Literatura académica sobre el tema "Calibration du modèle climatique"

The quantification of forest carbon stocks and fluxes is absolutely essential to understand the role that forests play in the global carbon cycle and to put in place effective policies to mitigate global warming induced by the increase in greenhouse gases of anthropogenic origin. This study aims to present the current state of knowledge on the uncertainties associated with quantifying forest carbon, particularly in tropical forests. Several studies show that the uncertainties on the carbon stocks and fluxes sequestered in tropical forests are extremely large, estimated respectively at 188 and 272 billion tonnes of carbon and between 0.17 and 1.16 billion tonnes of carbon dioxide. These huge uncertainties are probably related to the methods used to quantify the biomass of living trees. In almost all studies on forest carbon, the biomass of trees is never really measured in the field, but rather estimated using mathematical models or allometric equations which leads to an uncertainty of about 20% on the estimated biomass. Our study also shows that the reduction of these uncertainties could depend on several factors such as (i) the aboveground biomass data collection method (ii) the measurement of tree size attributes (diameter and height) and tree traits. species (specific density of the wood, size of the canopy) during forest inventories, (iii) the mathematical form and quality of adjustment of the allometric models (specific error of the model) used, and (iv) possibly an inadequacy between tree diameter structure in model calibration data and in forest inventory data. However, the absence of studies that have measured the total biomass of a forest at a fixed spatial scale (example 1 ha) does not currently allow an assessment of the contribution of each source of error to the total uncertainty of the final carbon estimate. La quantification des stocks et flux de carbone forestier avec précision est absolument essentielle pour comprendre le rôle que jouent les forêts dans le cycle global du carbone et pour mettre en place des politiques efficaces d’atténuation du réchauffement climatique mondial induit par l’augmentation des gaz à effet de serre d’origine anthropique. Cette étude vise à présenter l’état actuel des connaissances sur les incertitudes associées à la quantification du carbone forestier, en particulier dans les forêts tropicales. Plusieurs études montrent que les incertitudes sur les stocks et flux de carbone séquestrés dans les forêts tropicales sont extrêmement larges, estimés respectivement 188 et 272 milliards de tonnes de carbone et entre 0.17 et 1.16 milliards de tonnes de gaz carbonique. Ces énormes incertitudes sont sans doute liées aux méthodes utilisées pour quantifier la biomasse des arbres vivants. Dans la quasi-totalité des études sur le carbone forestier, la biomasse des arbres n’est réellement jamais mesurée sur le terrain, mais plutôt estimés à l’aide des modèles mathématiques ou équations allométriques qui entraine une incertitude d’environ 20% sur l’estimation de la biomasse. Notre étude montre aussi que la réduction de ces incertitudes pourrait dépendre de plusieurs facteurs tels que: (i) la méthode de collecte des données de la biomasse aérienne (ii) la mesure des attributs de taille (diamètre et hauteur) des arbres et traits d’espèces (densité du spécifique du bois, taille de la canopée) lors des inventaires forestiers, (iii) la forme mathématique et qualité d’ajustement des modèles allométriques (erreur propre du modèle) employés, et (iv) possiblement d’une inadéquation entre structure diamétrique des arbres dans les données de calibration des modèles et dans les données inventaires forestiers. Toutefois, l’absence d’études ayant mesuré la biomasse totale d’une forêt à une échelle spatiale fixée (exemple 1 ha) ne permet pas actuellement d’évaluer la contribution de chaque source d’erreurs sur l’incertitude totale de l’estimation finale de carbone.

