40 % of the variability in yield anomaly. Climate change's impacts on coffee production in Brazil and Vietnam are also studied using climate simulations and suitability models. Climate data are, however, biased compared to the real-world climate. Therefore, many “bias correction” methods (called here instead “calibration”) have been introduced to correct these biases. An up-to-date review of the available methods is provided to better understand each method's assumptions, properties, and applicative purposes. The climate simulations are then calibrated by a quantile-based method before being used in the suitability models. The suitability models are developed based on census data of coffee areas, and potential climate variables are based on a review of previous studies using impact models for coffee and expert recommendations. Results show that suitable arabica areas in Brazil could decrease by about 26 % by the mid-century in the high-emissions scenario, while the decrease is surprisingly high for Vietnamese Robusta coffee (≈ 60 %). Impacts are significant at low elevations for both coffee types, suggesting potential shifts in production to higher locations. The used statistical approaches, especially the LTO technique, can contribute to the development of crop modelling. They can be applied to a complex perennial crop like coffee or more industrialized annual crops like grain maize. They can be used in seasonal forecasts or end-of-season estimations, which are helpful in crop management and monitoring. Estimating the future crop suitability helps to anticipate the consequences of climate change on the agricultural system and to define adaptation or mitigation strategies. Methodologies used in this thesis can be easily generalized to other cultures and regions worldwide

Le travail de recherche appliquée réalisé au cours du doctorat s’intéresse aux tempêtes hivernales à fort potentiel d’impact économique en Europe et comprend deux parties. La première partie vise à quantifier l’impact du changement climatique sur les tempêtes de vent hivernales extrêmes en Europe et s’appuie sur des données couvrant des périodes supérieures à 30 ans. La seconde partie du travail est plus opérationnelle et a pour objectif l’élaboration et la mise en place d’un outil de détection des tempêtes de vent hivernales en Europe à partir de prévisions météorologiques actualisées toutes les six heures. L’objectif général de la première partie du travail de recherche est d’apporter une vision moyen-terme de ce que pourraient être les tempêtes de vent hivernales en Europe au cours du XXIe siècle. Ce travail vient compléter la vision pour l’instant principalement court-terme du risque proposée par les modèles CatNat, utilisés par les (ré)assureurs pour connaître le coût du risque sur leur portefeuille. Au cours du travail de recherche, une nouvelle méthode a été proposée pour définir le potentiel de dommages associés à une tempête de vent en Europe. L’idée originale développée au cours du projet est l’utilisation de plusieurs variables capturant différentes échelles spatio-temporelles et prenant en compte la relation entre plusieurs variables caractéristiques d’un même cyclone extratropical. La recherche d’événements partageant une signature similaire et intense, simultanément dans la vorticité relative à 850 hPa, la pression au niveau de la mer et le vent de surface, conduit à la détection d’un nombre réduit d’événements. La comparaison du nombre d’événements qui constituent ce groupe et de leur intensité entre des données issues de réanalyses et celles issues de différentes simulations du climat futur peut apporter des réponses suffisantes aux compagnies d’assurance sur l’évolution de ce risque dans un climat dont les conditions climatiques sont différentes de celui d’aujourd’hui. Un premier article sur la méthode a été accepté dans le journal Natural Hazard and Earth Science System. La méthode a été appliquée aux données issues des modèles participant au projet CMIP5. Il s’agit d’évaluer la capacité des modèles de climat à reproduire les événements type « tempête de vent hivernales en Europe » et d’estimer l’impact du changement climatique sur la fréquence et l’intensité des tempêtes de vent hivernales en Europe. Un second article reprenant les résultats de cette étude est en préparation. La seconde partie de la thèse est focalisée sur le projet opérationnel Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT) dont le but est de développer un outil permettant, à partir de prévisions météorologiques issues toutes les six heures, de détecter un événement type tempête de vent pouvant causer des dégâts majeurs en Europe et de proposer aux entités du groupe AXA concernées une estimation du montant des pertes et du nombre de sinistres associés à l’événement à venir ainsi que leurs localisations
The research carried out during the PhD deals with winter windstorms with high economic damage potential in Europe and can be divided in two parts. The first part aims at quantifying the impact of climate change on European winter windstorms and relies on datasets covering long periods of time (>30 years) either in the past or in the future. The objective of the second part is to forecast potential losses and claims associated with an upcoming extreme windstorm by using forecast data updated every six hours. The overall objective of the first part is to provide a medium-term view of what could be the winter windstorms in Europe during the 21st century. It thus completes the short-term vision of the risk given by the Catastrophe Models used by the (re)insurers to assess the cost of the risk on their portfolio. A new methodology has been developed to define the damage potential associated with European winter windstorms. The novelty of the methodology relies in the use of several variables capturing different spatiotemporal scales and the coupling that exists between variables during the cyclogenesis. Seeking for events sharing a similar intense signature simultaneously in the relative vorticity at 850 hPa, the mean sea level pressure and the surface wind speed lead to the detection of a small group of events. Comparing the number of events that belong to this group and their intensity in reanalysis datasets and different simulations of the future climate can provide enough information to insurance companies on the potential evolution of this hazard in a future climate. A first paper on the methodology has been accepted in the journal of Natural Hazard and Earth Science System.The methodology has been applied to the datasets provided by Global Climate Models (GCM) participating to the CMIP5 project. The goal is to assess the ability of GCMs to reproduce winter windstorms in Europe and the potential impact of climate change on the frequency and intensity of such events. A second paper presenting the results obtained from this second study will be submitted.The second part of the PhD focuses on the project Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT). The objective is to develop an early warning tool that detects an upcoming winter windstorms in meteorological forecasts updated every six hours and provides interested AXA entities with an alert on the upcoming windstorm as well as an estimate of the potential losses and claims.The tool has been developed in parallel of the research project and consists in two modules. In the first module, particularly intense systems are detected in meteorological forecasts and the associated gust footprint is extracted. In the second module, wind speeds are translated into a loss and a number of claims thanks to vulnerability curves. When a system is detected, an alert is sent with the appropriate information on the event propagation and the associated loss. The tool has been running automatically for the 2013 – 2014 winter season and detected most of the events that passed over Europe

Les vagues de chaleur constituent une réelle menace pour l'Homme et son environnement. Sous l'effet du changement climatique, les vagues de chaleur deviendront plus fréquentes et intenses. Les conditions climatiques en Afrique de l'ouest rendent la région favorable aux vagues de chaleur. La première partie de ce travail a été consacrée au monitoring des vagues de chaleur dans 15 villes ouest-Africaines situées sur les régions côtière et continentale. Trois sources d'incertitude ont été identifiées dans la détection d'une vague de chaleur : la première est liée aux données de réanalyse, la seconde repose sur le choix du seuil utilisé pour la définition de la vague de chaleur, et la dernière est la méthodologie utilisée. Les vagues de chaleur nocturnes associées à Tw sont plus fréquentes que celles détectées avec AT,T2m,UTCI. Ceci montre que l'humidité joue un rôle important dans l'occurrence des vagues de chaleur nocturnes, augmentant ainsi le nombre d'événements concomitants (jour et nuit consécutivement) sur le nord du Sahel. La variabilité inter-annuelle des vagues de chaleur dans les différentes régions a mis en évidence pour les 3 indicateurs (AT,T2m,Tw) des années particulièrement chaudes avec une fréquence élevée d'événements: 1998, 2005, 2010, 2016, 2019 et 2020, correspondant pour la plupart aux années El Nino. La région GU est plus touchée par les vagues de chaleur au cours de la dernière décennie (2012-2020) que les régions CONT et ATL. Toutefois, les vagues de chaleur les plus persistantes et les plus intenses se produisent dans la région CONT. Un renforcement de la fréquence, de la durée et de l'intensité des vagues de chaleur est observé durant la dernière décennie. Dans la deuxième partie de ce travail, nous nous sommes intéressés à l'aspect prédictibilité des vagues de chaleur. Une première étude de la prédictibilité des vagues de chaleur a été conduite en utilisant les modèles de prévision intra-saisonnière à saisonnière du CEPMMT et UKMO. Les modèles de prévision présentent de meilleures performances par rapport à une climatologie de référence, principalement pour les prévisions à court terme (deux semaines à l'avance) dans les trois régions. Les vagues de chaleur nocturnes sont plus prévisibles que les vagues de chaleur diurnes. D'après les valeurs de FAR obtenues, seulement 15 à 30% des jours de vague de chaleur prédits par les modèles sont effectivement observés dans les réanalyses, respectivement pour les semaines 5 et 2. Le modèle du CEPMMT émet moins de fausses alertes que UKMO pour les prévisions à court terme. Bien que les modèles démontrent des performances en matière de détection des vagues de chaleur par rapport à une climatologie de référence, leur capacité à prédire l'intensité des événements reste faible même pour de courtes échéances. La prédictibilité des vagues de chaleur a été effectuée en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique. La méthode BRF présente de meilleures performances par rapport aux deux autres. Le modèle BRF présente de meilleures performances pour la détection des vagues de chaleur par rapport aux modèles de prévision intra-saisonnière dans les trois régions.La prédictibilité des vagues de chaleur par méthode de prédicteurs de grande échelle tels que la dépression thermique Saharienne (SHL) a été abordée en utilisant deux modèles de prévision saisonnière du centre européen et Météo-France. Le but de cette étude est d'évaluer la représentation et la prévisibilité de la SHL à l'échelle saisonnière. Les modèles sont capables de représenter le cycle saisonnier moyen de la SHL et de capturer certaines caractéristiques de sa variabilité inter-annuelle comme la tendance au réchauffement observée durant les années 2010. En utilisant les outils de correction de biais, les résultats mettent en évidence la capacité des modèles à représenter la variabilité intra-saisonnière de la SHL,mais les performances des modèles restent faibles pour une échéance supérieure à un mois
Heat waves (HWs) are a real threat to humans and their environment. Due to climate change, heat waves will become more frequent and more intense. Climatic conditions in West Africa make the region more vulnerable to heat waves. West African cities are highly populated centers, and when it comes to the impact of heat waves on human activities, it's important to study these events at these scales. This study aims to monitor heat waves in major West African cities and evaluate their predictability in subseasonal to seasonal forecast models. The first part of this work focuses on monitoring heat waves in fifteen cities over West Africa located in coastal and continental regions. Three sources of uncertainty encountered in the heat wave detection process were identified: the first related to reanalysis data, the second to the choice of threshold used to define a heat wave, and the last to the methodology adopted. The inter-annual variability of heat waves in the different regions highlighted particularly hot years with a high frequency of heat wave events for all the three indicators AT, T2m,Tw: 1998, 2005, 2010, 2016, 2019 and 2020, mostly corresponding to El Nino years. The GU region has been more affected by heat waves over the past decade (2012-2020) than the CONT and ATL regions. However, the most persistent and intense heat waves occurred in the CONT region. An increase in the frequency, duration and intensity of heat waves has been observed over the last decade (2012-2020), probably due to global warming acting on extreme events." In the second part of this study, we focused on the predictability aspect of heat waves. A preliminary study of the predictability of heat waves has been carried out for the period 2001-2020 using subseasonal to seasonal forecast models from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and the United Kingdom Meteorological Office (UKMO). The forecast models perform better than a reference climatology, particularly for short-term forecasts (up to two weeks) in all the three regions. Nighttime heatwaves are more predictable than daytime heatwaves. According to the FAR values, only 15 to 30% of the predicted heatwave days by the models are actually observed in the reanalyses, respectively for lead weeks 5 and 2. This suggests that the models overestimate the duration of heat waves compared with ERA5 reanalysis. ECMWF issues fewer false alarms than UKMO for short-term forecasts. Although the models show skills to detect heat waves compared to a reference climatology, their ability to forecast the intensity of events remains weak even for a short lead time. The predictability of heat waves was performed using machine learning methods. The BRF model demonstrated better heat wave detection skills than subseasonal forecast models in all the three regions. The BRF model considerably improves heat wave detection in forecast models, but on the other hand it generates a high rate of false alarms. The predictability of heat waves using large-scale predictors such as the Saharan Heat Low (SHL) was investigated using two seasonal forecast models: the fifth version of the European Center Seasonal Forecast Model "SEAS5" and the seventh version of the Météo-France Seasonal Forecast Model "MF7". The models show skills on the representation of the mean seasonal cycle of the SHL and capture some characteristics of its inter-annual variability, such as the warming trend observed during the 2010s. SEAS5 makes a more realistic representation of the climatic trend of the SHL compared to MF7. Using bias correction techniques, the results highlight the capacity of the models to represent the intra-seasonal variability of the SHL. Bias correction helps to improve the Continuous Ranked Probability Score (CRPS), but the skills of the model remain low for lead times beyond one month

