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La fréquence et l'ampleur des dommages causés par les inondations au Canada augmentent chaque année, nécessitant des solutions préventives. Les étages inférieurs des bâtiments sont particulièrement vulnérables, justifiant la nécessité de détecter avec précision les ouvertures comme les portes et les fenêtres. Les nuages de points obtenus par télémétrie mobile sont bien adaptés pour identifier la présence de ces ouvertures sur les façades de bâtiments. Toutefois, la présence d'occlusions dans les nuages de points causées par des objets obstruant le faisceau LiDAR rend cette tâche complexe. Le présent projet de maîtrise vise à répondre à cette problématique en proposant une approche pour détecter et caractériser les occlusions dans les scènes acquises dans les milieux résidentiels et ruraux. La conception de la méthode est articulée autour de deux volets : la segmentation sémantique pour étiqueter le nuage de points et la détection d'occlusions par lancer de rayons. La méthode a été validée à partir de données simulées car elles permettent un contrôle total sur l'environnement et facilitent la visualisation des résultats. Cette analyse a ensuite été transposée sur les résultats obtenus à partir du nuage de points réel. Les résultats obtenus par la méthode proposée ont démontré une capacité à détecter la présence d'occlusions dans les milieux résidentiels et ruraux. La combinaison de la segmentation sémantique pour l'étiquetage du nuage de points avec la détection d'occlusions par lancers de rayons a permis une identification robuste des occlusions. Ces résultats soulignent l'efficacité de la solution dans des contextes réalistes, renforçant ainsi sa pertinence pour la détection précise des ouvertures sur les façades, une étape cruciale pour évaluer les risques liés aux inondations. La transposition réussie de l'analyse des données simulées aux résultats du nuage de points réel valide la robustesse de l'approche et son applicabilité dans des scénarios du monde réel.

Abstract : Flood forecasting plays a pivotal role in effective water resource management and flood risk mitigation. Despite recent advancements, existing ensemble forecasting systems often grapple with issues of unreliability and under-dispersion. The uncertainty in ensemble forecasts can emanate from various sources, including inputs like precipitation, temperature, and streamflow, as well as initial conditions, model structure and parameters, and boundary conditions. Over the past two decades, numerous endeavors have been made to address bias and under-dispersion through the introduction of various statistical post-processing methods in meteorological and hydrological forecasts. However, a significant challenge lies in selecting the appropriate method and strategy in the forecast chain. Limited research has addressed the integration of pre-processing and post-processing in streamflow ensemble forecasting. Moreover, existing studies have generally focused on lumped hydrological models, while the performance of this integration in distributed hydrological models remains scarcely examined. On the other hand, streamflow data, often indirectly measured through rating curves, are particularly susceptible to errors. While various methods have been proposed to estimate rating curve uncertainty (RCU), the impact of RCU on streamflow forecasting system performance remains underexplored. In addition, current post-processing methods utilized in streamflow forecasting systems have disregarded the inherent uncertainty in observational streamflow data. Thus, this thesis delves into the potential and hurdles associated with considering different sources of uncertainty in flood forecasting systems and their impact on system performance. The primary objectives entail 1) assessing and identifying optimal scenarios from pre-processing of both temperature and precipitation and post-processing of streamflow forecasts approaches, or a combination thereof, and 2) evaluating the consideration of rating curve uncertainty on flood forecasting system performance through incorporating into targeted post-processing methodologies. The thesis focuses on a short-range ensemble streamflow forecasting framework spanning lead times of 1 to 5 days for the au Saumon watershed in southern Quebec, Canada. This watershed, being flood-prone, encountered significant challenges during the 2019 and 2017 flood events, including widespread inundation, road closures, and damage to property and infrastructure. Enhancing streamflow ensemble forecasts and upgrading flood forecasting systems holds the potential to greatly benefit decision-makers and the local populace. Chapter 4 (Results part 1), presented as a scientific article, thus delves into assessing and employing various pre- and post-processing strategy scenarios within the flood forecasting framework employing a spatially distributed hydrological model. By applying different statistical processing and bias correction techniques, the performance and quality of ensemble streamflow forecasts were evaluated across different scenarios. The findings highlight biases and under-dispersion as significant factors affecting raw ensemble forecasts. Pre-processing partially improves raw forecasts but doesn't fully address bias in under-dispersed forecasts. Combining pre- and post-processing enhances forecast skill and reliability, albeit with some variations compared to post-processing alone. Integrating flood events into the training dataset and optimizing its length improves the effectiveness of processing methods, underscoring the critical role of data management strategies in enhancing streamflow forecasting systems. Subsequently, Chapter 5 (Results part 2) , evaluates the consideration of rating curve uncertainty, derived from the Voting Point Method (VPM) and Bayesian Rating curve (BaRatin) estimation methods, on the performance of streamflow ensemble forecasts by integrating into a targeted post-processing approach using Weighted Ensemble Dressing (WED) and Cumulative Distribution Function Matching (CDFM) post-processing methods. Post-processing without RCU enhances forecasting system skill and reliability but overlooks the inherent uncertainty in observational data, posing concerns about its effectiveness. Conversely, integrating RCU improves forecast skill, reliability, and effectively addresses observational data uncertainty, offering a notable advantage over traditional post-processing methods. Comparing WED and CDFM post-processing methods highlighted nuanced differences in forecast outcomes, influenced by uncertainty estimation techniques. Both methods showed favorable accuracy metrics, with RCU integration, especially from VPM, notably enhancing forecast quality. However, variations in RCU from different estimation methods may lead to forecast underestimation or overestimation, warranting careful consideration. These findings collectively shed light on the potential and challenges associated with incorporating different sources of uncertainty into flood forecasting systems.