Les inondations constituent un enjeu majeur du 21ème siècle. En effet, ces phénomènes imprévisibles ont pris une ampleur considérable ces dernières décennies, en grande partie à cause des effets du changement climatique. Ainsi, la compréhension de ces phénomènes est essentielle pour les décideurs locaux, car elle fournit des informations précieuses pour prévenir et gérer leurs conséquences. Cette étude propose donc une prévision des crues dans le bassin versant du Kou pour éclairer la décision publique. Pour cela, une approche mixte, combinant le système de modélisation hydrologique (HEC-HMS) et les systèmes d'information géographique (SIG), a été utilisée pour simuler les débits futurs du bassin versant. L'analyse du critère de Nash pour le calibrage et la validation du modèle a révélé des valeurs très satisfaisantes, atteignant respectivement 88,1 % et 82,6 %. Les prévisions indiquent que le bassin versant du Kou sera confronté à des épisodes de crues en 2025, 2031, 2042, 2044, 2047 et 2049. Ces résultats exigent des responsables et des décideurs du bassin versant du Kou qu'ils renforcent la protection des équipements de mesure des débits pour éviter leur emportement par les crues prévues, et qu'ils mettent en place des mesures structurelles capables de résister aux volumes importants simulés. English title: Flood forecasting in the Kou watershed, Burkina FasoFloods are a major concern of the 21st century. These unpredictable phenomena have taken on a particularly significant dimension in recent decades, largely due to the effects of climate change. Therefore, understanding these phenomena is essential for local decision- makers, as it provides valuable information to prevent and manage their consequences. This study proposes a flood forecast in the Kou watershed to inform public decision-making. To achieve this goal, a mixed approach combining the Hydrologic Modeling System (HEC- HMS) and Geographic Information Systems (GIS) was used to simulate future flows in the watershed. Analysis of the Nash criterion for model calibration and validation revealed very satisfactory values, reaching 88.1% and 82.6% respectively. The forecasts indicate that the Kou watershed will experience flood episodes in 2025, 2031, 2042, 2044, 2047, and 2049. These results require Kou watershed officials and decision-makers to strengthen the protection of flow measurement equipment to prevent their removal by predicted floods, and to implement structural measures capable of withstanding the significant simulated volumes.

Chaque demi-degré compte et tous les moyens disponibles pour réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) doivent être associés afin de limiter le réchauffement climatique. D’autant que ses conséquences, réparties de façon très inégalitaire à la surface du globe, varieront fortement selon que la hausse des températures sera de +1,5 °C ou de +2 °C d’ici à 2100. L’énergie nucléaire a un rôle central à jouer dans un modèle énergétique multiple interconnecté.

L'objectif de cet article est d'étudier l'impact de la vulnérabilité au changement climatique sur la croissance économique. Nous répondons à nos préoccupations en utilisant le modèle de variables instrumentales à long terme de Kripfganz et Sarafidis (2021). Nous testons ensuite l'hypothèse de Kuznets (EKC) en utilisant le modèle à seuil de Hansen (1999). Notre étude porte sur 10 pays pour la période 1995-2020. Les estimations de Kripfganz et Sarafidis (2021) utilisant ce modèle montrent que la vulnérabilité au changement climatique augmente considérablement la croissance économique à un seuil de 1 % d'environ 43,84 %. De plus, les résultats non linéaires utilisant le modèle de Hansen (1999) montrent que : (i) dans les régimes inférieurs, une augmentation de 1 % de la vulnérabilité augmente significativement la croissance économique de 5,242 % au seuil de 5 %. (ii) Sous le régime supérieur, une augmentation de 1 % de la vulnérabilité augmente significativement l'augmentation du seuil de 1 % de 5,856 %. Par conséquent, les résultats du modèle de Hansen (1999) sont cohérents avec ceux du modèle de Kripfganz et Sarafidis (2021). Ces résultats sont robustes aux évaluations de sensibilité et aux estimations des effets fixes.

RésuméNous introduisons le concept d'empreinte carbone dans un modèle d'offre globale et demande globale avec formation imparfaitement concurrentielle des prix et salaires et en examinons les propriétés de l'équilibre en présence d'une politique climatique. Nous étudions deux instruments possibles de cette politique, une taxe carbone ou un quota de permis de pollution. Nous montrons qu'à court terme, la politique climatique (ou son durcissement) constitue à la fois un choc d'offre globale négatif et, ceteris paribus, un choc de demande globale positif. Elle provoque donc des effets inflationnistes mais a un impact ambigu sur l'activité économique, l'emploi et le chômage. Ce n'est que dans une économie avec des ridigités nominales suffisantes que la politique climatique stimulera -sous certaines conditions- l'activité à court terme. Dans tous les cas de figure, elle pèsera négativement sur les salaires réels.Nous étudions encore les interactions entre la politique climatique et les politiques macroéconomiques traditionnelles de demande (stimulus budgétaire ou monétaire) et d'offre (baisse des cotisations sociales). Les effets multiplicateurs de ces politiques sont influencés par l'existence d'une politique climatique et diffèrent selon l'intrument choisi (taxe ou permis).Nous montrons les conditions sous lesquelles une réforme combinant durcissement de la politique climatique et baisse des cotisations sociales sur le travail peut atteindre le double objectif de réduire l'empreinte carbone de l'économie et le chômage, sans pénaliser les salaires réels des travailleurs. Une telle politique a toutefois des effets incertains sur le solde des finances publiques.

