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Une première centrale au fil de l'eau (FDE) au Nunavik (QC, Canada), construite en zone de pergélisol continu, alimente la communauté d'Inukjuak en énergie renouvelable depuis 2024. De petite taille, ces constructions ont été peu étudiées par le passé, notamment en lien avec la modification du cycle du mercure (Hg) et à la bioaccumulation de méthylmercure (MeHg) dans les réseaux alimentaires adjacents. Le pergélisol est cependant un potentiel réservoir substantiel de Hg, et la mise en eau pourrait favoriser son dégel, remobilisant ainsi du Hg historique, co-transporté par du carbone (C) ancien. Afin de mieux cerner les impacts d’une inondation en contexte septentrional, des sols, de l’eau de surface et des invertébrés benthiques ont été échantillonnés le long de la rivière Innuksuac avant, pendant et trois mois suivants la mise en eau. Afin d’investiguer le Hg dans la colonne d’eau, la qualité du carbone organique dissous (COD) (i.e. âge et composition) a été étudiée, tandis que le transfert trophique du MeHg au sein du réseau alimentaire a été clarifié à l’aide de l’isotopie stable (ẟ13C et ẟ15N), reflétant la diète et le niveau trophique des organismes. Le ratio Hg : C suggère que les concentrations de Hg dans le sol de la zone d’étude étaient moindres que ce qui était attendu, en se basant de précédentes estimations circompolaires, tandis que la majorité du Hg mesuré se trouvait dans la couche active du pergélisol et n’était donc pas immobilisé par le gel. Néanmoins, la mise en eau a généré une hausse de la concentration de MeHg (~ 7x) et du potentiel de méthylation (~ 4x) dans la couche organique superficielle des sols ennoyés. Cette hausse d’activité s’est reflétée dans les eaux de surface de la baie inondée, qui présentait des concentrations de MeHg dix fois plus élevées que dans les autres sites échantillonnés. Tandis que le COD exogène dérivant du milieu terrestre semble important pour l’apport de Hg inorganique dans le système riverain, le COD récemment dégradé par l’activité microbienne s’est avéré être le meilleur indicateur du potentiel de la méthylation. Une augmentation de la concentration tissulaire de MeHg a finalement été observée au bas de la chaîne trophique, chez les consommateurs primaires (~ 4x) ainsi que chez les invertébrés benthiques arborant une diète omnivore (~ 3x), mais pas chez les organismes prédateurs, suggérant l’existence d’un délai de transfert trophique. Chez les consommateurs primaires, cette augmentation était surtout apparente chez les invertébrés intimement associés à l’environnement benthique de la nouvelle baie inondée, où les signatures de ẟ13C étaient également les plus faibles. Ces résultats offrent un premier portrait à court terme du transport et des transformations du Hg lors d’une inondation en région subarctique, et les hausses enregistrées, bien que non négligeables, se limitent pour l’instant à une faible superficie (< 1 km2) et ne semblent pas se répercuter en aval de la petite baie inondée.