Extreme flood events continue to be one of the most threatening natural disasters around the world due to their pronounced social, environmental and economic impacts. Changes in the magnitude and frequency of floods have been documented during the last years, and it is expected that a changing climate will continue to affect their occurrence. Therefore, understanding the impacts of climate change through hydroclimatic simulations has become essential to prepare adaptation strategies for the future. However, the confidence in flood projections is still low due to the considerable uncertainties associated with their simulations, and the complexity of local features influencing these events. The main objective of this doctoral thesis is thus to improve our understanding of the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections as well as evaluating strategies to reduce these uncertainties to increase our confidence in flood simulations. To address the main objective, this project aimed at (1) quantifying the uncertainty contributions of different elements involved in the modelling chain used to produce flood projections and, (2) evaluating the effects of different strategies to reduce the uncertainties associated with climate and hydrological models in regions with diverse hydroclimatic conditions. A total of 96 basins located in Quebec (basins dominated by snow-related processes) and Mexico (basins dominated by rain-related processes), covering a wide range of climatic and hydrological regimes were included in the study. The first stage consisted in decomposing the uncertainty contributions of four main uncertainty sources involved in the generation of flood projections: (1) climate models, (2) post-processing methods, (3) hydrological models, and (4) probability distributions used in flood frequency analyses. A variance decomposition method allowed quantifying and ranking the influence of each uncertainty source on floods over the two regions studied and by seasons. The results showed that the uncertainty contributions of each source vary over the different regions and seasons. Regions and seasons dominated by rain showed climate models as the main uncertainty source, while those dominated by snowmelt showed hydrological models as the main uncertainty contributor. These findings not only show the dangers of relying on single climate and hydrological models, but also underline the importance of regional uncertainty analyses. The second stage of this research project focused in evaluating strategies to reduce the uncertainties arising from hydrological models on flood projections. This stage includes two steps: (1) the analysis of the reliability of hydrological model’s calibration under a changing climate and (2) the evaluation of the effects of weighting hydrological simulations on flood projections. To address the first part, different calibration strategies were tested and evaluated using five conceptual lumped hydrological models under contrasting climate conditions with datasets lengths varying from 2 up to 21 years. The results revealed that the climatic conditions of the calibration data have larger impacts on hydrological model’s performance than the lengths of the climate time series. Moreover, changes on precipitation generally showed greater impacts than changes in temperature across all the different basins. These results suggest that shorter calibration and validation periods that are more representative of possible changes in climatic conditions could be more appropriate for climate change impact studies. Following these findings, the effects of different weighting strategies based on the robustness of hydrological models (in contrasting climatic conditions) were assessed on flood projections of the different studied basins. Weighting the five hydrological models based on their robustness showed some improvements over the traditional equal-weighting approach, particularly over warmer and drier conditions. Moreover, the results showed that the difference between these approaches was more pronounced over flood projections, as contrasting flood magnitudes and climate change signals were observed between both approaches. Additional analyses performed over four selected basins using a semi-distributed and more physically-based hydrological model suggested that this type of models might have an added value when simulating low-flows, and high flows on small basins (of about 500 km2). These results highlight once again the importance of working with ensembles of hydrological models and presents the potential impacts of weighting hydrological models on climate change impact studies. The final stage of this study focused on evaluating the impacts of weighting climate simulations on flood projections. The different weighting strategies tested showed that weighting climate simulations can improve the mean hydrograph representation compared to the traditional model “democracy” approach. This improvement was mainly observed with a weighting approach proposed in this thesis that evaluates the skill of the seasonal simulated streamflow against observations. The results also revealed that weighting climate simulations based on their performance can: (1) impact the floods magnitudes, (2) impact the climate change signals, and (3) reduce the uncertainty spreads of the resulting flood projection. These effects were particularly clear over rain-dominated basins, where climate modelling uncertainty plays a main role. These finding emphasize the need to reconsider the traditional climate model democracy approach, especially when studying processes with higher levels of climatic uncertainty. Finally, the implications of the obtained results were discussed. This section puts the main findings into perspective and identifies different ways forward to keep improving the understanding of climate change impacts in hydrology and increasing our confidence on flood projections that are essential to guide adaptation strategies for the future.