Evaluer le pouvoir prédictif d’un modèle pluie-débit est crucial en hydrologie de surface car cela permet de borner les limites de son utilisation en extrapolation, autrement dit dans des conditions hydro-météorologiques et géographiques différentes de celles de la phase d’apprentissage du modèle. En outre, ce pouvoir prédictif est susceptible d’être dépendant de la connaissance climatique des bassins et de la complexité de la relation pluie-débit. Pour tester la réaction d’un modèle hydrologique empirique à la stratégie d’échantillonnage de ses variables d’entrée climatiques, une étude de sensibilité a été appliquée au modèle hydrologique global GR4J. Celui-ci a fait l’objet d’un calage dynamique en utilisant une information climatique d’origine et de densité spatiale variables pour le calcul de ses entrées atmosphériques (précipitations et évapotranspiration potentielle). Les hydrogrammes journaliers calculés après recalage ont été comparés aux hydrogrammes journaliers observés sur un échantillon de 148 bassins faisant l’objet d’un suivi hydrométrique dans la partie française du bassin Rhin-Meuse. Les résultats de l’analyse montrent que le modèle GR4J réagit fortement au changement d’entrées de précipitations (précipitations au poste vs précipitations distribuées) en améliorant la définition des paramètres et en identifiant mieux le comportement hydrologique du bassin modélisé en conditions jaugées comme en conditions non jaugées. A l’inverse, le modèle GR4J montre une insensibilité au changement de densité spatiale du réseau de postes météorologiques utilisé pour calculer l’évapotranspiration potentielle prescrite au modèle et ne tire donc pas partie d’une concentration de postes pour simuler les débits en conditions jaugées comme en conditions non jaugées.

Cela ne fait pas de doute : les dégradations environnementales qui affectent aujourd’hui la Terre et, tout particulièrement le changement climatique, sont d’origine humaine, et la responsabilité est la question normative centrale des politiques visant à y faire face. Mais comment évaluer cette responsabilité ? Globalement incontestable, la responsabilité du changement climatique se révèle difficile à attribuer que ce soit à des individus, ou à des entités collectives, comme les États. La tentation est grande de renoncer à la recherche de responsabilités, mais peut-on le faire tant sont grandes les inégalités et les injustices liées à ces dégradations ? Nous recherchons les réponses à ces problèmes qu’elles demeurent sur le plan juridique (importance croissante du traitement contentieux des questions climatiques) ou dans la recherche d’un autre modèle de la responsabilité qui ne s’accompagne pas de sanctions mais conduise à un engagement : c’est le modèle d’Iris Marion Young, celui de la responsabilité relationnelle.

En Afrique subsaharienne, le développement durable est menacé par le changement climatique par ces effets néfastes sur l'environnement, la sécurité alimentaire, la santé, etc. en effet, les producteurs du Nord-Bénin sont de plus en plus confrontés au besoin d’adapter leurs systèmes de cultures aux circonstances changeantes du climat. Cette étude analyse la décision d’adaptation des producteurs et leur perception du changement climatique. Les données sont collectées auprès de 262 producteurs de maïs échantillonnés de façon aléatoire dans trois zones agro écologiques du nord Bénin à travers une enquête socioéconomique. Le modèle Probit de Heckman est estimé pour identifier les facteurs déterminants la perception et l’adaptation des producteurs aux variabilités climatiques. Cette étude montre que les producteurs s’adaptent au changement climatique à condition qu’ils le perçoivent à travers des précipitations, de la température, du vent et de la disparition dans le paysage agroécologique. En réponse à ces changements, les stratégies adoptées sont entre autres : modification des dates de semis (91,4%) ; diversification des cultures (88%) ; autres adaptations comme les prières et rituels traditionnels (70%) ; stratégies de fertilisation dont la microdose (63,8%) ; adoption d’une nouvelle variété (43,5%) ; abandon ou diminution des spéculations (34,7%). Le modèle utilisé révèle que les producteurs s’adaptent au changement climatique à condition qu’ils le perçoivent. Le nombre d’actifs agricoles et l’association maïs-légumineuse influencent la perception du producteur tandis que le niveau d’éducation primaire, le droit de propriété sur la terre et l’appartenance du producteur à une organisation ont des incidences sur la décision d’adaptation du producteur au changement climatique. Par conséquent, les politiques gouvernementales qui visent à promouvoir des stratégies d'adaptation au changement climatique doivent tenir compte de ces facteurs pour améliorer les chances des mesures d’adoption des producteurs.

