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Coastal areas are particularly vulnerable to flooding from heavy rainfall, sea storm surge, or a combination of the two. Recent studies project higher intensity and frequency of heavy rains, and progressive sea level rise continuing over the next decades. Pre-emptive and optimal flood defense policies that adaptively address climate change are needed. However, future climate projections have significant uncertainty due to multiple factors: (a) future CO2 emission scenarios; (b) uncertainties in climate modelling; (c) discount factor changes due to market fluctuations; (d) uncertain migration and population growth dynamics. Here, a methodology is proposed to identify the optimal design and timing of flood defense structures in which uncertainties in 21st century climate projections are explicitly considered probabilistically. A multi-objective optimization model is developed to minimize both the cost of the flood defence infrastructure system and the flooding hydraulic risk expressed by Expected Annual Damage (EAD). The decision variables of the multi-objective optimization problem are the size of defence system and the timing of implementation. The model accounts for the joint probability density functions of extreme rainfall, storm surge and sea level rise, as well as the damages, which are determined dynamically by the defence system state considering the probability and consequences of system failure, using a water depth–damage curve related to the land use (Corine Land Cover); water depth due to flooding are calculated by hydraulic model. A new dominant sorting genetic algorithm (NSGAII) is used to solve the multi-objective problem optimization. A case study is presented for the Pontina Plain (Lazio Italy), a coastal region, originally a swamp reclaimed about a hundred years ago, that is rich in urban centers and farms. A set of optimal adaptation policies, quantifying size and timing of flood defence constructions for different climate scenarios and belonging to the Pareto curve obtained by the NSGAII are identified for such a case study to mitigate the risk of flooding and to aid decision makers.

In recent years, understanding and improving the perception of flood risk has become an important aspect of flood risk management and flood risk reduction policies. The aim of this study was to explore perceptions of flood risk in the Petite Nation River watershed, located in southern Quebec, Canada. A survey was conducted with 130 residents living on a floodplain in this river watershed, which had been affected by floods in the spring of 2017. Participants were asked about different aspects related to flood risk, such as the flood hazard experience, the physical changes occurring in the environment, climate change, information accessibility, flood risk governance, adaptation measures, and finally the perception of losses. An analysis of these factors provided perspectives for improving flood risk communication and increasing the public awareness of flood risk. The results indicated that the analyzed aspects are potentially important in terms of risk perception and showed that the flood risk perceptions varied for each aspect analyzed. In general, the information regarding flood risk management is available and generally understandable, and the level of confidence was good towards most authorities. However, the experiences of flood risk and the consequences of climate change on floods were not clear among the respondents. Regarding the adaptation measures, the majority of participants tended to consider non-structural adaptation measures as being more relevant than structural ones. Moreover, the long-term consequences of flooding on property values are of highest concern. These results provide a snapshot of citizens’ risk perceptions and their opinions on topics that are directly related to such risks.

Floods can be caused by heavy rainfall and the consequent overflow of rivers, causing low-lying areas to be affected. Populated regions close to riverbeds are the sectors most affected by these disasters, which requires modelling studies to generate different scenarios. The work focuses on the bibliometric analysis of the search for topics such as flood modelling focused on the research, risk, and assessment of these catastrophes, aiming to determine new trends and tools for their application in the prevention of these natural disasters. The methodology consists of: (i) search criteria and database selection, (ii) pre-processing of the selected data and software, and (iii) analysis and interpretation of the results. The results show a wide range of studies for dimensional analysis in different flood scenarios, which greatly benefit the development of flood prevention and risk strategies. In addition, this work provides insight into the different types of software and modelling for flood analysis and simulation and the various trends and applications for future modelling.