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.

Alors que pour la plupart des rivières, la rupture du couvert de glace est un processus d'amont en aval, la rupture en estuaire est un processus de l'aval vers l'amont. Les ondes de marée qui remontent l'embouchure des estuaires parviennent à fracturer la couverture de glace en morceaux lors de la marée montante et transportent ensuite ces morceaux hors de l'estuaire lors de la marée descendante. Les conditions hydrométéorologiques affectant ce processus restent peu documentées et mal comprises. À cette fin, une campagne de terrain de deux ans a été mise sur pied pour surveiller la débâcle printanière dans quatre estuaires du Québec. Les résultats ont montré que l'affaiblissement thermique de la glace est un précurseur nécessaire à la débâcle de celle-ci. D'autres facteurs comme le marnage et le débit sont aussi des paramètres importants pour prédire le type de débâcle qui sera observé. En parallèle, une simulation numérique (Hec-Ras) d'une section de la rivière Saint-Anne, au Québec, a été menée en y ajoutant un barrage à seuil gonflable (à Chute-Panet). Celui-ci permettrait de reproduire artificiellement les cycles de marées. Les critères hydrauliques montrent que l'ajout de ce type de barrage permettrait de faciliter la destruction et l'évacuation du couvert de glace avant que celui-ci ne provoque des inondations dans la ville de Saint-Raymond. Des critères empiriques et l'application de la théorie des poutres reposant sur des fondations élastiques ont aussi été utilisés pour affiner notre compréhension du phénomène de rupture en rivière gelée. Finalement, le troisième volet de cette étude porte sur la réalisation d'une maquette de rivière en laboratoire d'hydraulique. Son utilisation vise à combler les limites des modèles numériques et à étudier différents scénarios d'opération du barrage.

Les troubles anxieux apparaissent très tôt chez les jeunes. Les études corrélationnelles suggèrent que plusieurs facteurs, tels que le stress prénatal maternel (SPM) et la surimplication maternelle contribueraient à leur développement et à leur maintien. L’objectif de l’étude est de mieux comprendre si la surimplication maternelle est une cause ou une conséquence de l’anxiété chez l’enfant, le tout dans un contexte de stress prénatal maternel causé par un désastre naturel. L’échantillon fait partie d’un projet plus grand dans lequel les stress objectif et subjectif ont été mesurés chez les femmes enceintes lors de l’inondation en 2011 à Queensland en Australie. L’échantillon de l’étude inclut 72 dyades mère-enfant, ayant complété une tâche difficile de casse-tête, d’une durée de 5 minutes, lorsque les enfants étaient âgés de 4 ans. À partir des vidéos, les observateurs ont évalué le comportement maternel (la surimplication) et le comportement de l’enfant (l’anxiété) en continu. Des techniques d’analyse séquentielle ont été utilisées pour déterminer la probabilité qu’un comportement maternel de surimplication se produise avant ou après un comportement anxieux et vice versa. Les corrélations obtenues entre le SPM (objectif et subjectif), le comportement anxieux de l’enfant et le comportement de surimplication maternelle n’ont pas été significatives. Le comportement de surimplication n’est pas un médiateur entre le SPM (objectif et subjectif) et le comportement anxieux de l’enfant. Toutefois, les chances qu’un comportement maternel de surimplication suive un comportement anxieux chez l’enfant étaient plus grandes que les chances qu’un comportement anxieux suive un comportement maternel de surimplication. Nos résultats suggèrent que le stress prénatal maternel n’est pas associé avec le comportement de surimplication maternelle, ni avec le comportement anxieux de l’enfant. La surimplication maternelle est plutôt une réaction au comportement anxieux de l’enfant. Il est essentiel, pour de futures recherches, de se rappeler que l’enfant est un participant actif dans la relation mère-enfant et qu’il est important d’étudier la bidirectionnalité de la relation pour mieux comprendre et pour mieux intervenir.