Les eaux superficielles sont nécessaires à toute forme de vie en tant que parties intégrantes de tout processus de vie sur Terre. Quantifier les eaux de surface et suivre leurs variations est primordial en raison du lien direct qui existe entre les variables hydrologiques et le changement climatique. La télédétection par satellite, de l’hydrologie continental offre l’opportunité unique d’étudier, depuis l’espace, les processus hydrologiques à différentes échelles (régionale et globale). Dans cette thèse, différentes techniques ont été développées afin d’étudier les variations des eaux superficielles ainsi que d’autres variables hydrologiques, au niveau du bassin inférieur du Mékong (entre le Vietnam et le Cambodge) et ce en utilisant plusieurs estimations satellitaires différentes. Cette thèse s’articule autour de quatre points principaux. Premièrement, l’utilisation d’observations satellitaires dans le visible et dans l’infrarouge (MODIS) est étudiée et comparée afin d’évaluer les eaux de surface au niveau du bassin inférieur du Mékong. Quatre méthodes de classification ont été utilisées afin de différencier les types de surface (inondés ou pas) dans le bassin. Les différentes méthodes ont donné des cartes d’eaux de surface aux résultats semblables en terme de dynamique saisonnière. La classification la plus adaptée aux régions tropicales a été ensuite choisie pour produire une carte des eaux de surface à la résolution de 500 m entre janvier 2001 et aujourd’hui. La comparaison des séries temporelles issues de cette carte et de celles issues du produit de référence MODIS donne une forte corrélation temporelle (> 95%) pour la période 2001-2007. Deuxièmement, l’utilisation des observations issues du satellite SAR Sentinel-1 est examinée à des fins identiques. L’imagerie satellitaire optique est ici remplacée i par les images SAR qui grâce aux longueurs d’ondes utilisées dans le micro-ondes, permettent de « voir » à travers les nuages. Un jeu d’images Landsat-8-sans-nuage est alors utilisé pour entraîner un Réseau de Neurones (RN) afin de restituer des cartes d’eaux de surface par l’utilisation d’un seuillage sur les sorties du modèle RN. Les cartes sont à la résolution spatiale de 30 m et disponibles depuis janvier 2015. Comparées aux cartes de référence Landsat-8-sans-nuage, les sorties de modèles RN montre une très grande corrélation (90%) ainsi qu’une détection "vraie" à 90%. Les cartes restituées d’eaux de surface utilisant la technologie SAR sont enfin comparées aux cartes d’inondation issues de données topographiques. Les résultats montrent une fois encore une très grande consistance entres les deux cartes avec 98% des pixels considérés comme inondés dans cartes SAR se trouvant dans les régions de très grande probabilité d’inondation selon la topographie (>60%). Troisièmement, la variation volumique des eaux de surface est calculée comme le produit de l’étendue de la surface avec la hauteur d’eau. Ces deux variables sont validées à l’aide d’autres produits hydrologiques et montrent de bons résultats. La hauteur d’eau superficielle est linéairement interpolée aux régions non inondées afin de produire des cartes mensuelles à la résolution spatiale de 500 m. La hauteur d’eau est ensuite analysée pour estimer les variations volumiques. Ces résultats montrent une très bonne corrélation avec la variation volumique induite par la mesure du contenu en eau du satellite GRACE (95%) ainsi qu’avec la variation des mesures in situ de débit des rivières. Finalement, deux produits globaux et multi-satellites d’eaux superficielles sont comparés à l’échelle régionale et globale sur la période 1993-2007: GIEMS et SWAMPS. Lorsqu’elles existent, les données auxiliaires sont utilisées afin de renforcer l’analyse. Les deux produits montrent une dynamique similaire, mais 50% des pixels inondés dans SWAMPS se trouvent le long des côtes
Surface water is essential for all forms of life since it is involved in almost all processes of life on Earth. Quantifying and monitoring surface water and its variations are important because of the strong connections between surface water, other hydrological components (groundwater and soil moisture, for example), and the changing climate system. Satellite remote sensing of land surface hydrology has shown great potential in studying hydrology from space at regional and global scales. In this thesis, different techniques using several types of satellite estimates have been made to study the variation of surface water, as well as other hydrological components in the lower Mekong basin (located in Vietnam and Cambodia) over the last two decades. This thesis focuses on four aspects. First, the use of visible/infrared MODIS/Terra satellite observations to monitor surface water in the lower Mekong basin is investigated. Four different classification methods are applied, and their results of surface water maps show similar seasonality and dynamics. The most suitable classification method, that is specially designed for tropical regions, is chosen to produce regular surface water maps of the region at 500 m spatial resolution, from January 2001 to present time. Compared to reference data, the MODIS-derived surface water time series show the same amplitude, and very high temporal correlation for the 2001-2007 period (> 95%). Second, the use of SAR Sentinel-1 satellite observations for the same objective is studied. Optical satellite data are replaced by SAR satellite data to benefit the ability of their microwave wavelengths to pass through clouds. Free-cloud Landsat-8 satellite imagery are set as targets to train and optimize a Neural Network (NN). Predicted surface water maps (30 m spatial resolution) are built for the studied region from January 2015 to present time, by applying a threshold (0.85) to the output of the NN. Compared to reference free-cloud Landsat-8 surface water maps, results derived from the NN show high spatial correlation (_90%), as well as true positive detection of water pixels (_90%). Predicted SAR surface water maps are also compared to floodability maps derived from topography data, and results show high consistency between the two independent maps with 98% of SAR-derived water pixels located in areas with a high probability of inundation (>60%). Third, the surface water volume variation is calculated as the product of the surface water extent and the surface water height. The two components are validated with other hydrological products, and results show good consistencies. The surface water height are linearly interpolated over inundated areas to build monthly maps at 500 m spatial resolution, then are used to calculate changes in the surface water volume. Results show high correlations when compared to variation of the total land surface water volume derived from GRACE data (95%), and variation of the in situ discharge estimates (96%). Fourth, two monthly global multi-satellite surface water products (GIEMS & SWAMPS) are compared together over the 1993-2007 period at regional and global scales. Ancillary data are used to support the analyses when available. Similar temporal dynamics of global surface water are observed when compared GIEMS and SWAMPS, but _50% of the SWAMPS inundated surfaces are located along the coast line. Over the Amazon and Orinoco basins, GIEMS and SWAMPS have very high water surface time series correlations (95% and 99%, respectively), but SWAMPS maximum water extent is just a half of what observed from GIEMS and SAR estimates. SWAMPS fails to capture surface water dynamics over the Niger basin since its surface water seasonality is out of phase with both GIEMS- and MODIS-derived water extent estimates, as well as with in situ river discharge data