Abstract A warmer climate impacts streamflows and these changes need to be quantified to assess future risk, vulnerability, and to implement efficient adaptation measures. The climate simulations from the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), which have been the basis of most such assessments over the past decade, are being gradually superseded by the more recent Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). Our study portrays the added value of the CMIP6 ensemble over CMIP5 in a first North America wide comparison using 3,107 catchments. Results show a reduced spread of the CMIP6 ensemble compared to the CMIP5 ensemble for temperature and precipitation projections. In terms of flow indicators, the CMIP6 driven hydrological projections result in a smaller spread of future mean and high flow values, except for mountainous areas. Overall, we assess that the CMIP6 ensemble provides a narrower band of uncertainty of future climate projections, bringing more confidence for hydrological impact studies. , Plain Language Summary Greenhouse gas emissions are causing the climate to warm significantly, which in turn impacts flows in rivers worldwide. To adapt to these changes, it is essential to quantify them and assess future risk and vulnerability. Climate models are the primary tools used to achieve this. The main data set that provides scientists with state‐of‐the‐art climate model simulations is known as the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP). The fifth phase of that project (CMIP5) has been used over the past decade in multiple hydrological studies to assess the impacts of climate change on streamflow. The more recent sixth phase (CMIP6) has started to generate projections, which brings the following question: is it necessary to update the hydrological impact studies performed using CMIP5 with the new CMIP6 models? To answer this question, a comparison between CMIP5 and CMIP6 using 3,107 catchments over North America was conducted. Results show that there is less spread in temperature and precipitation projections for CMIP6. This translates into a smaller spread of future mean, high and low flow values, except for mountainous areas. Overall, we assess that using the CMIP6 data set would provide a more concerted range of future climate projections, leading to more confident hydrological impact studies. , Key Points A comparison of hydrological impacts using Coupled Model Intercomparison Project version 5 (CMIP5) and Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) ensembles is performed over 3,107 catchments in North America The CMIP6 ensembles provide a narrower band of uncertainty for hydrological indicators in the future It is recommended to update hydrological impact studies performed using CMIP5 with the CMIP6 ensemble

Whether disasters influence adaptation actions in cities is contested. Yet, the extant knowledge base primarily consists of single or small-N case studies, so there is no global overview of the evidence on disaster impacts and adaptation. Here, we use regression analysis to explore the effects of disaster frequency and severity on four adaptation action types in 549 cities. In countries with greater adaptive capacity, economic losses increase city-level actions targeting recently experienced disaster event types, as well as actions to strengthen general disaster preparedness. An increase in disaster frequency reduces actions targeting hazard types other than those that recently occurred, while human losses have few effects. Comparisons between cities across levels of adaptive capacity indicate a wealth effect. More affluent countries incur greater economic damages from disasters, but also have higher governance capacity, creating both incentives and opportunities for adaptation measures. While disaster frequency and severity had a limited impact on adaptation actions overall, results are sensitive to which disaster impacts, adaptation action types, and adaptive capacities are considered.

Abstract The performance of adaptation measures depends on their robustness against various possible futures, with varying climate change impacts. Such impacts are driven by both climatic as well as non-climatic drivers. Risk dynamics are then important, as the avoided risk will determine the benefits of adaptation actions. It is argued that the integration of information on changing exposure and vulnerability is needed to make projections of future climate risk more realistic. In addition, many impact and vulnerability studies have used a top-down rather a technical approach. Whether adaptation action is feasible is determined by technical and physical possibilities on the ground, as well as local capacities, governance and preference. These determine the hard and soft limits of adaptation. Therefore, it is argued that the risk metrics outputs alone are not sufficient to predict adaptation outcomes, or predict where adaptation is feasible or not; they must be placed in the local context. Several of the current climate risk products would fall short of their promise to inform adaptation decision-making on the ground. Some steps are proposed to improve adaptation modelling in order to better incorporate these aspects.

Extreme precipitation events can lead to disastrous floods, which are the most significant natural hazards in the Mediterranean regions. Therefore, a proper characterization of these events is crucial. Extreme events defined as annual maxima can be modeled with the generalized extreme value (GEV) distribution. Owing to spatial heterogeneity, the distribution of extremes is non-stationary in space. To take non-stationarity into account, the parameters of the GEV distribution can be viewed as functions of covariates that convey spatial information. Such functions may be implemented as a generalized linear model (GLM) or with a more flexible non-parametric non-linear model such as an artificial neural network (ANN). In this work, we evaluate several statistical models that combine the GEV distribution with a GLM or with an ANN for a spatial interpolation of the GEV parameters. Key issues are the proper selection of the complexity level of the ANN (i.e., the number of hidden units) and the proper selection of spatial covariates. Three sites are included in our study: a region in the French Mediterranean, the Cap Bon area in northeast Tunisia, and the Merguellil catchment in central Tunisia. The comparative analysis aim at assessing the genericity of state-of-the-art approaches to interpolate the distribution of extreme precipitation events.