<p>Les études portant sur les évènements hydrologiques extrêmes sont d’une grande importance vu leurs nombreux impacts socio-économiques. Ces études reposent dans une large mesure sur la capacité à estimer adéquatement les risques associés à ces évènements. Dans ce cadre, l’analyse fréquentielle (AF) est une des approches les plus utilisées pour la modélisation et l’estimation des risques associés aux évènements extrêmes. Généralement, ces évènements sont caractérisés par plusieurs variables dépendantes, comme le volume, la pointe et la durée pour les crues. Par conséquent, l'analyse de chacune de ces variables séparément ne peut pas fournir une évaluation complète des risques et peut engendrer des pertes de vies humaines ou de biens associés à une sous estimation, ou une augmentation des coûts des ouvrages hydrauliques associés à une surestimation. L’AF multivariée (AFM) permet de pallier ce problème en considérant simultanément ces variables. L’AF classique est basée sur trois hypothèses à savoir l’homogénéité, la stationnarité et l’indépendance. Par ailleurs, différentes conditions non standards telles que la complexité topographique, les perturbations par les aménagements urbains et les changements climatiques peuvent influencer la réponse hydrologique. De telles conditions rendent la prédétermination des crues, par les méthodes classiques d’AFM, un exercice non efficace et mal adapté à de tels contextes. L’objectif de cette thèse consiste à proposer de nouvelles méthodes plus prometteuses pour l'analyse et la modélisation des variables hydrologiques à la fois dans un cadre multivarié et en l’absence de l’hypothèse d’homogénéité. Ces méthodes visent à contourner les limites de celles utilisées dans la littérature. Ces nouvelles méthodes, basées sur les copules, permettent une meilleure estimation des risques des extrêmes hydrologiques en tenant compte des interactions et es dépendances entre les différentes variables. Par conséquent, les gestionnaires des ressources hydriques peuvent prendre des décisions éclairées et mieux adaptées au contexte actuel. Précisément, nous nous intéressons dans une première partie à tester l’homogénéité des séries hydrologiques multivariées. Pour ce faire, nous avons proposé un nouveau test, basé sur les L moments multivariés, capable de détecter la rupture dans la structure de dépendance des variables hydrologiques. Les résultats obtenus montrent la bonne performance du test proposé sous différents scénarios. Par la suite, dans le but de modéliser l’hétérogénéité des séries hydrologiques multivariées, un modèle de mélange de copules a été mis au point. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle méthode pour l’estimation des différents paramètres du modèle. La méthode proposée est basée sur l’utilisation des algorithmes génétiques. Sa performance est illustrée sur des séries simulées. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée est un outil efficace capable de fournir de bonnes estimations, en particulier dans un contexte hydrologique. Finalement, deux nouveaux tests d’adéquation pour les copules multiparamètres ont été développés. Le but de ces tests est de vérifier la qualité de l’ajustement de la copule aux données et améliorer ainsi l’estimation des risques associés aux évènements extrêmes. Les résultats révèlent que les tests proposés performent bien dans le contexte hydrologique.<br /><br /> Studies of hydrological extreme events are of great importance given their many socio-economic impacts. These studies rely on the ability to adequately estimate the associated risk. In this context, frequency analysis (FA) is one of the most widely used approaches for modeling and estimating the risks associated with extreme events. Generally, these events are characterized by several correlated random variables. Therefore, analyzing each of these variables separately cannot provide a complete risk assessment and may result in loss of life or property associated with an underestimation, or an increase in the costs of hydraulic structure associated with an overestimation. Multivariate FA (MFA) overcomes this problem by simultaneously considering these variables. Classical FA is based on three assumptions namely homogeneity, stationarity and independence. However, different non-standard conditions such as topographic complexity, disturbances by urban development and climate change can influence the hydrological response. Such conditions make flood predetermination, by conventional MFA methods, an ineffective exercise and unsuitable to such contexts. The main objective of this thesis is to propose new and more promising methods for the analysis and modeling of hydrological variables both in a multivariate framework and in the lack of the homogeneity assumption. These methods aim to overcome the limitations of classical methods used in the literature. These new proposed methods, based on copulas, allow a better estimation