Cette thèse cherche à étudier les relations climat/agriculture en Afrique de l'Ouest. Dans un premier temps, nous passons en revue plusieurs études qui donnent une estimation de l'impact du climat futur sur les rendements agricoles. La valeur médiane d'évolution des rendements futurs se situe ainsi vers -11%. Il semble de plus nécessaire de travailler plus en détail sur les scénarii futurs, parfois trop limités et sur les différences entre variétés. Nous nous fondons sur ces constatations pour réaliser une étude d'impact originale utilisant des données observées sur 35 stations météorologiques en Afrique de l'Ouest. Les résultats montrent entre autre une évolution négative du rendement moyen principalement due à l'augmentation de température que la pluie peut seulement atténuer ou aggraver. On note également un impact plus négatif pour les variétés à cycle court et constant. Cela nous pousse donc à étudier l'intérêt des prévisions climatiques saisonnières qui permettent de minimiser l'impact de l'aléa pluviométrique. Nous calculons leur valeur pour les cultivateurs de mil nigériens en utilisant un modèle économique. Les résultats montrent un impact sur le revenu globalement positif (+6. 9%), même en années sèches et avec une précision d'une précision proche de l'existant. Enfin, afin d'étudier des points que l'évaluation théorique laissait en suspens nous élaborons au Sénégal des ateliers participatifs qui visent à étudier avec les acteurs locaux les changements de stratégies culturales en réaction à des prévisions climatiques, ainsi que le gain engendré par ces prévisions sur les rendements. L'impact sur les rendements est évalué avec l'aide d'un expert et montre que les prévisions ont certes un effet nul dans 62% des cas, mais qu'il est positif dans 31%
In this thesis, we first aim at reviewing all the studies assessing the impact of future climate changes on agricultural yields. The median value of all relative changes of yield is -11%. We also underline the relevance for future studies to define a large range of climatic scenarios. Based on these conclusions, we next intend to evaluate the impact of future climate change on West African yields using 35 meteorological stations. Results reveal a negative evolution of average yield, mainly driven by temperature rise. Rainfall anomalies can only compensate (positive anomaly) or aggravate (negative) this tendency. We also find that potential impacts are more pessimistic for cultivars with a constant cycle length. Given these previous findings about high year-to-year variability of rainfall (thus entailing a variability of yields) and given the uncertain future climate, we are led to study next what interest the farmers would have in having climatic information such as seasonal forecasts. These forecasts can be used to minimize the impacts of rainfall variability. We compute the value of such forecasts for millet growers in Niger, using a simple economic model. Results reveal a positive impact of such forecasts on average income, even for dry years and with a forecast accuracy close to a real one. This increase reaches +34% if other information such as the onset and the offset of the rainy season are given. Finally, we develop participatory workshops in Senegal (i) to study precisely how farmers change their cropping strategies with seasonal and decadal forecasts and (ii) to quantify the impact of such forecasts on yields. This study reveals that forecasts have mainly no impact on yields (62%). However, it is positive in 31% of cases

La ressource mondiale en eau représente la totalité l'eau douce continentale exploitable par l'être humain. Elle est stockée en très grande majorité dans les aquifères. Dans certaines régions, cette ressource et sa gestion sont mises à rude épreuve par le changement climatique et les prélèvements anthropiques (i.e. irrigation). Sa préservation fait partie des principales préoccupations mondiales. Dans ce contexte, il est important de pouvoir anticiper son évolution future afin de mettre en place des mesures permettant d'assurer une utilisation pérenne de la ressource en eau. Cette thèse s'inscrit dans cette thématique et s'appuie sur des modèles de climat globaux, qui permettent de réaliser des projections climatiques futures dans lesquelles les impacts du changement climatique sur la ressource en eau peuvent être simulés. Cependant, l'irrigation et les prélèvements qui lui sont associés sont souvent négligés dans ces modèles, bien qu'ils puissent impacter significativement cette ressource en eau. C'est pourquoi les travaux réalisés lors de cette thèse se sont attelés d'une part, à déterminer l'évolution de la ressource en eau mondiale face au changement climatique simulée par les modèles de climat et, d'autre part, à estimer l'impact de l'irrigation sur cette évolution. Pour répondre à ces questions, des projections futures d'évolutions de la ressource en eau (principalement souterraine) sont analysées. Ces projections ont été réalisées par des modèles climatiques en suivant les scénarios de concentrations de gaz à effet de serre qui sont analysés dans le sixième rapport du GIEC. Trois méthodes sont ensuite mises en place pour estimer l'impact de l'irrigation sur ces projections : (1) l'utilisation de la densité de population ; (2) l'utilisation de données de prélèvements en eau ; et (3) la représentation simple de l'irrigation dans le modèle de climat du CNRM. Les projections climatiques analysées indiquent une augmentation de la ressource en eau en moyenne globale à l'horizon 2100. Cependant, cette vision globale est trompeuse et la ressource en eau devrait s'appauvrir dans de nombreuses régions du monde. La prise en compte des estimations de prélèvements en eau liés à l'irrigation vient aussi chambouler cette vision globale dans les régions intensivement irriguées. Un résultat commun aux trois méthodes employées pour la prise en compte de l'irrigation est un inversement de l'évolution du niveau des nappes (d'une augmentation vers une diminution) dans certaines régions du monde, combiné à une aggravation de l'appauvrissement projeté des nappes dans d'autres régions. Ces résultats mettent en lumière l'importance de la prise en compte de l'irrigation dans les modèles de climat afin d'améliorer les projections d'évolution de la ressource en eau face au changement climatique
The global water resource is constituted of all the exploitable freshwater on Earth, mainly stored in aquifers. In certain regions, climate change and human withdrawals, challenge this resource and its management. Preserving this resource is a major global concern. Thus, it is crucial to anticipate its future evolution to enable its water resource management. My thesis work tackles this issues with the help of global climate models. They allow to simulate projections of future climate scenarios, taking into account the impacts of climate change on water resources. However, human withdrawals such as irrigation are generally not represented in these models, while they significantly affect water resources. Therefore, this thesis aims to assess the global water resource's response to climate change, as simulated by climate models, and to estimate the impact of irrigation on this response. To address these questions, I analyze future projections of water resource changes, and more particularly groundwater resources. These projections were produced by climate models following greenhouse gas concentration scenarios from the sixth IPCC report. Three different methods are used to estimate the effects of irrigation: (1) relying on population density, (2) using water withdrawal data, and (3) implementing a simple representation of irrigation in the CNRM climate model. The results of the climate projections show an overall increase of water resources by 2100. However, this global perspective is misleading, as water resources are projected to decline in many regions of the world. Considering estimates of irrigation water withdrawals affects these results, particularly in heavily irrigated regions. A common conclusion obtained with the three methods I used to account for irrigation is a reversal of groundwater level changes (from an increase to a decrease) in some parts of the world and a worsening of the projected depletion of aquifers in other regions. These findings underscore the importance of including a representation of irrigation in climate models when considering the evolution of the global water resources with climate change

The increasing risk of river flooding or coastal submersion is already visible through recent events like the storm Xynthia and the floods in the Var department, which caused several dozens of deaths in France. These catastrophic events, even if their extent remains relatively limited, would have justified a preventive evacuation of high risk prone areas. However, the consequences for the population would be much more serious when large cities of hundreds of thousands of people will be partially or totally threatened by floods. This possibility is already an actual danger for large megacities like Bangkok and Alexandria, and also threatens French cities like Tours, Paris or Nice. Being more and more aware of this possibility, big coastal, estuarine and river cities in France, in Europe and in all continents are incited to prepare emergency and mass evacuation plans in order to prevent and cope with exceptional events. The elaboration of these plans is extremely complex and difficult due to technical, organizational, sociological and even political aspects. The great majority of cities in the world prone to large scale disasters do not already have this kind of plan at their disposal. Moreover, the existing state of the art shows that there are few operational tools to help territorial managers implement these plans in the phases of preparation and crisis management. Our work aims to contribute to the development of a support method for the evacuation decision taken in a crisis management context. This method is partly based on the information included in the provisional evacuation plans produced in the preparation phase. To reach this objective, we propose to adapt the tools of the fuzzy logic approach and apply them to a set of synthesized indicators. These indicators or decision criteria have been first selected from a method of evacuation planning previously developed by the research team Avenues-GSU. These criteria integrate classic data on the hazard level (overall forecast level and local flood water levels), the vulnerability of the territory and population and, which is more innovative, some information about the ability of the organization to evacuate and the security or the risk of the evacuation itself. The final result of this method, applied to the spatial dimension with the Matlab and ArcGIS software, is a map of the necessity to evacuate. This map shows the areas with the highest priority to be evacuated according to a fuzzy multicriteria analysis. It has been tested 5 at the pilot site of the city of Bordeaux located upstream in the Gironde estuary, and the theoretical results were compared with historical floods of 1981 and 1999. A hypothetic flood scenario was also studied taking into account the potential climate change impact and the consequences of a 1 meter sea level rise during the 21st century. This method and prototype tool should help policymakers to better understand a complex situation in pre-alert phase and assess the real need for urban zones evacuation on the basis of a limited but representative set of criteria. The maps of the necessity to evacuate represents an innovative proposal which extend and complement the existing official maps of flood forecasting (vigicrue) and its implications in terms of local impacts and crisis management anticipation.