Les rivières sont des écosystèmes dynamiques qui reçoivent, transforment, et exportent de la matière organique comprenant du carbone (C), de l’azote (N), et du phosphore (P). De par leur grande surface de contact entre l’eau et les sédiments, elles offrent un potentiel élevé pour les processus de transformation de ces éléments, dans lesquels ils sont souvent conjointement impliqués. Ces transformations peuvent retirer les éléments de la colonne d’eau et ainsi diminuer leurs concentrations pour améliorer la qualité de l’eau. Par contre, les conditions climatiques (débit, température, luminosité), la configuration du territoire (forêt, urbanisation, agriculture), et la durée des activités humaines sur terre affectent la quantité, composition, et proportion de C, N, et P livrés aux cours d’eau receveurs. Dans un contexte où un surplus de nutriments (N, P) peut surpasser la capacité des rivières à retirer les éléments de l’eau, et où les extrêmes climatiques s’empirent à cause des changements climatiques, cette thèse met en lumière le rôle des rivières dans les dynamiques de C, N, et P pour une meilleure compréhension de la réponse des écosystèmes lotiques aux pressions actuelles et futures. La Rivière du Nord draine séquentiellement des régions couvertes de forêt, d’urbanisation, et d’agriculture, et oscille entre quatre saisons distinctes, l’exposant à des utilisations du territoire et conditions climatiques contrastées. Nous avons échantillonné les formes de C, N, et P à 13 sites le long du tronçon principal (146 km), une fois par saison pour trois ans. De façon générale, les concentrations de N et P totaux ont augmenté d’amont vers l’aval, concordant avec l’activité humaine plus importante dans la deuxième moitié du bassin versant, mais les concentrations de C organique total sont restées constantes peu importe la saison et l’année. La stœchiométrie écosystémique du C : N : P était donc riche en C comparé au N et P en amont, et s’est enrichie en nutriments vers l’aval. L’étendue (2319 : 119 : 1 à 368 : 60 : 1) couvrait presque le continuum terre – océan à l’intérieur d’une seule rivière. Des formes différentes de C, N, et P dominaient la stœchiométrie totale dépendamment des saisons et de l’utilisation du territoire. En été, la composition du N était dominée en amont par sa forme organique dissoute et par le nitrate en aval, tandis qu’en hiver, l’ammonium et le P dissous avaient préséance sur l’entièreté du continuum. Malgré une concentration constante, la proportion des molécules composant le C différait aussi selon la saison et l’utilisation du territoire. L’été était dominé par des formes dégradées par l’action microbienne et l’hiver par des formes bio- et photo-labiles. Ceci fait allusion au potentiel de transformation de la rivière plus élevé dans la saison chaude plutôt que sous la glace, où les formes plus réactives avaient tendance de s’accumuler. La composition du C en amont était aussi distincte de celle en aval, avec un seul changement abrupt ayant lieu entre la section forestière et la section d’utilisation du territoire urbaine et agricole. Ces changements de compositions n’étaient pas présents durant le printemps de crue typique échantillonné, mais dans l’inondation de fréquence historique nous avons observés des apports nouveaux de molécules provenant soit des apports terrestres normalement déconnectés du réseau fluvial ou de surverses d’égouts. L’influence des facteurs naturels et anthropiques s’est aussi reflétée dans les flux historiques riverains de C, N, et P (1980 – 2020). La précipitation explique le plus les flux de C et les flux de N dans la section pristine. Les apports historiques au territoire de N anthropique (nécessaires pour soutenir la population humaine et les activités agricoles) expliquent fortement la tendance temporelle à la hausse des flux riverains de N dans la section urbaine. Durant les quatre dernières décennies, un peu plus du tiers des apports de N au territoire sont livrés à la rivière annuellement, suggérant que la source urbaine de N anthropique est encore peu gérée. Le manque de corrélation entre les flux de P dans la rivière et les précipitations ou les apports au territoire de P anthropique peut être expliqué par les usines de traitement des eaux usées installées dans la région vers la fin des années 1990 qui ont fait diminuer presque de moitié le P livré à la rivière. La variation de ces flux s’est reflétée dans la stœchiométrie écosystémique historique, qui varie de 130 : 23 : 1 en 1980 à 554 : 87 : 1 en 2007-08 après l’effet de l’usine d’épuration et du N qui a augmenté. À travers les axes historiques, spatiaux, et saisonniers, cette thèse contribue à la compréhension du rôle des rivières dans la réception, la transformation, et l’export du C, N, et P. Combinée aux concentrations, l’approche de stœchiométrie écosystémique propose une façon d’intégrer apports et pertes des éléments pour les étudier de pair au niveau du bassin versant. Puis, comme certaines formes de C, N, et P sont associées à des sources terrestres spécifiques, ou à certains types de transformations, les inclure dans un cadre conceptuel combinant des extrêmes climatiques et des utilisations du territoire différentes offre un aperçu sur le résultat des sources et transformations des éléments. Enfin, les tendances décennales de C, N, et P riverains montrent l’influence des facteurs naturels et anthropiques sur la stœchiométrie écosystémique historique d’une rivière.