RÉSUMÉ: «RÉSUMÉ: Les inondations sont reconnues comme l’une des catastrophes naturelles les plus fréquentes et destructrices à l’échelle mondiale. Leur gravité est exacerbée par les effets du changement climatique (augmentation des précipitations) et de la construction humaine (réduction de la capacité naturelle à absorber l’eau). Les structures construites dans des zones sujettes à l’eau, telles que les ponts et les barrages, sont généralement vulnérables aux événements d’inondation sévères. Pour les problèmes impliquant de l’eau fluide, les chercheurs en hydraulique supposent généralement que les structures sont "infinitement" rigides et utilisent des limites de paroi imperméables pour représenter les structures dans les modèles numériques. Cependant, les structures se déformeront, vibreront et pourraient même être endommagées lors d’un événement d’inondation sévère. Du point de vue d’un ingénieur structurel, il est important d’incorporer la flexibilité structurelle dans l’analyse de l’interaction fluide-structure (FSI). Étant donné que la taille du domaine fluide est significativement plus grande que celle des structures, un grand nombre d’éléments est généré, rendant l’analyse FSI chronophage, surtout pour les cas avec un canal 3D long et des maillages raffinés. Par conséquent, une méthode de modélisation simplifiée efficace et précise est nécessaire. De plus, le comportement hydrodynamique des structures telles que le pont dans un cours d’eau et la structure du barrage à l’extrémité d’un canal partiellement recouvert de glace n’est pas bien connu. Pour aborder ce problème, cette recherche a examiné numériquement les réponses structurelles avec l’impact de l’écoulement des inondations en tenant compte de la flexibilité structurelle, en se concentrant sur l’interaction dynamique entre l’eau fluide et les structures solides, les effets 3D des fluides et des structures, le glissement des structures (par exemple, le glissement du tablier du pont), et la présence d’une couverture de glace partielle positionnée au sommet de l’eau dans un canal.» ABSTRACT: «ABSTRACT: Floods are recognized as one of the most frequent and destructive natural disasters globally. Their severity is exacerbated by the effects of climate change (increased precipitation) and human construction (reduced natural capacity to absorb water). Structures built in waterprone areas, such as bridges and dams, are usually vulnerable to severe flood events. For problems involving fluid water, hydraulic researchers commonly assume that structures are "infinitely" rigid and use impervious wall boundaries to present the structures in numerical models. However, structures will deform, vibrate, and even be damaged during a severe flood event. From a structural engineer’s perspective, it is important to incorporate structural flexibility into the fluid-structure interaction (FSI) analysis. Because the size of the fluid domain is significantly larger than that of the structures, a large set of elements is generated, making the FSI analysis time-consuming, especially for cases with a long 3D channel and refined meshes. As a result, an efficient and accurate simplified modeling method is needed. Also, the hydrodynamic behavior of structures such as the bridge in a stream and the dam structure at the end of a partially ice-covered channel is not well known. To address this problem, this research numerically investigated the structural responses with the impact of flood flow considering the structural flexibility, focusing on the dynamic interaction between fluid water and solid structures, the 3D effects of fluid and structures, the sliding of structures (e.g. sliding of bridge deck), and the presence of partial ice cover positioned at the top of the water in a channel.»

QUIC is a modern transport layer internet protocol designed to be more efficient and secure than TCP. It has gained popularity quickly in recent years and has been adopted by a number of prominent tech companies. Its efficiency comes from its handshake design. The server and the client make both the transport layer acknowledgment and the TLS agreement during the same round trip. However this process makes the packets heavy and requires more processing on the server-side than TCP. This characteristic can be used as leverage by an attacker to compromise the computing resources of its victim. This thesis investigates the resilience of QUIC Protocol against handshake flood attacks and proposes a detection mechanism (QUICShield). I conducted comprehensive experiments to evaluate the resource consumptions of both the attacker and the target during incomplete handshake attacks, including CPU, memory, and bandwidth. We compared the results against TCP Syn Cookies under Syn flood attacks. The DDoS amplification factor was measured and analyzed based on the results. This work also proposes a detection mechanism based on a Bloom filter combined with Generalized Likelihood Ratio Cumulative Sum (GLR-CUSUM) to adapt to evolving attack patterns. It was implemented and deployed against real attacks to evaluate its efficiency. We showed that the QUIC Protocol design has a much larger DDoS amplification factor compared to the TCP, which means QUIC is more vulnerable to handshake DDoS attacks. However the mechanism proposed is accurate and efficient in terms of resources.