L’article propose un retour réflexif sur une recherche interdisciplinaire et participative relative au changement climatique et à ses impacts en Bourgogne. Dans une nouvelle perspective, les proxys, indices laissés par le climat, pourraient avoir une place dans la construction des connaissances quant aux changements en cours. Les proxys peuvent venir de disciplines comme l’écologie ou des observations ordinaires d’acteurs et de citoyens. Savoirs du quotidien et de la pratique sont riches d’indices sur les changements de l’environnement à relier aux modifications du climat. Savoirs scientifiques et savoirs ordinaires, présentés comme distants, se rejoignent sur le fait que le changement climatique se saisit principalement par des intermédiaires, « par procuration ». Rapprocher le modèle du climat planétaire de savoirs locaux et d’expériences vécues est un levier pour s’adapter localement au changement climatique.

Afin d'anticiper les dommages engendrés par les phénomènes de submersion marine et d'y faire face, CCR a développé un modèle spécifique à ce péril pour la France métropolitaine. Ce modèle présente deux volets : une modélisation déterministe permettant d'estimer le coût d'un événement quelques jours après sa survenance et une modélisation probabiliste permettant d'estimer l'exposition au risque de submersion marine. Ces deux volets sont construits sur la combinaison entre un modèle d'aléa permettant d'estimer les hauteurs d'eau affectant les polices d'assurance, un modèle de vulnérabilité caractérisant l'exposition des polices et un modèle de dommage, traduisant les sorties des deux modèles précédents en coût. Le volet déterministe est actuellement fonctionnel sur l'ensemble du littoral français et les travaux se poursuivent sur le modèle probabiliste. La chaîne de modélisation développée permet ainsi d'appréhender le risque de submersion marine actuel par le prisme des dommages assurantiels ainsi que son évolution future dans le contexte du changement climatique.

Les prairies représentent 45% de la surface agricole en France et 40% en Europe, ce qui montre qu’il s’agit d’un secteur important particulièrement dans un contexte de changement climatique où les prairies contribuent d’un côté aux émissions de gaz à effet de serre et en sont impactées de l’autre côté. L’enjeu de cette thèse a été de contribuer à l’évaluation des incertitudes dans les sorties de modèles de simulation de prairies (et utilisés dans les études d’impact aux changements climatiques) dépendant du paramétrage du modèle. Nous avons fait appel aux méthodes de la statistique Bayésienne, basées sur le théorème de Bayes, afin de calibrer les paramètres d’un modèle référent et améliorer ainsi ses résultats en réduisant l’incertitude liée à ses paramètres et, par conséquent, à ses sorties. Notre démarche s’est basée essentiellement sur l’utilisation du modèle d’écosystème prairial PaSim, déjà utilisé dans plusieurs projets européens pour simuler l’impact des changements climatiques sur les prairies. L’originalité de notre travail de thèse a été d’adapter la méthode Bayésienne à un modèle d’écosystème complexe comme PaSim (appliqué dans un contexte de climat altéré et à l’échelle du territoire européen) et de montrer ses avantages potentiels dans la réduction d’incertitudes et l’amélioration des résultats, en combinant notamment méthodes statistiques (technique Bayésienne et analyse de sensibilité avec la méthode de Morris) et outils informatiques (couplage code R-PaSim et utilisation d’un cluster de calcul). Cela nous a conduit à produire d’abord un nouveau paramétrage pour des sites prairiaux soumis à des conditions de sécheresse, et ensuite à un paramétrage commun pour les prairies européennes. Nous avons également fourni un outil informatique de calibration générique pouvant être réutilisé avec d’autres modèles et sur d’autres sites. Enfin, nous avons évalué la performance du modèle calibré par le biais de la technique Bayésienne sur des sites de validation, et dont les résultats ont confirmé l’efficacité de cette technique pour la réduction d’incertitude et l’amélioration de la fiabilité des sorties
Grasslands cover 45% of the agricultural area in France and 40% in Europe. Grassland ecosystems have a central role in the climate change context, not only because they are impacted by climate changes but also because grasslands contribute to greenhouse gas emissions. The aim of this thesis was to contribute to the assessment of uncertainties in the outputs of grassland simulation models, which are used in impact studies, with focus on model parameterization. In particular, we used the Bayesian statistical method, based on Bayes’ theorem, to calibrate the parameters of a reference model, and thus improve performance by reducing the uncertainty in the parameters and, consequently, in the outputs provided by models. Our approach is essentially based on the use of the grassland ecosystem model PaSim (Pasture Simulation model) already applied in a variety of international projects to simulate the impact of climate changes on grassland systems. The originality of this thesis was to adapt the Bayesian method to a complex ecosystem model such as PaSim (applied in the context of altered climate and across the European territory) and show its potential benefits in reducing uncertainty and improving the quality of model outputs. This was obtained by combining statistical methods (Bayesian techniques and sensitivity analysis with the method of Morris) and computing tools (R code -PaSim coupling and use of cluster computing resources). We have first produced a new parameterization for grassland sites under drought conditions, and then a common parameterization for European grasslands. We have also provided a generic software tool for calibration for reuse with other models and sites. Finally, we have evaluated the performance of the calibrated model through the Bayesian technique against data from validation sites. The results have confirmed the efficiency of this technique for reducing uncertainty and improving the reliability of simulation outputs