RÉSUMÉ : Pour atténuer les risques d'inondation au Québec mais aussi partout dans le monde, plusieurs organismes gouvernementaux et des organismes privés, qui ont dans leurs attributions la gestion des risques des catastrophes naturelles, continuent d'améliorer ou d'innover en matière d'outils qui peuvent les aider efficacement à la mitigation des risques d'inondation et aider la société à mieux s'adapter aux changements climatiques, ce qui implique des nouvelles technologies pour la conception de ces outils. Après les inondations de 2017, le ministère de l'Environnement et de la Lutte contre les changements climatiques (MELCC) du gouvernement du Québec, en collaboration avec d'autres ministères et organismes et soutenu par Ouranos, a initié le projet INFO-Crue qui vise d'une part, à revoir la cartographie des zones inondables et, d'autre part, à mieux outiller les communautés et les décideurs en leur fournissant une cartographie prévisionnelle des crues de rivières. De ce fait, l'objectif de notre travail de recherche est d'analyser de façon empirique les facteurs qui influencent l'adoption d'un outil prévisionnel des crues. La revue de la littérature couvre les inondations et les prévisions, les théories et les modèles d'acceptation de la technologie de l'information (TI). Pour atteindre l'objectif de recherche, le modèle développé s'est appuyé particulièrement sur le modèle qui combine les concepts de la théorie unifiée de l'acceptation et l'utilisation des technologies (UTAUT) de Venkatesh et al. (2003) avec le concept « risque d'utilisation ». Afin de répondre à notre objectif de recherche, nous avons utilisé une méthodologie de recherche quantitative hypothético-déductive. Une collecte de données à l'aide d'une enquête par questionnaire électronique a été réalisée auprès de 106 citoyens qui habitent dans des zones inondables. L'analyse des résultats concorde avec la littérature. La nouvelle variable « risque d'utilisation » rajoutée au modèle UTAUT a engendré trois variables qui sont : « risque psychologique d'utilisation »; « risque de performance de l'outil » et « perte de confiance ». Pour expliquer l'adoption d'un nouvel outil prévisionnel des crues, notre analyse a révélé que cinq variables à savoir : « l'utilité perçue », « la facilité d'utilisation », « l'influence sociale », « la perte de confiance » et « le risque psychologique » sont des facteurs significatifs pour l'adoption du nouvel outil prévisionnel. -- Mot(s) clé(s) en français : Inondation, Prévision, UTAUT, Adoption de la technologie, Risque perçu d'utilisation, facteurs d'adoption, Projet INFO-Crue. -- ABSTRACT : With the aim of mitigating flood risks in Canada as well as around the world, several government and private organizations that have the responsibility of natural hazard risk management, are working hard to improve or innovate the flood mitigation approaches that can help effectively reducing flood risks and helping people adapt to climate change. After the 2017 floods, the Ministry of the Environment and the Fight against Climate Change (MELCC) of the Government of Quebec, in collaboration with other ministries and organizations and supported by Ouranos, initiated the INFO-Crue project which aims at reviewing the mapping of flood zones and providing communities and decision-makers with a forecast mapping of river floods. In this context, the objective of our research is to analyze the factors that may influence the adoption of a flood forecasting tool. The literature review covers flood and forecasting, as well as technology adoption models. To achieve the goal of our research, a conceptual model that combines the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) of Venkatesh et al. (2003) with perceived use risk was developed. A quantitative research methodology was used, and we administrate an electronic questionnaire survey to 106 citizens who live in flood-plain area. Results analysis show that the new variable "perceived use risk" introduced in the model generates three variables which are: "psychological risk"; "performance risk" and "loss of trust". To explain the adoption of a new forecasting tool, our analysis revealed that the following five variables which are "perceived usefulness", "ease of use­", "social influence", "loss of trust" and "psychological risk" are significant factors for the adoption of the new forecasting tool. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Flood, Forecasting, UTAUT, Technology Adoption, perceived Risk of use, adoption factors, INFO-Crue project.