Abstract: In Canada, the annual runoff is predominantly influenced by snowmelt following the winter season, with a substantial portion (40-80\%) occurring during the spring period, leading to flooding in low-lying areas. Accurate prediction of streamflow is essential for hydropower production, effective flood management, necessitating the incorporation of comprehensive spatially distributed snow observations into hydrological models. This draws the attention to the research question " How can we utilize spatially distributed snow information at various spatial and temporal scales to enhance our understanding of snow processes and apply it for enhanced model calibration to improve hydrological model performance?" The first objective of this thesis is to investigate the utilization of spatially distributed snow information (SNODAS- SNOw Data Assimilation System) for the calibration of a hydrological model and to determine its impact on model performance. A distributed hydrological model, HYDROTEL, has been implemented in the Au Saumon River watershed using input data from ERA-5 Land for temperature data and MSWEP for precipitation data. Seven different calibration experiments are conducted, employing three different objective functions: Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Square Error (RMSE), and the SPAtial EFficiency metric (SPAEF). These objective functions are utilized individually or in combination as part of multi-objective calibration processes. This study indicates that utilizing SPAEF for spatial calibration of snow parameters improved streamflow prediction compared to the conventional practice of using RMSE for calibration. SPAEF is further implied to be a more effective metric than RMSE for both sequential and multi-objective calibration. During validation, the calibration experiment incorporating multi-objective SPAEF exhibits enhanced performance in terms of NSE and KGE compared to calibration experiment solely based on NSE. The findings of this study hold significant relevance and potential applicability in emerging satellite technology, particularly the future Terrestrial Snow Mass Mission (TSMM). The study then explores the impact of temporal resolution and signal saturation for model calibration by using SNODAS data as proxy SWE observations mimicking the characteristics of the TSMM product to calibrate the HYDROTEL model. Despite the limitations of it's temporal resolution and signal saturation it is noteworthy that TSMM data exhibits significant potential for enhancing model performance thereby highlighting its utility for hydrological modeling. This study then focuses on the spatio-temporal analysis of snow processes influencing the spatial variability and distribution of snow depth in a small-scale experimental watershed. Drone photogrammetry is employed to capture spatially distributed snow information over the watershed during the winter seasons of 2022 and 2023. The photogrammetric data facilitated the generation of high-resolution digital surface models (DSMs). Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis is applied to understand the spatial distribution of snow, enabling a detailed examination of various snow processes at the watershed scale. This thesis explores the added value of spatially distributed snow cover information in predicting spring runoff. Each part of the study contributes to a comprehensive understanding of the spatial distribution of snow and its significance in hydrology.

Les changements climatiques sont un défi mondial imminent, dont les conséquences sont déjà observées. On sait que ces effets s’intensifieront, entraînant une augmentation de la fréquence et de la gravité des événements météorologiques extrêmes, une perturbation substantielle de la production alimentaire et le déplacement de dizaines de millions de personnes en raison de vagues de chaleur mortelles et de sécheresses. La question est donc : que peut-on y faire ? Dans cette thèse, nous faisons des changements climatiques notre objet central et explorons les voies par lesquelles la recherche en apprentissage profond peut contribuer à son atténuation. Un obstacle connu à des politiques climatiques ambitieuses est le manque de soutien et de demande populaires. Cela peut être attribué, en partie, aux causes et conséquences extrêmement complexes et imbriquées des changements climatiques. Une mauvaise conception courante est qu'ils affecteront principalement d’autres personnes que soi-même, des personnes éloignées dans le temps ou l’espace. Pour y remédier, la recherche a montré que présenter aux gens des \textit{images} authentiques, locales et pertinentes d'un concept les aide à mieux comprendre et appréhender ce qui est en jeu. Dans notre première contribution, nous explorons donc comment les récentes avancées en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et les réseaux antagonistes génératifs peuvent être utilisées pour générer des images \textit{personnalisées} représentant les impacts du changement climatique. Notre objectif avec \textit{ClimateGAN} est de visualiser à quoi pourrait ressembler une inondation d’un mètre à n’importe quelle adresse, indépendamment de son risque réel