of the risks associated to hydrological extremes by taking into account the dependence between the different variables. As a result, water resource managers can make informed decisions that are better suited to the current context. In the first part, we propose a novel statistical test for multivariate heterogeneity detection, based on copula and multivariate L-moments. A simulation study is conducted to evaluate the performance of the proposed test and to compare it with those of existing tests. Results show the ability of the proposed test to discriminate homogeneous and inhomogeneous series. In the second part, we propose a new model based on mixtures of copulas that take into account the heterogeneity of multivariate hydrological series. To estimate the components of this model, we propose a new parameter estimation approach, based on the maximum pseudo-likelihood using genetic algorithms. Results indicate that the proposed method estimates more accurately the parameters even with small sample sizes compared to the existing classical EM method. In the last part, we introduce new goodness of fit (GOF) tests specifically for multiparameter copulas and adapted to hydrometeorological context. More precisely, the proposed GOF tests are based on multivariate L moments. A simulation study is conducted to evaluate and compare the performances of the proposed tests. The results confirm the usefulness of the new GOF tests in comparison with some well-established ones.</p>

Les inondations présentent une grande menace à la sécurité humaine et matérielle. Les effets associés à ces phénomènes naturels risquent d'augmenter encore plus avec les tendances liées aux changements climatiques. Il est donc important de disposer d'outils de prévision et de prévention des crues fiables afin de mitiger les conséquences dévastatrices reliées. La mise en œuvre de ces outils implique des processus physiques assez complexes et nécessite beaucoup de données avec toute l'incertitude associée. Dans cette thèse, on explore les différentes sources d'incertitudes liée à la détermination des niveaux d'eau en rivières principalement dans un contexte de prévision où l'incertitude liée aux données de forçage est très importante. Les analyses conduites sont appliquées à la rivière Chaudière au Québec. En premier lieu, nous avons exploré les différentes sources paramétriques d'incertitude associées à la modélisation hydraulique dans un contexte de simulation avec un accent sur l'amélioration de la calibration du modèle hydraulique. Par la suite, dans un contexte de prévision opérationnel, on a évalué la propagation des sources d'incertitude de la prévision atmosphérique au modèle de rivière en passant par les prévisions hydrologiques avec des techniques probabilistes d'ensemble. La quantification de l'incertitude a montré que les données de forçage sont celles qui contribuent le plus à la description de l'incertitude dans la détermination des niveaux d'eau. L'incertitude paramétrique, dans un contexte de prévision, est quant à elle négligeable. Le recours à des prévisions d'ensemble a permis de produire une prévision de niveau d'eau assez fiable et a montré que celle-ci est fortement liée à la qualité des données qui proviennent de la chaine de prévision hydrométéorologique à l'amont du système de prévision proposé.

Cette thèse vise à améliorer notre compréhension du modèle hédonique et de son application sur les données des biens immobiliers afin d'étudier l'impact d'un événement / externalité / environnementale liée à la présence d'inondation sur la valeur des propriétés résidentielles. Étant donné que les données immobilières sont réparties dans l'espace et dans le temps, des "corrections" temporelles et spatiales sont nécessaires dans le processus de modélisation économétrique. La recherche prend appui sur l’équation de prix hédonique. L’analyse empirique recours également à l’estimateur de type différence de différences spatio-temporelles (STDID) afin d’étudier l’effet d’une inondation survenue en 1998 sur le prix des résidences dans la ville de Laval au Canada entre 1995-2007. Les résultats suggèrent que l’utilisation des informations sur les zones inondables dans le but d’évaluer l’impact des inondations sur les valeurs résidentielles n’est pas une approche nécessairement appropriée. Les conclusions suggèrent que la grande hétérogénéité des résultats notés dans la littérature n’est probablement pas étrangère à la façon de définir les résidences touchées par les inondations. Cela signifie que les recherches empiriques sur les effets des inondations sur la valeur immobilière mesurent en réalité la valeur liée à la perception du risque d'inondation et non l’effet réel de l'inondation. Les résultats suggèrent que les applications futures dans la littérature devront porter une attention particulière à la manière de définir les zones inondables et d’identifier les résidences réellement touchées.