Compte tenu de la nécessité de mettre à jour les cartes d'inondation et de minimiser les coûts associés (collecte de données et ressources humaines), il existe un besoin de méthodes alternatives simplifiées ne reposant pas sur la modélisation hydrodynamique classique. L'une des méthodes simplifiées répondant à ce besoin est HAND (Height Above the Nearest Drainage), une approche qui requiert uniquement un modèle numérique d'altitude (MNA) et un réseau hydrographique. Celle-ci a été mise en œuvre dans PHYSITEL, un système d’information géographique SIG spécialisé pour les modèles hydrologiques distribués. Ainsi, pour une hauteur d’eau donnée dans plusieurs tronçons de rivière, il est possible de faire une délimitation de première instance de la surface inondée le long du réseau hydrographique d’un bassin versant. Par ailleurs, l'utilisation des informations fournies par HAND et l'application de l'équation de Manning permettent également de construire une courbe de tarage synthétique pour tout tronçon de rivière en l’absence de données bathymétriques. Ce mémoire présente l’application de cette approche, qui a été validée précédemment en partie sur de grands bassins, sur deux petits bassins, ceux de la rivière à La Raquette, d’une superficie de 133 km², et de la rivière Saint Charles, d’une superficie de 552 km². Trois stations de jaugeage dans chaque bassin ont fourni les informations de base nécessaires au processus de calage de l’approche. L’efficacité et l’adaptabilité de cette approche ont été évaluées dans ce projet en fonction des données disponibles, du temps de calcul et de la précision mesurée par le biais et l’erreur quadratique moyenne. Les incertitudes et sensibilités de l’approche ont été analysées en tenant compte de la résolution spatiale et du manque de données bathymétriques. De plus, des analyses innovatrices ont été produites dans l’application de HAND. Tels qu’une analyse de sensibilité globale pour informer le processus de calage ainsi que l’application d’un critère basé sur le nombre de Froude afin de permettre de valider le respect des hypothèses sous-jacentes à l’application de l’approche sur chaque tronçon de rivière d’un bassin. En utilisant des MNA à haute résolution(&lt;5 m/pixel), des courbes de tarage synthétiques ont été produites avec des biais inférieurs à ±20 % par rapport à des courbes de tarage in-situ. De plus, la détermination d'un critère de sélection des courbes dans un biais de ± 5% par rapport à la courbe de tarage observée a permis d'obtenir des courbes de tarage synthétiques avec des erreurs quadratiques moyennes normalisées comprises entre 0,03 et 0,62. Ainsi, cette approche a été validée pour dériver des courbes de tarage synthétiques et, par conséquent, pour soutenir la délimitation des zones à risque d'inondation dans les petits bassins versants en tenant compte des incertitudes associées à l'application d'une approche de faible complexité. <br /><br />Given the emergent need to update flood inundation maps and minimize associated financial costs (data collection and human resources), simplified alternative methods to the classical hydrodynamic modelling method, are being developed. One of the simplified methods built to fulfill this need is the terrain-based Height Above the Nearest Drainage (HAND) method, which solely relies on a digital elevation model (DEM) and a river network. This approach was implemented in PHYSITEL, a specialized GIS for distributed hydrological models. For a given river reach and water height, HAND can provide a first-hand delineation of the inundated areas within a watershed. In addition, coupling the information provided by HAND and the Manning equation allows for the construction of a synthetic rating curve for any homogeneous river reach where bathymetric data are not available. Since this synthetic rating curve approach has been validated in part for large watersheds, this study tested this approach onto two small watersheds: the 133- km² La Raquette River watershed and the 552-km² Saint Charles River watershed. Three gauging stations on each basin provided the basic data to perform the calibration process. The effectiveness and adaptability of the approach was assessed as a function of available data, computational time, and accuracy measured using the bias and root mean squared error (RMSE). The uncertainties were quantified in terms of spatial resolution and lack of bathymetry data. In addition, innovative analyses were made on the application of the HAND-synthetic rating curve approach. First, a global sensitivity analysis was done to inform the calibration process, and then a Froude number-based criterion was applied to validate the application of the Manning equation on any river reach of a watershed. Using high-resolution DEMs (&lt;5 m/pixel), we obtained synthetic rating curves with bias less than 20% when compared to in-situ rating curves. Finally, a curve selection criterion was applied to identify those curves having a bias of ± 5%. The selected synthetic rating curves had normalized mean squared errors between 0.03 and 0.62. Thus, the proposed approach was deemed appropriate to derive synthetic rating curves and support the delineation of flood risk areas in small watersheds all the while considering the uncertainties associated with applying a low complexity model.