Les hêtraies-sapinières-pessières de montagne paraissent particulièrement menacées par le réchauffement climatique. Pour appréhender la dynamique future de ces forêts et adapter la sylviculture à ces nouvelles conditions, il est important de mieux connaître les facteurs environnementaux impactant la démographie de ces espèces. Nous avons abordé cette problématique en combinant des données historiques de gestion, le modèle de dynamique forestière Samsara2 et une méthode de calibration basée sur le Calcul Bayésien Approché. Nous avons ainsi pu étudier conjointement les différents processus démographiques dans ces forêts. Nos analyses montrent que la démographie forestière peut varier fortement entre les parcelles et que le climat n'est pas toujours déterminant pour expliquer ces variations. Ainsi, malgré les changements climatiques attendus, la gestion irrégulière pratiquée actuellement devrait permettre de maintenir les services rendus par les peuplements mélangés situés en conditions mésiques
The spruce-fir-beech mountain forests could be particularly threatened by the global warming. To better understand the future dynamics of these forests and adapt the silviculture to these new conditions, a better knowledge of the environmental factors affecting the species demograhics is needed. We studied this issue by combining a historical management data set, the forest dynamics model Samsara2 and a calibration method based on Approximate Bayesian Computation. We were able thus to study jointly the different demographic process in these forests. Our analysis show that the forest demographics can strongly vary between stands and that climate is not always determining to explain these variations. The unven-aged management currently applied seem adapted for the mixed stands located in mesic conditions, but the pure spruce forests and the low elevation stands could be highly impacted

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

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.

Afin d'etudier l'equilibre climatique du modele atmospherique arpege-climat, on examine l'evolution des invariants globaux du modele adiabatique (masse, humidite, energie et ozone) au cours des premiers jours d'integration. On met ainsi en evidence la derive du modele, avant que celui-ci atteigne son equilibre climatique. Une methode pour diagnostiquer les sources et les puits de la derive est proposee: elle consiste a calculer les tendances des invariants globaux au cours des differentes etapes de calcul (physique, dynamique, discretisation). Son application au modele arpege-climat pour differentes troncatures et differentes valeurs du pas de temps permet de mieux comprendre les differents processus mis en jeu lors de la mise a l'equilibre du modele. L'etude est poursuivie par la comparaison des resultats du modele a des donnees climatologiques: on met ainsi en evidence certaines erreurs systematiques du modele. A partir d'experiences de sensibilite, on etudie plus particulierement l'impact des parametrisations physiques sur l'equilibre du modele. Ces experiences permettent en particulier de proposer un ordre de priorite aux differentes parametrisations, selon que l'equilibre du modele est plus ou moins modifie par les forcages imposes