This study aims to evaluate the effects of the Canadian Regional Climate Model’s (CRCM) spatial resolution on summer-fall floods simulation. Seven different climate simulations issued from the fourth and the fifth version of the CRCM are employed. Four different climate simulations issued from the fourth version of the CRCM (CRCM4) are compared. They are composed of two simulations driven by the Canadian General Circulation Model (CGCM) and two driven by the ERA-40c reanalysis using grid meshes of 15 km and 45 km resolutions for each driver. Three climate simulations issued from the fifth version of the CRCM (CRCM5) driven by the ERA-Interim at 0.44° (≈ 48 km), 0.22° (≈ 24 km) and 0.11° (≈ 12 km) spatial resolutions are used. All comparisons are evaluated on a daily time-step for the 1961-1990 period (for CRCM4) and for the 1981-2010 period (for CRCM5). These seven simulations (four from CRCM4 and three from CRCM5) are used as input for two hydrological models of varying complexity (HSAMI and MOHYSE). Each model is calibrated using three different objective functions based on the Kling-Gupta Efficiency criteria (KGE) to target the summer-fall floods. Three seasonal indices are used to evaluate the CRCM outputs: bias (temperature), relative bias (precipitation) and variances ratio (temperature and precipitation). In an attempt to evaluate the effects of the spatial resolution on the hydrological modelling of summer-fall floods, streamflow simulations are generated using the seven climate datasets. The generated climate-driven streamflow simulations are analysed by two performance statistics: the seasonal values of KGE and the seasonal relative biases. Summer-fall floods are evaluated through the use of four flood indicators, the 2-year, 5-year, 10-year and 20-year return periods. The results revealed an impact of spatial resolution on climate model outputs (temperature and precipitation) and on summer-fall floods simulation by the two hydrological models and the three different calibration approaches, although this can be due to other elements such as domain size and climate model driver. The flood indicators demonstrate an increase on the summer-fall floods return periods with increasing resolution from both hydrological models. On the other hand the hydrological models structure and the calibration approaches did not show significant impacts on the summer-fall floods. The results highlight the need for further research to assess the additional uncertainty due to the impacts of the climate simulations spatial resolution on hydrological studies.

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Dans la dernière décennie, le Québec a été touché par plusieurs épisodes d’inondations majeures. C’est le cas des communautés riveraines de Pointe-Gatineau, frappées par des inondations historiques en 2017, 2019 et 2023. Depuis, le départ d’une grande partie des riverains de ce quartier socio-économiquement défavorisé et la destruction de plusieurs maisons laissent un grand vide. La présence de nombreux lots vacants amène de l’incertitude parmi les citoyen.nes qui sont resté.es, dans ce qui est considéré comme l’un des plus vieux quartiers de Gatineau (Conseil régional de l'environnement et du développement durable de l'Outaouais, 2021). Bien que ce domaine d’étude soit en émergence, on observe dans la littérature que l’attachement des individus à leur milieu suivant une ou des catastrophes exercerait une influence sur leur processus de rétablissement. Cette étude s’intéresse donc au processus de rétablissement d’individus provenant d’un quartier socioéconomiquement défavorisé qui ont vécu un cumul d’inondations, et au rôle de l’attachement au lieu dans ce processus. Cette recherche mobilise le cadre de désorientation et de réorientation proposé par Cox et Perry (2011) pour expliquer le processus de rétablissement d’individus dans un lieu modifié par un désastre. L’attachement au lieu est conceptualisé en fonction des dimensions recensées par Raymond et ses collègues (2010) et du sentiment d’être chez soi par Cox et Perry (2011). Quatorze personnes sinistrées qui ont vécu les inondations de 2017 et de 2019 dans le quartier de Pointe-Gatineau ont été rencontrées lors d’entrevues individuelles ou familiales en 2023. Parmi ce nombre, neuf demeurent encore dans les communautés riveraines de Pointe-Gatineau, alors que cinq ont quitté le quartier après les inondations de 2019. Les résultats révèlent que l’attachement au lieu joue un rôle prédominant dans le processus de rétablissement des sinistré.es. Selon les participant.es, l’attachement au lieu contribue à l’étape de désorientation ou favorise au contraire la réorientation. Les résultats soulignent en particulier que l’attachement que les participant.es ressentent envers leur domicile et leur environnement naturel et bâti constitue une motivation importante à vouloir demeurer dans le quartier inondable. Par contre, la recherche montre que des facteurs autres que la relation au lieu influencent également le processus de rétablissement, tels que la