La rivière Chaudière, située au sud de la Ville de Québec, est sujette aux inondations provoquées par la formation d'embâcles. Des inondations ont été enregistrées depuis 1896 jusqu'à ce jour malgré la mise en service, en 1967, d'un ouvrage de contrôle des glaces (ICS) à 3 kilomètres en amont de la Ville de Saint-Georges-de-Beauce afin de réduire les inondations causées par la glace dans le secteur le plus à risque de la rivière Chaudière. Les inondations par embâcles demeurent donc un problème récurrent qui affecte régulièrement 8 villes le long du tronçon de 90 kilomètres en aval de l'ICS. Dans le cadre d'un programme gouvernemental d'aléas d'inondation initié par le ministère des Affaires Municipales et de l'Habitation (MAMH), un mandat pour évaluer les cotes de crues en présence de glace de la rivière Chaudière a été confié à l'Université Laval. La modélisation d'embâcles combinée à des données d'observations historiques d'embâcles est utilisée pour déterminer les niveaux d'inondation par embâcles. L'approche préconisée consiste à contrôler un modèle de simulation hydraulique fluviale, plus spécifiquement le module HEC-RAS, avec un script externe en Python pour générer une distribution Monte-Carlo (MOCA) d'évènements d'embâcles le long du secteur de la rivière à l'étude. Les paramètres mécaniques tels que l'angle de frottement, la porosité et les vitesses de contrainte de cisaillement critiques sont également attribués de manière aléatoire par le script dans une plage délimitée. Les paramètres physiques et hydrologiques attribués à chaque évènement sont choisis au hasard en fonction d'une probabilité estimée à partir des observations historiques, soit le débit calculé à l'ICS, l'emplacement de l'embâcle, la longueur de l'embâcle et les degrés-jours de gel (épaisseur de la glace). Les cotes de crues selon les périodes de retour de 2, 20, 100 et 350 ans sont alors déterminées selon une équation statistique empirique de Gringorten, suivie d'une modulation pour tenir compte des facteurs externes non considérés par MOCA. Ces cotes de crues en présence de glace sont comparées à celles en eau libre telles que déterminées par la méthode classique. Le projet démontre que les niveaux d'eau calculés en présence de glace prédominent ceux en eau libre pour les villes en amont de Saint-Joseph-de-Beauce. La combinaison des niveaux d'eau en présence de glace et en eau libre, réalisée à l'aide de l'équation de la FEMA, montre que la probabilité d'atteindre un seuil spécifique d'élévation diminue la période de retour et en conséquence augmente les probabilités reliées aux inondations. Ce mémoire est le premier travail scientifique qui présente une validation complète de l'approche hydrotechnique utilisant les valeurs in situ de débit, de DJGC et de l'emplacement et de la longueur d'embâcles pour la détermination des cotes de crue par embâcles. Les valeurs de cotes de crues calculées avec la méthode MOCA sont comparées avec les données historiques dans le secteur à l'étude de la rivière Chaudière. La présente étude met en évidence les limitations et les conditions nécessaires pour l'utilisation de cette méthode. Ce projet de recherche montre aussi pour la première fois que l'approche hydrotechnique permet de calculer des courbes fréquentielles de niveaux d'eau en présence de glace qui peuvent être utilisées à des fins réglementaires au Québec.