Cette thèse cherche à étudier les relations climat/agriculture en Afrique de l'Ouest dans un contexte de croissance démographique nécessitant une augmentation des rendements agricoles futurs. Nous cherchons à caractériser dans un premier temps les changements climatiques passés et futurs dans la région, puis à passer en revue plusieurs études qui donnent une estimation de l'impact du climat futur sur les rendements agricoles de la sous-région, afin de produire des résultats robustes et de souligner les limites de ces études. La valeur médiane d'évolution des rendements futurs se situe ainsi vers -11%, et cette valeur est robuste au type de modèle agronomique employé. Il semble de plus nécessaire de travailler plus en détail sur les scénarii futurs, parfois trop limités et sur les différences entre variétés qui peuvent être importantes. Nous soulignons également l'hétérogénéité des résultats à l'échelle de la sous-région. Nous nous fondons dans un deuxième temps sur ces constatations pour réaliser une étude d'impact originale utilisant des données observées sur 35 stations météorologiques en Afrique de l'Ouest. Pour cela, nous définissons 35 scénarii possibles fondés sur cinq anomalies de pluie (de -20% à +20%) et sept de température (de +0°C à +6°C) et nous simulons les rendements pour trois variétés contrastées de mil et trois de sorgho. Les résultats montrent entre autre une évolution négative du rendement moyen principalement due à l'augmentation de température que la pluie peut seulement atténuer ou aggraver. On note également un impact plus négatif pour les variétés à cycle court et constant que pour les variétés sensibles à la photopériode. Enfin, pour une même anomalie de température, si on considère comme équiprobables les cinq scénarii de pluie, la probabilité d'avoir une forte baisse des rendements est plus importante dans le Sud de la sous-région. Les constatations sur la forte variabilité interannuelle de la pluie (et donc des rendements) et sur le climat futur incertain nous poussent donc à étudier l'intérêt pour les paysans sahéliens de prévisions climatiques saisonnières qui donnent avant le début de la saison des pluies une information sur la catégorie du cumul pluviométrique (plutôt sec, normal ou humide). Cette prévision permet ainsi de minimiser l'impact de l'aléa pluviométrique et est robuste à l'incertitude du changement climatique. Nous calculons de ce fait la valeur d'une telle information pour les cultivateurs de mil nigériens en utilisant un modèle économique représentant les stratégies des agents considérés (choix culturaux, aversion au risque...). Les résultats montrent un impact sur le revenu globalement positif, même en années sèches et avec une prévision d'une précision proche de l'existant. Ainsi, cette prévision imparfaite donne une augmentation du revenu de +6.9% sur les 18 années. Ce gain est légèrement supérieur avec une prévision parfaite (+11%) et atteint +34% si on fournit des informations supplémentaires sur le début et la fin de la saison: ces informations permettent en effet d'utiliser de nouvelles stratégies culturales. Enfin, afin d'étudier des points que l'évaluation théorique laissait en suspens nous élaborons au Sénégal des ateliers participatifs qui visent à étudier avec les acteurs locaux les changements de stratégies culturales en réaction à des prévisions climatiques (saisonnières et décadaires), ainsi que le gain engendré par ces prévisions sur les rendements. L'impact sur les rendements est évalué avec l'aide d'un expert et montre que les prévisions ont certes un effet nul dans 62% des cas, mais qu'il est positif dans 31%. Ces résultats dépendent cependant des villages étudiés.

Le travail de recherche appliquée réalisé au cours du doctorat s’intéresse aux tempêtes hivernales à fort potentiel d’impact économique en Europe et comprend deux parties. La première partie vise à quantifier l’impact du changement climatique sur les tempêtes de vent hivernales extrêmes en Europe et s’appuie sur des données couvrant des périodes supérieures à 30 ans. La seconde partie du travail est plus opérationnelle et a pour objectif l’élaboration et la mise en place d’un outil de détection des tempêtes de vent hivernales en Europe à partir de prévisions météorologiques actualisées toutes les six heures. L’objectif général de la première partie du travail de recherche est d’apporter une vision moyen-terme de ce que pourraient être les tempêtes de vent hivernales en Europe au cours du XXIe siècle. Ce travail vient compléter la vision pour l’instant principalement court-terme du risque proposée par les modèles CatNat, utilisés par les (ré)assureurs pour connaître le coût du risque sur leur portefeuille. Au cours du travail de recherche, une nouvelle méthode a été proposée pour définir le potentiel de dommages associés à une tempête de vent en Europe. L’idée originale développée au cours du projet est l’utilisation de plusieurs variables capturant différentes échelles spatio-temporelles et prenant en compte la relation entre plusieurs variables caractéristiques d’un même cyclone extratropical. La recherche d’événements partageant une signature similaire et intense, simultanément dans la vorticité relative à 850 hPa, la pression au niveau de la mer et le vent de surface, conduit à la détection d’un nombre réduit d’événements. La comparaison du nombre d’événements qui constituent ce groupe et de leur intensité entre des données issues de réanalyses et celles issues de différentes simulations du climat futur peut apporter des réponses suffisantes aux compagnies d’assurance sur l’évolution de ce risque dans un climat dont les conditions climatiques sont différentes de celui d’aujourd’hui. Un premier article sur la méthode a été accepté dans le journal Natural Hazard and Earth Science System. La méthode a été appliquée aux données issues des modèles participant au projet CMIP5. Il s’agit d’évaluer la capacité des modèles de climat à reproduire les événements type « tempête de vent hivernales en Europe » et d’estimer l’impact du changement climatique sur la fréquence et l’intensité des tempêtes de vent hivernales en Europe. Un second article reprenant les résultats de cette étude est en préparation. La seconde partie de la thèse est focalisée sur le projet opérationnel Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT) dont le but est de développer un outil permettant, à partir de prévisions météorologiques issues toutes les six heures, de détecter un événement type tempête de vent pouvant causer des dégâts majeurs en Europe et de proposer aux entités du groupe AXA concernées une estimation du montant des pertes et du nombre de sinistres associés à l’événement à venir ainsi que leurs localisations
The research carried out during the PhD deals with winter windstorms with high economic damage potential in Europe and can be divided in two parts. The first part aims at quantifying the impact of climate change on European winter windstorms and relies on datasets covering long periods of time (>30 years) either in the past or in the future. The objective of the second part is to forecast potential losses and claims associated with an upcoming extreme windstorm by using forecast data updated every six hours. The overall objective of the first part is to provide a medium-term view of what could be the winter windstorms in Europe during the 21st century. It thus completes the short-term vision of the risk given by the Catastrophe Models used by the (re)insurers to assess the cost of the risk on their portfolio. A new methodology has been developed to define the damage potential associated with European winter windstorms. The novelty of the methodology relies in the use of several variables capturing different spatiotemporal scales and the coupling that exists between variables during the cyclogenesis. Seeking for events sharing a similar intense signature simultaneously in the relative vorticity at 850 hPa, the mean sea level pressure and the surface wind speed lead to the detection of a small group of events. Comparing the number of events that belong to this group and their intensity in reanalysis datasets and different simulations of the future climate can provide enough information to insurance companies on the potential evolution of this hazard in a future climate. A first paper on the methodology has been accepted in the journal of Natural Hazard and Earth Science System.The methodology has been applied to the datasets provided by Global Climate Models (GCM) participating to the CMIP5 project. The goal is to assess the ability of GCMs to reproduce winter windstorms in Europe and the potential impact of climate change on the frequency and intensity of such events. A second paper presenting the results obtained from this second study will be submitted.The second part of the PhD focuses on the project Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT). The objective is to develop an early warning tool that detects an upcoming winter windstorms in meteorological forecasts updated every six hours and provides interested AXA entities with an alert on the upcoming windstorm as well as an estimate of the potential losses and claims.The tool has been developed in parallel of the research project and consists in two modules. In the first module, particularly intense systems are detected in meteorological forecasts and the associated gust footprint is extracted. In the second module, wind speeds are translated into a loss and a number of claims thanks to vulnerability curves. When a system is detected, an alert is sent with the appropriate information on the event propagation and the associated loss. The tool has been running automatically for the 2013 – 2014 winter season and detected most of the events that passed over Europe

L’étude des variations climatiques d’origine anthropique repose sur les simulations de modèles dont la résolution spatiale est limitée à l’ordre de deux à trois centaines de kilomètres carrés. Pour approcher de façon réaliste les impacts de ces variations, il convient de pouvoir travailler à une échelle régionale, qui seule permet une prise en compte de la diversité topographique et géographique des espaces. L’intérêt de notre travail réside dans la transposition des résultats des prévisions du réchauffement climatique mondial à une échelle régionale, transposition appliquée à une région, le sud-est de la France à l’est du Rhône, où les contrastes topographiques et thermiques permettent l’individualisation de trois régions thermiques : l’espace côtier du littoral méditerranéen, l’espace montagnard des Alpes du sud, la vallée du Bas-Rhône. Ainsi la problématique de ce travail réside-t-elle dans le fait d’établir une estimation du réchauffement climatique pour la fin du XXIème siècle (2071-2100) à une échelle régionale à partir de données compilées et analysées à une échelle planétaire. Nous avons ainsi effectué la comparaison entre les températures moyennes annuelles trentenaires observées (1971-2000) dans le sud-est de la France et celles simulées par le modèle climatique de l’IPSL (Institut Pierre Simon Laplace) pour le XXème (1971-2000). Nous avons alors reporté les écarts précédemment établis aux températures moyennes annuelles trentenaires simulées par le modèle de l’IPSL pour la fin du XXIème siècle (2071-2000). Les résultats illustrent bien la prise en compte des facteurs topographiques et thermiques régionaux et donnent les limites de la modélisation climatique globale à l’échelle régionale.