difficulté à naviguer dans les démarches administratives entourant les programmes d’indemnisation du gouvernement, le fait d’appartenir à un groupe vulnérable, le soutien social et certaines caractéristiques personnelles. De même, l’expérience de vivre plusieurs inondations amène des spécificités qui influencent elles aussi le processus de rétablissement. Les résultats dévoilent notamment des stratégies d’adaptation mises en place par les personnes participantes qui ont décidé de demeurer dans leur quartier. Les stratégies acquises avec l’expérience font en sorte qu’elles se sentent davantage préparées pour des éventuelles inondations. Cette recherche contribue à la littérature émergente qui s’intéresse au processus de rétablissement d’individus touchés par un cumul d’inondations et au rôle de l’attachement au lieu sur ce processus. Elle permet d’offrir des pistes de réflexion aux différents acteurs qui accompagnent les personnes sinistrées avant, pendant et après des inondations et propose des recommandations en ce sens.

This thesis examines the main socio-environmental relationships related to recurrent floodings in the Sainte-Anne River watershed by mobilizing the history of land use, local knowledge and risk management policies. From a political ecology perspective, these relationships are part of both social representations of nature, power dynamics associated with the appropriation of ressources and multiple temporalities. By also mobilizing the theoreticals frameworks of the anthropology of disasters and amphibian anthropology, this study allow to retrace step by step what “flood zone” is as a socially constructed space by the authorities, and go back to the source of the advent of “flood” as a catastrophic event, where rising waters have been part of the characteristics of these territories since the beginning of the sedentarization of its inhabitants. Based on 93 semi-directed interviews (76 residents and 17 institutions stakeholders) realized between February to October 2019, non-participant observation and documentary research in municipal and regional archives, this ethnography of the Sainte-Anne River watershed allows a unique incursion with Quebec riverside residents who live with recurrent rising waters. Through four case studies (Saint-Raymond, Saint-Alban, Saint-Casimir and Sainte-Anne-de-la-Pérade), historical contexts of occupation of the territory were documented and significant events were described by focusing on local residents adaptation strategies and anticipated management by institutional stakeholders. The result is a portrait, in a temporal perspective, of the relationship of cohabitation between residents and the river and its overflows. This cohabitation is characterized by tensions and paradoxes associated with different social representations of water and temporality that coexist within the actors, as well as changes in power relations towards the environment. Cette thèse examine les principaux rapports socio-environnementaux liés aux inondations récurrentes dans le bassin versant de la rivière Sainte-Anne en mobilisant l’histoire de l’occupation du territoire, les savoirs locaux et les politiques de gestion des risques. Dans une perspective d’écologie politique, ces rapports s’inscrivent à la fois dans les représentations sociales de la nature, les dynamiques de pouvoir associées à l’appropriation des ressources et des temporalités multiples. En puisant également dans les cadres théoriques de l’anthropologie des catastrophes et de l’anthropologie amphibienne, cette étude permet notamment de retracer pas à pas ce qu’est la « zone inondable » en tant qu’espace construit socialement par les autorités, et de remonter à la source de l’avènement de « l’inondation » comme étant un événement catastrophique, alors que la montée des eaux fait partie des caractéristiques de ces territoires depuis le début de la sédentarisation des habitants. Basée sur 93 entrevues semi-dirigées (76 riverains et 17 acteurs institutionnels) menées de février à octobre 2019, de l’observation non participante et une recherche documentaire dans les archives municipales et régionales, cette ethnographie du bassin versant de la rivière Sainte-Anne permet une incursion unique auprès de citoyens québécois qui vivent avec la montée récurrente des eaux. Pour quatre municipalités riveraines (Saint-Raymond, Saint-Alban, Saint-Casimir et Sainte-Anne-de-la-Pérade), les contextes historiques de l’occupation du territoire ont été documentés et les événements significatifs ont été décrits en focalisant sur les stratégies d’adaptation des résidents et la gestion menée par des acteurs institutionnels. En résulte un portrait, dans une perspective temporelle, de la relation de cohabitation entre les riverains et la rivière et ses débordements. Cette cohabitation est caractérisée par des tensions et des paradoxes associés aux différentes représentations sociales de l’eau et de la temporalité qui coexistent au sein des acteurs, ainsi qu’aux changements dans les rapports de pouvoir envers l’environnement.