d’inondation sous l’effet des changements climatiques. Cette approche vise à susciter l’empathie en rendant les impacts abstraits du changement climatique plus tangibles et personnalisés. En utilisant une image de Google Street View et en la traitant avec \textit{ClimateGAN}, nous générons des images d’inondation physiquement plausibles et visuellement réalistes basées sur l’adaptation de domaine à partir d’un environnement simulé, la prédiction de profondeur et la segmentation sémantique. Ce modèle a été déployé sur un site web dans le but de sensibiliser et d’engager l’action en faveur des changements climatiques. En plus d’aider les gens à mieux visualiser à quoi pourrait ressembler un avenir climatique hors de contrôle, nous étudions également dans cette thèse comment l’apprentissage profond peut améliorer les technologies existantes. Un domaine majeur de recherche dans cette direction est la recherche de nouveaux matériaux. Dans cette thèse, nous explorons plus particulièrement la prédiction des propriétés des matériaux comme moyen d’accélérer la découverte d'électro-catalyseurs, une famille de matériaux impliqués dans le stockage d’énergie à base d’hydrogène. Nous présentons deux contributions, \textit{PhAST} et \textit{FAENet}, qui se concentrent sur l’amélioration du compromis performance/scalabilité dans les réseaux de neurones géométriques de graphe (GNN). Avec \textit{PhAST}, nous introduisons un ensemble de méthodes pour adapter la procédure GNN classique--de la création du graphe d’entrée aux prédictions d’énergie et de forces de sortie--à la tâche spécifique de prédire l’énergie d’un système atomique adsorbant-catalyseur relaxé. Nous démontrons comment, en plus d’améliorer les performances, ces modifications améliorent l’efficacité et permettent un entraînement compétitif des GNN dans des environnements CPU. Dans \textit{FAENet}, nous présentons un nouveau GNN efficace pour les prédictions équivariantes E(3). En particulier, nous transposons la charge de l’équivarience sur la représentation des données afin de réduire les contraintes sur le modèle lui-même. Cette approche nous permet d’introduire une nouvelle architecture légère et expressive visant à faire des prédictions meilleures et plus rapides de diverses propriétés des matériaux. Enfin, nous examinons de manière critique notre propre domaine et discutons des impacts environnementaux associés aux technologies de l’IA. Nous nous penchons sur la façon dont les praticiens peuvent estimer leurs émissions de carbone, quelles mesures ils peuvent prendre aujourd’hui pour les réduire, et quelles autres étapes sont nécessaires pour des déclarations et responsabilités environnementales plus précises.

Dams are vital national assets that play a crucial role in water storage, hydroelectric power generation, and flood control. Globally, over 61,000 large dams have surpassed 50 years of service, and many show signs of deterioration. With over 300 dam failures recorded worldwide, the potential for catastrophic damage remains alarmingly high if these aging structures are not properly maintained and upgraded. Further, many of the existing dams were built upon outdated standards, and there is an increase in seismic hazards making it imperative to reevaluate their seismic performance to align with current safety standards. The need for improved dam safety measures is urgent, as dam owners, regulators, and policymakers grapple with the challenges of ensuring the structural integrity of aging dams in the face of growing risks. A key solution is shifting from traditional safety approaches to a modern, risk-based methodology, which addresses safety concerns more efficiently and economically. Various, global agencies have developed risk-based safety assessment guidelines; however, these often lack systematic implementation frameworks and sufficient reference studies, making them difficult for dam owners to adopt effectively. Furthermore, various uncertainties can impact the risk assessment and can complicate efforts to ensure dam safety. In this context, this research investigates uncertainties impacting seismic risk assessments for dams, including modeling choices, ground motion selection, aging, and material variability. Case studies of the Koyna Dam and Pine Flat Dam were used to evaluate these factors at each stage of performance evaluation: system response, fragility, and risk assessment. Key findings indicate that dam-foundation-reservoir (DFR) models incorporating acoustic elements exhibit less variability in system response, regardless of model complexity and solution procedure. Ground motion derived from the conditional mean spectrum (CMS) method yields better fragility estimates than the ASCE 7-16 standard, particularly for moderate to severe damage states. Additionally, aging and material variability significantly affect the dynamic characteristics of dams, with increased failure probabilities correlating with both age and return period. Based on these findings, the research proposes a comprehensive, systematic framework for risk-based seismic safety evaluation. This framework aligns with safety assessment objectives and ensures optimal use of computational resources.