La Selle Rivière, cours d’eau non canalisé du bassin Artois-Picardie est considérée par l’Agence de l’Eau comme une masse d’eau prioritaire dont la qualité est à améliorer. L’objet de ce travail a été d’étudier le comportement spatio-temporel de plusieurs substances déclassantes ou non, avec des échelles de temps allant du prélèvement ponctuel à la mesure haute fréquence, en passant par des échantillonneurs passifs intégrateurs. Nous nous sommes intéressés à plusieurs traceurs de la contamination urbaine, agricole et industrielle, au travers des nitrates, des phosphates, des éléments traces métalliques, de certains produits phytosanitaires et pharmaceutiques, et de la matière organique dissoute. Dans un premier temps, nous avons confirmé que la Selle est principalement alimentée par les eaux souterraines riches en nitrates, avec des teneurs résiduelles en atrazine qui se retrouvent dans le cours d’eau à des concentrations similaires. Par ailleurs, le bassin versant étant très agricole dans sa partie amont et avec des ilots urbains plutôt localisé en aval, quelques pesticides et médicaments sont retrouvés à l’état d’ultra-traces par temps sec, et des teneurs en phosphates souvent supérieures à 0,2 mg L-1. Les métaux sont peu présents dans le cours d’eau malgré des teneurs pouvant être élevées en sortie de stations d’épuration (notamment Gd et Zn) car les débits des stations représentent des apports mineurs. La mesure haute fréquence a permis de préciser des problèmes de qualité d’eau par temps de pluie avec des lessivages de sols, et des pics importants mais limités dans le temps en phosphore et carbone organique alors que l’on observe une dilution des nitrates. La composition de la matière organique étudiée par spectroscopie de fluorescence a permis de caractériser la signature spectrale de différents types d’eau (souterraine, de surface et effluent de station d’épuration) et de différencier les apports allochtones des apports autochtones. Enfin, ces résultats permettent de discuter qualitativement les futurs effets du changement climatique à l’échelle régionale sur l’évolution de la qualité de la Selle Rivière
The River Selle is a non-channelised stream in the Artois-Picardy basin and is considered as a priority waterbody by the Artois-Picardy Water Agency. The aim of this work was to study the spatio-temporal behaviour of several substances at different time scales, ranging from low-frequency (grab sampling, passive samplers) to high-frequency monitoring. More specifically, tracers of pollution reflecting urban, agricultural and industrial contamination (nitrates, phosphates, trace metal elements, pesticides, pharmaceutical residues, dissolved organic matter) were investigated. We confirmed that the River Selle is mainly fed by a nitrate-rich groundwater. Besides, the nitrates and atrazine concentrations in the river water were similar to those found in the groundwater. At the upstream of the river, the land-use is mainly dominated by agriculture whereas most of the urban islets are located at the downstream of the river. Consequently, during dry weather, ultra-trace concentrations of some pesticides and pharmaceutical residues were recorded and phosphate levels often exceeded 0.2 mg L-1. Due to the minor flow input of the wastewater treatment plants into the river, metallic contamination in the River Selle (particularly Gd and Zn) is quite low despite the high concentrations measured in wastewater effluents. Water quality issues during storm events were identified by high-frequency monitoring. Significant but time-limited peaks in phosphorus and organic carbon were observed, while nitrates were diluted. The composition of dissolved organic matter was studied by fluorescence spectroscopy. The spectral signature of different types of water (groundwater, surface water and wastewater effluents) was characterised as well as the origins of this organic matter (autochtonous vs allochthonous). Finally, these results enable to discuss qualitatively the future effects of climate change at a regional scale on the evolution of the water quality of the River Selle

La Selle Rivière, cours d’eau non canalisé du bassin Artois-Picardie est considérée par l’Agence de l’Eau comme une masse d’eau prioritaire dont la qualité est à améliorer. L’objet de ce travail a été d’étudier le comportement spatio-temporel de plusieurs substances déclassantes ou non, avec des échelles de temps allant du prélèvement ponctuel à la mesure haute fréquence, en passant par des échantillonneurs passifs intégrateurs. Nous nous sommes intéressés à plusieurs traceurs de la contamination urbaine, agricole et industrielle, au travers des nitrates, des phosphates, des éléments traces métalliques, de certains produits phytosanitaires et pharmaceutiques, et de la matière organique dissoute. Dans un premier temps, nous avons confirmé que la Selle est principalement alimentée par les eaux souterraines riches en nitrates, avec des teneurs résiduelles en atrazine qui se retrouvent dans le cours d’eau à des concentrations similaires. Par ailleurs, le bassin versant étant très agricole dans sa partie amont et avec des ilots urbains plutôt localisé en aval, quelques pesticides et médicaments sont retrouvés à l’état d’ultra-traces par temps sec, et des teneurs en phosphates souvent supérieures à 0,2 mg L-1. Les métaux sont peu présents dans le cours d’eau malgré des teneurs pouvant être élevées en sortie de stations d’épuration (notamment Gd et Zn) car les débits des stations représentent des apports mineurs. La mesure haute fréquence a permis de préciser des problèmes de qualité d’eau par temps de pluie avec des lessivages de sols, et des pics importants mais limités dans le temps en phosphore et carbone organique alors que l’on observe une dilution des nitrates. La composition de la matière organique étudiée par spectroscopie de fluorescence a permis de caractériser la signature spectrale de différents types d’eau (souterraine, de surface et effluent de station d’épuration) et de différencier les apports allochtones des apports autochtones. Enfin, ces résultats permettent de discuter qualitativement les futurs effets du changement climatique à l’échelle régionale sur l’évolution de la qualité de la Selle Rivière
The River Selle is a non-channelised stream in the Artois-Picardy basin and is considered as a priority waterbody by the Artois-Picardy Water Agency. The aim of this work was to study the spatio-temporal behaviour of several substances at different time scales, ranging from low-frequency (grab sampling, passive samplers) to high-frequency monitoring. More specifically, tracers of pollution reflecting urban, agricultural and industrial contamination (nitrates, phosphates, trace metal elements, pesticides, pharmaceutical residues, dissolved organic matter) were investigated. We confirmed that the River Selle is mainly fed by a nitrate-rich groundwater. Besides, the nitrates and atrazine concentrations in the river water were similar to those found in the groundwater. At the upstream of the river, the land-use is mainly dominated by agriculture whereas most of the urban islets are located at the downstream of the river. Consequently, during dry weather, ultra-trace concentrations of some pesticides and pharmaceutical residues were recorded and phosphate levels often exceeded 0.2 mg L-1. Due to the minor flow input of the wastewater treatment plants into the river, metallic contamination in the River Selle (particularly Gd and Zn) is quite low despite the high concentrations measured in wastewater effluents. Water quality issues during storm events were identified by high-frequency monitoring. Significant but time-limited peaks in phosphorus and organic carbon were observed, while nitrates were diluted. The composition of dissolved organic matter was studied by fluorescence spectroscopy. The spectral signature of different types of water (groundwater, surface water and wastewater effluents) was characterised as well as the origins of this organic matter (autochtonous vs allochthonous). Finally, these results enable to discuss qualitatively the future effects of climate change at a regional scale on the evolution of the water quality of the River Selle

Étudier les précipitations et leur lien avec la circulation atmosphérique augmente notre connaissance de leurs caracteristiques et aide à anticiper leur comportement futur. Des méthodes de déscente d'échelle sont développées pour fournir des informations météorologiques locales et importantes pour l'hydrologie à partir des informations issues des réanalyses ou des projections globales du climat. La méthode SANDHY (Stepwise ANalogue Downscaling method for HYdrology) est étendue à l'ensemble de la France métropolitaine en optimisant les domaines pour le prédicteur géopotentiel pour les 608 zones climatiquement homogènes en France en utilisant un algorithme qui permet de prendre en compte l'équifinalité. Une grande diversité des domaines pour le prédicteur géopotentiel a été trouvée. Trois voies pour augmenter la cohérence spatiale et diminuer l'espace des paramètres sont explorés : prendre en compte les domaines optimisés pour des zones voisines, rassembler des zones en utilisant des algorithmes d'aggregation et utiliser un preditant moins asymétrique pendant l'optimisation. Utiliser de l'information issues de zones voisines permet de compenser certaines limitations de l'algorithme d'optimisation. Une méthode de vérification spatiale (SAL) est ici adaptée pour les précipitations probabilistes simulées par SANDHY. Des mesures de performance derivées de cette version probabiliste du SAL sont ensuite utilisées pour évaluer différentes stratégies de déscente d'échelle concernant la cohérence spatiale à l'échelle d'un bassin versant. Les domains optimisés localement pour le prédicteur géopotentiel permettent de mieux localiser les précipitations dans le bassin tandis que des domains uniformes sur tout le bassin apportent une structure des précipitations plus réaliste. Les simulations de débit pour le bassin de la Durance sont le plus sensible à la localisation des précipitations ce qui souligne l'interêt d'une optimisation locale des domaines des prédicteurs
Studying past and present day precipitation and its link to large scale circulation increases our understanding of precipitation characteristics and helps to anticipate their future behaviour. Downscaling techniques are being developed to bridge the gap between large-scale climate information from global reanalyses or GCM global projections and local meteorological information relevant for hydrology. The stepwise analogue downscaling method for hydrology (SANDHY) is extended to the whole mainland of France by optimising the geopotential predictor domains for 608 zones covering France using a multiple growing rectangular domain algorithm that allows to take equifinality into account. A high diversity of predictor domains has been found. To increase the spatial coherence three ways are explored to reduce the parameter space: assessing the skill for predictor domains found for other zones, form groups of zones using cluster algorithms and using a less skewed predictand variable during optimisation. Using information from neighbouring zones allows to counterbalance in part limitations of the optimisation algorithm. A feature based spatial verification method (SAL) is adapted for probabilistic precipitation simulation as provided by SANDHY. Skill scores derived from the probabilistic SAL are used to assess different strategies for spatially coherent precipitation downscaling at catchment scale. Locally optimised predictor domains lead to a better localisation of precipitation in the catchment and higher local skill while uniform predictor domains for the whole catchment lead to a more realistic spatial structure of the simulated precipitation. Streamflow simulations for the Durance catchment (Southern Alps) are most sensitive to the realistic localisation of precipitation which highlights the interest of locally optimising predictor domains.STAR