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

L'un des défis pour les modèles hydrologiques utilisés pour simuler les effets du changement climatique sur les cours d’eau est d'être suffisamment robuste pour être performant dans des conditions climatiques variées. Cependant, les modèles actuels manquent généralement de robustesse. Les causes sont encore incertaines et potentiellement multiples (calage, données, structures). Cette thèse présente une recherche de solutions pour améliorer la robustesse des modèles hydrologiques, à travers plusieurs diagnostics menés sur un grand échantillon de bassins versants. Après une étape d’identification des changements climatiques les plus défavorables aux modèles, une comparaison de différentes méthodes de calage a abouti au constat que le choix de la fonction objectif avait une influence faible mais non négligeable sur la robustesse des modèles. Un choix adapté de la formulation de l'évaporation potentielle est également un facteur d'amélioration, bien que les résultats soient assez hétérogènes sur l'échantillon d'étude. Une méthodologie de diagnostic des lacunes structurelles des modèles hydrologiques, fondée sur une analyse des compétitions entre les performances, a ensuite été proposée et appliquée au modèle GR4J. Deux défauts majeurs ont ainsi pu être identifiés dans la structure du modèle, limitant sa capacité à se montrer robuste pour la simulation simultanée de plusieurs gammes d'écoulement. Une tentative de modification via l'ajout d'un paramètre au modèle s'est révélée encourageante. Malgré la modestie des progrès auxquels ils ont abouti, nous espérons que ces travaux pourront susciter de futurs développements de la structure des modèles hydrologiques
Among the many challenges that climate change poses, the ability of hydrological models to adequately perform over a large range of climatic conditions is key its impacts on the regime of rivers. However, modern hydrological models still lack of robustness. The causes are yet uncertain and may be manifold: (calibration, measurement errors, model structure). This thesis aims at identifying solutions for model improvement by a series of diagnoses conducted on a large catchment set. After a study of the types of climatic changes challenging model robustness the most, we set up a comparison of different calibration methods. It revealed that the choice of the optimized objective function had a significant impact on model robustness. The way potential evaporation is computed also influences model robustness, although our comparison of a few potential evaporation models show rather heterogeneous results across the catchment set. A method specifically designed to diagnose structural weaknesses impacting model robustness, based on an analysis of performance trade-offs in a multi-objective framework, was then proposed and applied to the GR4J model. A couple of major structural deficiencies was identified. These deficiencies likely prevent the model from providing robust simulations in different streamflow ranges simultaneously. An attempt to modify the structure of GR4J yielded to an encouraging yet modest improvement of its performance. Despite the light enhancement of hydrological model robustness achieved in this work, it may pave the way to further advances toward model structural development

Cette thèse, par une approche multidisciplinaire, propose un nouveau modèle d'orogène à double vergence pour les Andes Centrales du Nord, expliquant l'épaississement crustal et la topographie actuelle. Une nouvelle synthèse structurale et stratigraphique à travers l'avant-arc et la Cordillère Occidentale a permis de révéler la présence d'un chevauchement majeur à vergence Ouest. Pour la première fois, la construction d'une coupe équilibrée traversant toutes les Andes Centrales du Nord, combinée à des données thermochronologiques, illustre un modèle orogénique à double vergence se propageant de façon synchrone depuis ~30 Ma avec un raccourcissement total de 158 km. Une modélisation numérique de l'évolution tectono-climatique de l'orogénèse nous montre le contrôle tectonique sur le climat régional des Andes avec l'accélération de l'aridification du versant Ouest à ~15 Ma et au Pliocène, ainsi que le soulèvement tardif et la formation d'un équivalent de l'Altiplano, qui aurait été incisé et vidangé récemment par la rivière du Marañón
Using a multidisciplinary approach, this thesis proposes a new double-verging orogen model for the Northern Central Andes, which can explain the crustal thickening and the current topography interacting with a complex climate. A new structural and stratigraphic synthesis across the forearc and the Western Cordillera revealed the presence of a major western vergence thrust. For the first time, the construction of a balanced cross-section through the whole Northern Central Andes, combined with thermochronological data, illustrates a double verging orogenic model propagating synchronously since ~30 Ma, with a total shortening of 158 km. Numerical modeling of the tectono-climatic evolution of the Andean orogeny shows the acceleration of the aridification in its western flank at ~ 15 Ma and during the Pliocene, as well as the late uplift and the formation of an equivalent of the Altiplano, which would have been incised and emptied recently by the Marañón River

L’impact du changement climatique sur les productions des AOP et des IGP peut constituer un excellent laboratoire pour vérifier précisément si, et dans quelle mesure, dans un secteur si étroitement lié aux territoires et au climat, les risques climatiques sont perçus ; si le changement climatique impose une modification du modèle productif agricole et du modèle juridique pour permettre l’adaptation de la production aux risques climatiques et aux exigences de durabilité, en particulier à la lumière des nouveaux droits humains « sui generis » que sont les droits bioculturels.