Cette thèse explore l'adaptation urbaine au changement climatique dans les quartiers informels du Sud Global. Ce sont des lieux de grands défis et de réponses innovantes. Le contexte mondial d’exclusion postcoloniale et capitaliste entraîne la vulnérabilité et le risque supplémentaire du changement climatique augmente ces aléas contextuels. Des chercheurs ont critiqué les réponses traditionnelles en matière de planification de l’adaptation, les jugeant trop prescriptives, technologiquement dépendantes et manquant les besoins locaux. L’adaptation communautaire peut être trop isolée et axée sur les besoins des individus et des élites face à la diversité des défis locaux. Ni l’un ni l’autre ne prennent en compte les dimensions politiques de la planification de l’adaptation. En réponse, les spécialistes critiques de l’adaptation urbaine ont appelé à une meilleure compréhension des expériences locales afin de comprendre comment les gens priorisent, négocient et réagissent à une multiplicité de risques. En réponse à ces appels, ce projet cherche à mieux comprendre comment les gens perçoivent et répondent à ces défis à travers une étude de cas unique et exploratoire. Grâce à l’étude de cas qualitative dans le quartier de Panorama, situé dans la municipalité de Yumbo, en banlieue de Cali en Colombie, le projet cherche à comprendre comment l'identité et le pouvoir influencent l'accès aux ressources et aux institutions nécessaires pour s'adapter. Le projet se concentre sur deux sites de Panorama : un comité local d'aménagement soucieux de la sécurité foncière et une fondation écologique travaillant sur la conservation des espaces verts. Les résultats mettent en évidence des règles du jeu inégales où les habitants les plus vulnérables empruntent des voies parfois illégales pour accéder à la terre et au logement. Plus les résidents sont établis, plus ils bénéficient d'avantages et d'expérience pour jouer le système. Les dirigeants et les experts travaillent dur pour négocier entre les formalités. Cependant, l’absence d’un processus de planification transparent laisse divers intérêts se disputer les ressources, ce qui conduit parfois à des conflits et met fin à la créativité. Les résultats de la recherche suggèrent que la planification de l’adaptation urbaine dans les contextes informels des pays du Sud doit continuer à s’appuyer sur des recherches et des pratiques qui tiennent compte de la diversité et des conflits afin de mieux faciliter une réponse juste et équitable à la crise climatique.

Durant les mois de janvier et février 2019, trois embâcles ont forcé l’arrêt de la navigation commerciale vers le Port de Montréal. Ce mémoire présente les conditions météorologiques associées aux embâcles sur le fleuve Saint Laurent de l’hiver 2018-2019. Il explique que les embâcles se développent à la suite d’arrêts de glace dans le bief problématique du lac Saint-Pierre entre la courbe Louiseville et le bassin Yamachiche. Pour ce faire, l’étude considère la production de glace en amont jusqu’au lac Saint-Louis. Il explique pourquoi ce bief est si vulnérable à l’initiation d’embâcles en présentant les neuf concepts de vulnérabilité du lac Saint-Pierre. De plus, il propose quatorze recommandations concrètes pour améliorer la fiabilité de navigation hivernale en réduisant les risques d’embâcles. En considérant ces recommandations, différentes opportunités de télédétection et une interface utilisateur sont présentées. L’opportunité de télédétection introduit la possibilité d’usage d’images de RADARSAT Constellation Mission et de photographies par drone afin d’évaluer des éléments clés comme la progression du couvert de glace, la largeur effective du chenal, la concentration de glace en transit et la vitesse de la glace. L’interface est un prototype d’outil d’aide à la décision de source libre qui permet d’obtenir d’autres informations quantitatives sur les risques d’arrêts de glace et du même fait, d’embâcles de glace.