L'objectif est de comprendre comment la synergie entre la transformation du territoire et le changement climatique pourra affecter la biodiversité des Alpes-Maritimes à l'horizon 2100. Cette thèse comprend quatre chapitres. Dans le premier chapitre sont présentées les notions, les bases théoriques et conceptuelles ainsi que la problématique générale de recherche. Le deuxième chapitre est consacré à l'étude des processus d'artificialisation et de transformation territoriale. Dans cette partie sont évalués le processus de dispersion ainsi que les facteurs qui interviennent dans les phénomènes d'artificialisation du territoire et les tendances futures de changement sur les Alpes-Maritimes. Les règles de transition spatiale ont été extraites à partir de l'étude de la transformation territoriale des 40 dernières années pour comprendre les trajectoires de changement, mais aussi dans le but d'avoir une base de connaissances solide permettant de faire la simulation par automate cellulaire. A partir de ces connaissances et de l'interprétation des règles de transition sont élaborés les scénarios de transformation future du paysage aux horizons 2050 et 2100. Les résultats montrent la possible expansion de l'artificialisation selon le comportement et les tendances historiques observés sur le territoire. Les résultats de ce chapitre montrent que les surfaces artificielles pourraient doubler pour 2050, et tripler pour 2100 par rapport à leur occupation actuelle. Le troisième chapitre concerne l'évaluation de la perte de biodiversité selon les pressions anthropiques et climatiques. La première partie du chapitre trois est dédiée à la définition de la diversité écosystémique à partir des unités du paysage. Pour cette définition ont été considérés les différents facteurs écologiques qui ont une influence sur la répartition des écosystèmes tels que la géomorphologie, le sol, le climat et la végétation. Avec les informations obtenues dans la partie précédente, est étudié l'impact potentiel de la transformation territoriale sur la biodiversité. La deuxième partie de ce chapitre consiste en la réalisation d'un étalonnage bioclimatique des unités du paysage, afin de comprendre les limites écologiques de tolérance des expressions écosystémique aux conditions climatiques et géomorphologiques. Au total sont définies 236 unités du paysage sur lesquelles sont estimés les impacts synergiques de la transformation territoriale et du changement climatique afin d'évaluer les risques de perte de biodiversité vers la fin du siècle. Les résultats montrent que 68 unités du paysage (soit presque 30% de la diversité́ des Alpes-Maritimes) seront affectées par ces deux phénomènes d'ici la fin du XXIème siècle et 5 d'entre elles devraient disparaître, que ce soit en raison du changement climatique ou de la dynamique de l'artificialisation du sol. Le dernier chapitre propose une méthode permettant l'intégration des impacts du changement climatique et des impacts de la transformation territoriale dans les processus de conception et définition de politiques de conservation dynamique de la biodiversité. De plus, ce chapitre propose la possibilité d'intégrer les deux phénomènes dans la conception de réseaux écologiques de conservation, notamment dans le cadre de la Trame verte et bleue
The work aims at understanding how the land transformation and climatic change synergy could affect the Alpes-Maritimes biodiversity. This thesis contains four chapters. In the first chapter, the purpose is to provide the conceptual basis and the framework that support the scientific foundations of this thesis and the main conceptual definitions of the studied problematic. In the second chapter, the purpose is to study the artificialization process in the French Riviera area, its probable potential dispersion, the conditions and the factors involved in the phenomenon in order to give an intuitively understanding of the landscape transformation and their principal trend. The landscape transformation of the last 40 years has been studied with the aim of identifying the spatial transition rules that have been introduced in the cellular automata model. We present a synthesis of landscape transformation in the French Riviera up to 2050 and 2100. The resulting scenarios provide information about future urban expansion according to historic behavior and the evolutionary patterns. The results of this part show that urban surfaces could double by 2050 and triplicated by 2100 compared with 2011. In the third chapter we assess the biodiversity loss according to land use dynamic and climate change. We first defined the ecosystem diversity by the landscape units. The landscape units are composed by the different ecological factors that have had an influence on ecosystems repartition like geomorphology, soil, climate, and vegetation. Then, we studied how landscape transformation could affect the biodiversity in the future by the spatial superposition of the first and second chapter results. Next, we realized a bioclimatic calibration for the landscape units with the aim of understanding the limits of ecological tolerance to the climatic conditions and the different ecological conditions like geomorphology, soil, and aspect. The bioclimatic calibration of the landscape units has allowed the definition of climatic change impact on ecosystem biodiversity for 2050 and 2100.The synergy between climatic change impact and landscape transformation shows that almost 30% (68 ecosystem expressions) of Alpes-Maritimes biodiversity could be affected at the end of the XXIst century, and at least five ecosystems expressions could disappear for 2100 due to both forces or some of these driving forces.In the fourth chapter we propose a method that allows the integration of climatic change impacts and landscape transformation on conservation process and politic assessment. Moreover, this chapter proposes the possibility to integrate both phenomena into the ecological networks structuration, especially into “Trame verte et bleue” in France

Les moyennes et hautes latitudes de l'hémisphère nord sont caractérisées par une forte variabilité climatique en hiver, incluant l'occurrence d'évènements extrêmes tels que les vagues de froid ou les tempêtes, et présentent une faible prévisibilité aux échéances mensuelle à saisonnière dans les systèmes opérationnels. Un nombre croissant d'études montre qu'au delà du couplage océan-atmosphère, le couplage troposphère-stratosphère contribue également à la variabilité climatique à ces échelles de temps. Cette thèse vise à mieux comprendre l'influence de la stratosphère sur la variabilité climatique hivernale à nos latitudes, et à quantifier sa contribution potentielle à la prévisibilité climatique saisonnière en comparaison de la contribution océanique. Dans un premier temps, un état des lieux des connaissances sur le couplage troposphère-stratosphère est dressé et la variabilité inter-annuelle du vortex stratosphérique polaire est revisitée par le biais d'analyses composites sur la base des réanalyses atmosphériques du CEPMMT. Ensuite, les principaux outils de cette thèse sont présentés et validés, à savoir le modèle ARPEGE-Climat et la technique de " nudging " permettant de relaxer (guider) le modèle vers les réanalyses. Comme beaucoup de modèles, les versions 4 et 5 d'ARPEGE-Climat en configuration T63L31 simulent un vortex stratosphérique polaire nettement décalé vers le sud, ce qui peut avoir des conséquences négatives sur la variabilité simulée via la modification des interactions ondes-écoulement moyen. Si la faible résolution verticale dans la stratosphère est souvent mise en avant pour expliquer le manque de prévisibilité dans les modèles, nos travaux sur la version 5 d'ARPEGE-Climat montrent que l'augmentation de la résolution verticale et l'élévation du toit du modèle à 0.1 hPa ne suffisent pas pour obtenir un climat plus réaliste, que ce soit en termes d'état moyen, de variabilité ou de prévisibilité à l'échelle saisonnière. C'est pourquoi, tout au long de cette thèse, la technique de la relaxation de la stratosphère vers les réanalyses issues du CEPMMT a été exploitée afin de montrer, de manière idéalisée, sa forte influence sur la variabilité climatique hivernale aux extra-tropiques de l'hémisphère nord, par rapport au seul forçage par les températures de surface de la mer observées. L'étude des hivers 1976-1977 et 2009-2010 via la réalisation de simulations d'ensemble avec et sans nudging a permis de confirmer la contribution de la stratosphère à la phase négative de la NAO et aux fortes anomalies négatives de température observées sur l'Europe du nord. La généralisation des ensembles à la période 1958-2007 (avec initialisation au 1er Novembre) confirme l'impact positif du nudging extra-tropical mais montre un effet très limité du nudging équatorial qu'il conviendrait d'évaluer de manière plus précise en augmentant la taille des ensembles. Ainsi, si elle confirme l'importance de la stratosphère pour la prévision saisonnière hivernale à nos latitudes, cette thèse ouvre de nombreuses perspectives concernant les mécanismes qui sous tendent le couplage troposphère-stratosphère et l'intérêt d'une prévision statistico-dynamique consistant à relaxer le modèle ARPEGE-Climat vers une stratosphère prévue de manière statistique.