Introduction u cours des deux derniers millénaires, il y a eu plusieurs façons de conserver, transmettre et même créer la connaissance ; la tradition orale, l’écrit manuscrit, l’écrit imprimé et l’écrit numérisé. La tradition orale et le manuscrit ont dominé pendant plus de 1400 ans, et ce, jusqu’à l’apparition du livre imprimé en 1451, résultant de l’invention mécanique de Gutenberg. Il faudra attendre un peu plus de 550 ans, avant que l’invention du support électronique déloge à son tour le livre imprimé, prenant une ampleur sans précédent grâce à la révolution numérique contemporaine, résultat du maillage des technologies de l’informatique, de la robotique et de la science des données. Les premières universités qui sont nées en Occident, au Moyen Âge, ont développé cette tradition orale de la connaissance tout en multipliant l’usage du manuscrit créant ainsi de véritables communautés de maîtres et d’étudiants ; la venue de l’imprimerie permettra la multiplication des universités où l’oral et l’écrit continueront de jouer un rôle déterminant dans la création et la transmission des connaissances même si le « support » a évolué du manuscrit à l’imprimé puis vers le numérique. Au cours de toutes ces années, le modèle de l’université s’est raffiné et perfectionné sur une trajectoire somme toute assez linéaire en élargissant son rôle dans l’éducation à celui-ci de la recherche et de l’innovation, en multipliant les disciplines offertes et les clientèles desservies. L’université de chaque ville universitaire est devenue une institution florissante et indispensable à son rayonnement international, à un point tel que l’on mesure souvent sa contribution par la taille de sa clientèle étudiante, l’empreinte de ses campus, la grandeur de ses bibliothèques spécialisées ; c’est toutefois la renommée de ses chercheurs qui consacre la réputation de chaque université au cours de cette longue trajectoire pendant laquelle a pu s’établir la liberté universitaire. « Les libertés universitaires empruntèrent beaucoup aux libertés ecclésiastiques » : Étudiants et maîtres, qu'ils furent, ou non, hommes d'Église, furent assimilés à des clercs relevant de la seule justice ecclésiastique, réputée plus équitable. Mais ils échappèrent aussi largement à la justice ecclésiastique locale, n'étant justiciables que devant leur propre institution les professeurs et le recteur, chef élu de l’université - ou devant le pape ou ses délégués. Les libertés académiques marquèrent donc l’émergence d'un droit propre, qui ménageait aux maîtres et aux étudiants une place à part dans la société. Ce droit était le même, à travers l'Occident, pour tous ceux qui appartenaient à ces institutions supranationales que furent, par essence, les premières universités. À la fin du Moyen Âge, l'affirmation des États nationaux obligea les libertés académiques à s'inscrire dans ce nouveau cadre politique, comme de simples pratiques dérogatoires au droit commun et toujours sujettes à révision. Vestige vénérable de l’antique indépendance et privilège octroyé par le prince, elles eurent donc désormais un statut ambigu » . La révolution numérique viendra fragiliser ce statut. En effet, la révolution numérique vient bouleverser cette longue trajectoire linéaire de l’université en lui enlevant son quasi monopole dans la conservation et le partage du savoir parce qu’elle rend plus facile et somme toute, moins coûteux l’accès à l’information, au savoir et aux données. Le numérique est révolutionnaire comme l’était l’imprimé et son influence sur l’université, sera tout aussi considérable, car cette révolution impacte radicalement tous les secteurs de l’économie en accélérant la robotisation et la numérisation des processus de création, de fabrication et de distribution des biens et des services. Ces innovations utilisent la radio-identification (RFID) qui permet de mémoriser et de récupérer à distance des données sur les objets et l’Internet des objets qui permet aux objets d’être reliés automatiquement à des réseaux de communications .Ces innovations s’entrecroisent aux technologies de la réalité virtuelle, à celles des algorithmiques intelligentes et de l’intelligence artificielle et viennent littéralement inonder de données les institutions et les organisations qui doivent alors les analyser, les gérer et les protéger. Le monde numérique est né et avec lui, a surgi toute une série de compétences radicalement nouvelles que les étudiants, les enseignants