Globally, the number of people at risk from flooding has been increasing since 2000, with the population from the South being more vulnerable. Millions of households are displaced by disasters every year. In 2009, the city of Ouagadougou in Burkina Faso experienced its most disastrous flood ever recorded. As a response, the government designed a permanent relocation plan in Yagma, a village located outside the city of Ouagadougou. The relocation plan disrupted the livelihoods of the households that were affected by the flood, leading many of them to return and rebuild their houses in flood prone areas. This paper contributes to a body of literature analyzing the heritage of postcolonialism on the flood vulnerability on the poorer communities in Ouagadougou. Using a political ecology frame, the thesis attempts to understand how the government of Burkina Faso and flood victims understand land and belongings, and how that understanding shaped the relocation program. After interviewing flood victims and government officials, an analysis revealed that contrasting views are at work. A perspective based on technical calculations and a neo-colonialist vision of development, on the one hand, and a grounded perspective based on relationships to the land and each other, on the other.

In the tropical environment such as Brazil, the frequency of rainfall-induced landslides is particularly high because of the rugged terrain, heavy rainfall, increasing urbanization, and the orographic effect of mountain ranges. Since such landslides repeatedly interfere with human activities and infrastructures, improved knowledge related to spatial and temporal prediction of the phenomenon is of interest for risk management. This study is an analysis of empirical rainfall thresholds, which aims to establish local and regional scale correlations between rainfall and the triggering of landslides in Angra dos Reis in the State of Rio de Janeiro. A statistical analysis combining quantile regression and binary logistic regression was performed on 1640 and 526 landslides triggered by daily rainfall over a 6-year period in the municipality and the urban center of Angra dos Reis, in order to establish probabilistic rainfall duration thresholds and assess the role of antecedent rainfall. The results show that the frequency of landslides is highly correlated with rainfall events, and surprisingly the thresholds in dry season are lower than those in wet season. The aspect of the slopes also seems to play an important role as demonstrated by the different thresholds between the southern and northern regions. Finally, the results presented in this study provide new insight into the spatial and temporal dynamics of landslides and rainfall conditions leading to their activation in this tropical and mountainous environment.

Abstract Resilience has become a cornerstone for risk management and disaster reduction. However, it has evolved extensively both etymologically and conceptually in time and across scientific disciplines. The concept has been (re)shaped by the evolution of research and practice efforts. Considered the opposite of vulnerability for a long time, resilience was first defined as the ability to resist, bounce back, cope with, and recover quickly from the impacts of hazards. To avoid the possible return to conditions of vulnerability and exposure to hazards, the notions of post-disaster development, transformation, and adaptation (build back better) and anticipation, innovation, and proactivity (bounce forward) were then integrated. Today, resilience is characterized by a multitude of components and several classifications. We present a selection of 25 components used to define resilience, and an interesting linkage emerges between these components and the dimensions of risk management (prevention, preparedness, response, and recovery), offering a perspective to strengthen resilience through the development of capacities. Despite its potential, resilience is subject to challenges regarding its operationalization, effectiveness, measurement, credibility, equity, and even its nature. Nevertheless, it offers applicability and opportunities for local communities as well as an interdisciplinary look at global challenges.