Les sécheresses des années 1970 accentuées dans les années 1980 et les aménagements hydroagricoles ont eu pour conséquence une certaine dégradation des ressources naturelles du delta intérieur du fleuve Niger (DIN). Cette dégradation des ressources naturelles associées à la pression croissante de la population sur le milieu a conduit à une gestion conflictuelle de ces ressources. De plus, le système d’exploitation actuel des ressources et le fonctionnement hydrologique font du DIN un écosystème complexe à gérer. Dans ces travaux, nous adoptons une approche intégrée et pluridisciplinaire pour aborder la problématique de gestion des ressources du DIN. L’approche mobilise l’hydrologie, la sociologie, l’agronomie et l’économie. L’analyse des données hydrologiques a permis de mettre en évidence une différence significative entre les dates de passage des maximums des fleuves Niger et Bani qui alimentent le DIN. Cette différence impacte les calendriers des principaux systèmes de production contribuant ainsi à exacerber les conflits. Les stratégies de gestion élaborées avec les parties prenantes, allient des pratiques de sécurisation et de maîtrise de l’eau, d’intensification, de régénération des ressources, de renforcement des capacités et des incitations économiques. Par ailleurs, dans un contexte de variabilité climatique accrue, nous avons analysé les perceptions d’un échantillon de pêcheurs, d’éleveurs et de cultivateurs sur la prévision du climat et sur l’intérêt des prévisions climatiques et des crues. Il ressort que les besoins en information climatique des usagers d’une plaine inondable comme le DIN se rapportent surtout aux dates de début de saison, de passage des maximums de crue, de la date d’arrivée des crues et des hauteurs maximales de crue. L’intérêt économique simulé de l’information climatique pour un système agraire de riziculture inondée présente un gain moyen de 10%. Par contre le coût des éventuelles erreurs de prévision serait particulièrement élevé pour les producteurs avec un déficit moyen sur le revenu de 24%
The droughts of the 1970s intensified in the 1980s and the development of irrigation schemes upstream of the Inner Niger Delta in Mali (IND) have resulted in the degradation of natural resources. This degradation of natural resources associated with the increasing population pressure on the environment has led to a more conflictive management of these resources. In addition, the current operating system of resources and the hydrological functioning of the IND make the management of the ecosystem more complex.In this work, we adopt an integrated and multidisciplinary approach to address the IND resource management issues. The approach mobilizes hydrology, sociology, agronomy and economy.The analysis of hydrological data has highlighted a significant difference between the maximum passing dates of the two rivers that supply the IND. This difference impacts the schedules of the main production systems thus contributing to exacerbate conflict. The management strategies developed with stakeholders combine the practices of security and water control, intensification, resource regeneration, capacity building and economic incentives. Moreover, in a context of increased climate variability, we analyzed the perceptions of a sample of fishermen, herders and farmers on climate prediction and their interest of climate and flood forecasts.. It appears that the need for climate information of floodplain users as IND relate mainly to the onset date of rainy season, flood maximum passaging date, the arrival of floods and flood peak heights.The simulated economic value of climate information for an agrarian system of flooded rice obtains an average gain of 10%. As against the cost of possible prediction errors is particularly high for producers with an average deficit on income of 24%

Les hydrologues sont questionnés au sujet de l'évolution à moyen et long terme de la ressource en eau. Pour répondre à ces questions, ils ont recours à des modèles hydrologiques. Une quantification des incertitudes associées à leurs projections leur est souvent demandée et pose la question de la robustesse de ces modèles conceptuels, notamment dans le contexte d'un climat en évolution. En effet, l'utilisation d'un modèle dans des conditions différentes de celles où il a été calé repose sur une hypothèse de transférabilité des paramètres, c'est-à-dire la possibilité d'utiliser les paramètres d'un modèle dans des conditions différentes de celles de saconstruction. Nous traitons cette problématique en tentant d'apporter des éléments de réponse aux questions suivantes :* Quel est le niveau de robustesse des modèles hydrologiques conceptuels face à des conditions climatiques variables ?* Quelles sont les causes des situations de manque de robustesse et y a-t-il des façons de s'en prémunir ?Nous y répondons à travers l'étude des performances de modèles conceptuels lors de nombreux tests de transfert temporel de leurs paramètres. Les résultats montrent des corrélations entre les problèmes de robustesse et les écarts de conditions climatiques entre les périodes de calage et de validation des modèles. Des situations de biais systématiques corrélés à des changements de température de l'air ressortent en particulier de ces analyses. Une hétérogénéité existe cependant sur notre échantillon, les variables climatiques ou le type d'erreurs associées aux problèmes détectés pouvant varier d'un bassin à un autre.L'étude des biais de simulation sur les bassins où les modèles ne sont pas robustes montre des alternances de phases de sous-estimation et surestimation des débits, le biais sur le module décennal pouvant atteindre 20%. Nos travaux révèlent que des comportements très similaires sont obtenus pour diverses périodes et méthodes de calage. Pour les modèles conceptuels utilisés dans ces travaux, les problèmes de robustesse détectés ne résultent pas simplement de quelques "mauvais" calages conduisant à la sélection de paramètres inadaptés pour reproduire le comportement du bassin considéré. Ils semblent plutôt découler de difficultés générales de ces outils de modélisation à reproduire convenablement les bilans moyens de façon simultanée sur différentes périodes.Ces travaux ouvrent des pistes de réflexion sur la capacité insuffisante de certains modèles hydrologiques conceptuels à reproduire des dynamiques basse fréquence et sur le rôle des erreurs d'estimation des forçages, notamment les variations temporelles de l'évapotranspiration, dans les situations de modélisation incorrecte.

Les dommages dus aux inondations sont en constante augmentation malgré la réglementation de l'urbanisation. La politique traditionnelle de lutte contre les crues ne donne pas satisfaction, tant du point de vue de la sécurité que des impacts sur les milieux naturels. La gestion du risque d'inondation doit s'inscrire à l'échelle du bassin versant et respecter le fonctionnement naturel des rivières. Il est nécessaire de développer des outils techniques nouveaux pour l'aide à la décision. Nous proposons une méthodologie de modélisation opérationnelle pour la gestion intégrée du risque d'inondation dans le contexte des rivières de moyenne montagne. La recherche de solutions techniques adaptées à chaque rivière peut s'appuyer sur un diagnostic complet du risque et l'exploration de scénarios de prospective. Pour permettre une approche à grande échelle, nous proposons une méthode de production et de sélection d'événements de référence conservant la même fréquence en tout point du bassin versant. Ces événements sont utilisés en simulation pour produire une cartographie précise de l'aléa en intensité et en fréquence. Le diagnostic du risque d'inondation permet d'identifier les enjeux à protéger et les hydrosystèmes à réhabiliter. Pour répondre à ces attentes, nous avons testé en prospective une renaturation de la rivière. L'application à la vallée de la Thur (68) et la simulation à l'aide d'une rivière virtuelle montrent que ce type de projet ne permet pas de réduire sensiblement l'aléa pour les rivières à pente forte. La pertinence des événements de référence choisis fait l'objet d'une discussion. Nous avons par ailleurs montré que les endiguements ne constituent pas une protection durable contre les crues. L'étude de scénarios de changement climatique annonce une aggravation des crues à moyen terme. Ainsi, nous intégrons dans la méthodologie l'étude de stratégies de résilience, encore peu explorées en France. La société doit réapprendre à vivre avec les crues pour concilier développement économique et équilibre des milieux naturels.

Les hydrologues sont questionnés au sujet de l’évolution à moyen et long terme de la ressource en eau. Pour répondre à ces questions, ils ont recours à des modèles hydrologiques. Une quantification des incertitudes associées à leurs projections leur est souvent demandée et pose la question de la robustesse de ces modèles conceptuels, notamment dans le contexte d’un climat en évolution. En effet, l’utilisation d’un modèle dans des conditions différentes de celles où il a été calé repose sur une hypothèse de transférabilité des paramètres, c’est-à-dire la possibilité d’utiliser les paramètres d’un modèle dans des conditions différentes de celles de saconstruction. Nous traitons cette problématique en tentant d’apporter des éléments de réponse aux questions suivantes :• Quel est le niveau de robustesse des modèles hydrologiques conceptuels face à des conditions climatiques variables ?• Quelles sont les causes des situations de manque de robustesse et y a-t-il des façons de s’en prémunir ?Nous y répondons à travers l’étude des performances de modèles conceptuels lors de nombreux tests de transfert temporel de leurs paramètres. Les résultats montrent des corrélations entre les problèmes de robustesse et les écarts de conditions climatiques entre les périodes de calage et de validation des modèles. Des situations de biais systématiques corrélés à des changements de température de l’air ressortent en particulier de ces analyses. Une hétérogénéité existe cependant sur notre échantillon, les variables climatiques ou le type d’erreurs associées aux problèmes détectés pouvant varier d’un bassin à un autre.L’étude des biais de simulation sur les bassins où les modèles ne sont pas robustes montre des alternances de phases de sous-estimation et surestimation des débits, le biais sur le module décennal pouvant atteindre 20%. Nos travaux révèlent que des comportements très similaires sont obtenus pour diverses périodes et méthodes de calage. Pour les modèles conceptuels utilisés dans ces travaux, les problèmes de robustesse détectés ne résultent pas simplement de quelques "mauvais" calages conduisant à la sélection de paramètres inadaptés pour reproduire le comportement du bassin considéré. Ils semblent plutôt découler de difficultés générales de ces outils de modélisation à reproduire convenablement les bilans moyens de façon simultanée sur différentes périodes.Ces travaux ouvrent des pistes de réflexion sur la capacité insuffisante de certains modèles hydrologiques conceptuels à reproduire des dynamiques basse fréquence et sur le rôle des erreurs d’estimation des forçages, notamment les variations temporelles de l’évapotranspiration, dans les situations de modélisation incorrecte
Hydrologists are asked to estimate the medium- and long-term evolutions of water resources. To answer these questions, they commonly use conceptual models. In addition, they are often required to provide an estimate of the uncertainties associated with model projections. This raises the question of the robustness of conceptual models, especially in the context of climate evolution. Indeed, using a model in conditions different from those of calibration is based on the hypothesis of parameter transferability, i.e. the possibility to use model parameters in conditions different from those used for the model set-up. We focus on this issue with the aim of answering the following questions:• What is the robustness level of conceptual hydrological models in the context of changing climatic conditions?• What are the causes for the lack of robustness, and are there ways to prevent it?We answer these questions by studying the performance of conceptual models through multiple tests of temporal transfer of their parameters. Results show the existence of correlations between the robustness problems and the difference in climate conditions between model calibration and validation periods. The analysis especially points out the situations of systematic bias correlated to differences in air temperature. However, results are heterogeneous in our catchment set, and climate variables or error type associated with the identified problems vary between catchments.The analysis of simulation biases on catchments where the models are not robust shows alternating phases of flow under- or overestimation, with a possible bias in the mean flow up to 20% over a ten-year period.Our work reveals that very similar results can be obtained for various periods or calibration methods. The robustness issues faced by conceptual models used in this study do not solely stem from inadequate calibrations leading to the selection of parameters unable reproduce the catchment behavior. They seem to be the consequence of overall difficulties for models to satisfactorily simulate water balances simultaneously on various periods.This work opens reflections on the limited capacity of some hydrological models to reproduce low-frequency dynamics and raises questions on the role of inputs estimates errors in model failures, especially the temporal variations of evapotranspiration