et les chercheurs de nos universités doivent rapidement maîtriser pour évoluer dans ce Nouveau Monde, y travailler et contribuer à la rendre plus humain et plus équitable. En effet, tous les secteurs de l’activité commerciale, économique, culturelle ou sociale exigent déjà clairement des connaissances et des compétences numériques et technologiques de tous les participants au marché du travail. Dans cette nouvelle logique industrielle du monde numérique, les gagnants sont déjà bien identifiés. Ce sont les fameux GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) suivis de près par les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla et Uber) et par les géants chinois du numérique, les BATX (Baidu, Alibaba, Tenant et Xiaomi). Ces géants sont alimentés par les recherches, les innovations et les applications mobiles (APPs) créées par les partenaires de leurs écosystèmes regroupant, sur différents campus d’entreprises, plusieurs des cerveaux qui sont au cœur de cette révolution numérique. L’université voit donc remise en question sa capacité traditionnelle d’attirer, de retenir et de promouvoir les artisans du monde de demain. Son aptitude à former des esprits critiques et à contribuer à la transmission des valeurs universelles est également ébranlée par ce tsunami de changements. Il faut cependant reconnaître que les facultés de médecine, d’ingénierie et de sciences naturelles aux États-Unis qui ont développé des contacts étroits, abondants et suivis avec les hôpitaux, les grandes entreprises et l’administration publique et cela dès la fin du 19e siècle ont été plus en mesure que bien d’autres, de recruter et retenir les gens de talent. Elle ont énormément contribué à faire avancer les connaissances scientifiques et la scolarisation en sciences appliquées ..La concentration inouïe des Prix Nobel scientifiques aux États-Unis est à cet égard très convaincante . La révolution numérique contemporaine survient également au moment même où de grands bouleversements frappent la planète : l’urgence climatique, le vieillissement des populations, la « déglobalisation », les déplacements des populations, les guerres, les pandémies, la crise des inégalités, de l’éthique et des démocraties. Ces bouleversements interpellent les universitaires et c’est pourquoi leur communauté doit adopter une raison d’être et ainsi renouveler leur mission afin des mieux répondre à ces enjeux de la civilisation. Cette communauté doit non seulement se doter d’une vision et des modes de fonctionnement adaptés aux nouvelles réalités liées aux technologies numériques, mais elle doit aussi tenir compte de ces grands bouleversements. Tout ceci l’oblige à s’intégrer à des écosystèmes où les connaissances sont partagées et où de nouvelles compétences doivent être rapidement acquises. Le but de ce texte est de mieux cerner l’ampleur du défi que pose le monde numérique au milieu universitaire et de proposer quelques idées pouvant alimenter la réflexion des universitaires dans cette démarche d’adaptation au monde numérique. Or, ma conviction la plus profonde c’est que la révolution numérique aura des impacts sur nos sociétés et notre civilisation aussi grands que ceux provoqués par la découverte de l’imprimerie et son industrialisation au 15e siècle. C’est pourquoi la première section de ce document est consacrée à un rappel historique de la révolution de l’imprimerie par Gutenberg alors que la deuxième section illustrera comment les caractéristiques de la révolution numérique viennent soutenir cette conviction si profonde. Une troisième section fournira plus de détails sur le défi d’adaptation que le monde numérique pose aux universités alors que la quatrième section évoquera les contours du changement de paradigme que cette adaptation va imposer. La cinquième section servira à illustrer un scénario de rêves qui permettra de mieux illustrer l’ampleur de la gestion du changement qui guette les universitaires. La conclusion permettra de revenir sur quelques concepts et principes clefs pour guider la démarche vers l’action. L’université ne peut plus « être en haut et seule », elle doit être « au centre et avec » des écosystèmes de partenariats multiples, dans un modèle hybride physique/virtuel. C’est ainsi qu’elle pourra conserver son leadership historique de vigie du savoir et des connaissances d’un monde complexe, continuer d’établir l’authenticité des faits et imposer la nécessaire rigueur de la science et de l’objectivité.