Les instruments IASI, lancés en 2006, 2012 et 2018, observent des spectres de luminances du système Terre-atmosphère, à partir desquels il est possible de dériver les températures atmosphériques. L'organisation EUropéenne pour l'exploitation des SATellites MÉTéorologiques (EUMETSAT) calcule les températures de la surface et de l'atmosphère à partir des observations IASI depuis 2007. Afin d'améliorer la qualité des températures calculées, EUMETSAT a effectué plusieurs mises à jour de l'algorithme de traitement. Ce travail de thèse montre que ces mises à jour ont rendu la série de températures inhomogène et inadaptée à l'étude des variations de température sur le long terme. Une nouvelle série de températures atmosphériques a alors été calculée à partir des spectres IASI à l'aide d'un réseau de neurones artificiel. Les températures issues de ce réseau de neurones ont ensuite été validées avec les températures ERA5 et des températures observées par radiosondage. La validation montre une bonne concordance entre les trois jeux de données de 750 à 7 hPa. Cette nouvelle série homogène de températures atmosphériques a ensuite été utilisée pour observer les événements extrêmes qui ont eu lieu depuis 2007, en particulier les réchauffements stratosphériques soudains (SSW). Plusieurs SSW ont eu lieu depuis 2007, et il est possible d'observer les variations de températures et d'ozone lors de ces événements grâce aux observations IASI. Les températures permettent également d'observer les vagues de froid et les vagues de chaleur qui ont eu lieu ces dernières années. Finalement, les températures ont été utilisées pour calculer les tendances sur la période 2008-2020. On observe un réchauffement de la troposphère, en particulier dans la haute troposphère équatoriale et en Arctique, et dans la stratosphère au sud de 50°S grâce au lent rétablissement de la couche d’ozone. Dans le reste de la stratosphère, les températures diminuent. Les méthodes développées pendant cette thèse ont permis de créer une série de température homogène et indépendante, et elles pourront être appliquées à la suite de la mission IASI, ainsi qu'à la mission IASI-New Generation qui débutera en 2024
The IASI instruments, launched in 2006, 2012 and 2018, observe radiance spectra from the Earth-atmosphere system, allowing us to retrieve atmospheric temperatures. The EUropean organisation for the exploitation of METeorological SATellites (EUMETSAT) computes surface and atmospheric temperatures from IASI observations since 2007. To improve the quality of the retrieved temperatures, EUMETSAT has performed several updates on the temperature processing algorithm. In this work, we show how the EUMETSAT temperature record is inhomogeneous and therefore not adapted to the study of temperatures on the long term. Therefore, a new atmospheric temperature product was computed from IASI spectra with an artificial neural network, using IASI radiances as input and ERA5 reanalysis temperatures as output. The temperatures retrieved with the neural network were validated against ERA5 temperatures and radiosounding temperatures. The validation showed good agreement between the three datasets from 750 to 7 hPa. At 2 hPa, the quality of the temperature products decreases because of the low amount of information on temperature within the IASI spectra at this altitude. This new homogeneous temperature record was then used to study extreme events, in particular Sudden Stratospheric Warmings (SSW). This work studies several SSWs that have happened since 2007, and shows that IASI is perfectly suited to study both temperature and ozone changes during these events. The temperatures were also used to observe the cold and heat waves that happened in the past few years. Finally, the temperatures were used to compute trends over the 2008-2020 period. The troposphere is warming, especially in the upper equatorial troposphere and in the Arctic. The stratosphere north of 50°S is also warming due to the slow ozone hole recovery. In the rest of the stratosphere, the temperatures are decreasing. This thesis presents an homogenous and independent temperature data record from IASI. The methods developed can and will be applied to the rest of the IASI mission and to its successor, the IASI-New Generation mission, which will launch in 2024

Le changement climatique dû à l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre est considéré comme l'un des principaux défis pour les êtres humains dans 21ème siècle. Il conduira à des changements dans les précipitations, l'humidité atmosphérique, augmentation de l'évaporation et probablement augmenter la fréquence des événements extrêmes. Les conséquences de ces phénomènes auront une influence sur de nombreux aspects de la société humaine. Donc, il y a une nécessité d'avoir une estimation robuste et précise de la variation des facteurs naturels dus au changement climatique, au moins dans les événements de cycle et d'inondation hydrologiques pour fournir une base solide pour atténuer les impacts du changement climatique et s'adapter à ces défis. Le but de cette étude est de présenter une méthodologie pour évaluer les impacts de différents scénarios de changement climatique sur une zone inondable du bassin de la rivière côtière dans la région centrale du Viet Nam - bassin versant de Vu Gia Thu Bon. Les simulations hydrologiques sont basées sur un modèle hydrologique déterministe validé qui intègre la géologie, les sols, la topographie, les systèmes fluviaux et les variables climatiques. Le climat de la journée présente, sur la période de 1991-2010 a été raisonnablement simulée par le modèle hydrologique. Climat futur (2091-2100) information a été obtenue à partir d'une réduction d'échelle dynamique des modèles climatiques mondiaux. L'étude analyse également les changements dans la dynamique des inondations de la région de l'étude, le changement hydrologique et les incertitudes du changement climatique simulation
Climate change due to the increase of greenhouse gas emissions is considered to be one of the major challenges to mankind in the 21st century. It will lead to changes in precipitation, atmospheric moisture, increase in evaporation and probably a higher frequency of extreme events. The consequences of these phenomena will have an influence on many aspects of human society. Particularly at river deltas, coastal regions and developing countries, the impacts of climate change to socio-economic development become more serious. So there is a need for a robust and accurate estimation of the variation of natural factors due to climate change, at least in the hydrological cycle and flooding events to provide a strong basis for mitigating the impacts of climate change and to adapt to these challenges. The aim of this study is to present a methodology to assess the impacts of different climate change scenarios on a flood prone area of a coastal river basin in the central region of Viet Nam – Vu Gia Thu Bon catchment. The hydrological simulations are based on a validated deterministic hydrological model which integrates geology, soil, topography, river systems and climate variables. The present day climate, over the period of 1991-2010 was reasonably simulated by the hydrological model. Future climate (2091-2100) information was obtained from a dynamical downscaling of the global climate models. The study also analyzes the changes in the flood dynamics of the study region, the hydrological shift and the uncertainties of climate change simulation

Le secteur de l'énergie occupe une place prédominante dans l'économie du Québec avec plus de 96% de l'électricité consommée qui provient des centrales hydroélectriques d'Hydro-Québec. Dans un contexte de changement climatique, toutes informations concernant le changement des caractéristiques des débits de rivière sont importantes pour la gestion et la planification future de l'opération des centrales et des réservoirs de stockage. Dans la présente étude, l'objectif principal est d'estimer les niveaux de retour des débits de crue et de quantifier le changement de l'intensité de ceux-ci dans le futur dans un contexte de changement climatique. Les changements appréhendés des niveaux de retour de 5, 10, 30, et 50 ans sont ainsi estimés à l'aide des simulations du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC). Cette analyse est faite pour les débits de crue de 21 bassins versant couvrant la majorité du Québec à l'aide de l'approche d'analyse de fréquence régionale (RFA). Les flux de ruissellement d'un ensemble de dix membres du MRCC, dont cinq simulent la période de référence 1970-1999 et les cinq autres sont les simulations correspondantes pour la période future de 2041-2070, sont utilisés dans cette étude pour alimenter un schéma de routage WATROUTE (modifié). En plus du calcul des changements appréhendés et de la détermination des résultats statistiquement significatifs, une tentative est faite pour identifier le niveau de confiance du signal de changement climatique pour les différents bassins versant à l'étude. Malgré la différence entre les paires de simulations pour certains bassins, la moyenne d'ensemble des changements appréhendés montre une augmentation des niveaux de retour des débits de crue pour la plupart des bassins du domaine. En particulier, le changement des événements extrêmes associés aux périodes de retour de 5 et 10 ans (en comparaison avec les périodes de retour de 30 et 50 ans) est trouvé plus souvent statistiquement significatif pour les bassins nordiques en comparaison avec les autres. Aussi, la confiance des changements appréhendés pour les différents niveaux de retour semble être plus élevée pour ces bassins nordiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : changement climatique, débit de crue, régions homogènes, Québec, modélisation régionale du climat, analyse de fréquence régionale