Les biotechnologies constituent aujourd'hui un secteur d'activités dynamique offrant de nouvelles perspectives d'innovations. Ces connaissances, permettant d'allier deux entités jusqu'ici traitées séparément, la technique et le vivant, sont en proie de révolutionner notre rapport au monde à de nombreux égards. La présente étude a plus spécifiquement vocation à se pencher sur les innovations biologiques produites à partir d'éléments extraits du corps humain, tels que les cellules souches et les gènes. La biologie cellulaire et le génie génétique se sont imposés comme des secteurs phares des biotechnologies en raison des progrès significatifs qu'ils pourraient permettre pour le traitement de certaines maladies génétiques rares. Toutefois, la protection juridique devant être octroyée à ce type de créations suscite un flot de réactions souvent très partagées au sein de l'opinion publique. Si le brevet est reconnu comme l'outil de propriété industrielle privilégié pour protéger efficacement les inventions, son application au domaine du vivant, et qui plus est au corps humain, demeure plus délicate et controversée. L'inadéquation des critères de brevetabilité aux inventions biotechnologiques fait aujourd'hui obstacle à la prise en considération de ces nouvelles formes de créations par la propriété intellectuelle. Ce projet de recherche s'inscrit dans une perspective globale et transversale, visant à comprendre en quoi le domaine brevetable est influencé par une série de considérations éthiques et par la superposition d'intérêts économiques et sociaux divergents. Il s'agit ainsi de tenter de clarifier les délimitations de l'objet brevetable et de réfléchir à l'opportunité de nouvelles admissions dans le champ de la brevetabilité tout en maintenant certains garde-fous essentiels à la protection des droits fondamentaux individuels. Dès lors, cette étude s'intéresse aux outils et stratégies disponibles afin de renforcer la coopération entre les acteurs impliqués dans ce débat et d'assurer un meilleur équilibre entre les différents intérêts en présence.

En étant nécessaire à la vie humaine, l’eau est également nécessaire au fonctionnement des économies. Pour qu’elle soit utile à la société, l’eau doit être disponible en quantité et en qualité adéquates, caractéristiques qui ne sont pas toujours disponibles dans la nature. Ainsi, trop ou pas assez d’eau entraînerait des inondations ou des sécheresses, tandis qu’une eau contaminée pourrait être le vecteur de maladies contagieuses mortelles, chacun de ces fléaux entraînant des dommages économiques. Cette thèse est organisée en trois chapitres traitant de thématiques liées aux investissements dans les infrastructures d'eau et à la gestion des maladies infectieuses. Le premier chapitre étudie comment les améliorations apportées aux réseaux d’égouts atténuent les impacts économiques des inondations provoquées par la pluie. Pour estimer l’effet causal de ces investissements, ce chapitre utilise un resserrement inattendu du financement fédéral américain en faveur des réseaux d’égouts, à la suite de l’amendement de 1977 à la politique du Clean Water Act. L'analyse empirique combine un nouveau modèle statistique du risque d'inondation induit par la pluie avec des données horaires sur la quantité de pluie dans les comtés et les codes postaux américains de 1996 à 2019. Les résultats indiquent que des investissements plus importants dans les réseaux d'égouts ont conduit à des réductions substantielles des inondations locales. Les bénéfices de ces investissements sont supérieurs à leurs coûts, économisant près de 23 millions de dollars pour le comté moyen. Dans l’ensemble, ces résultats mettent en évidence à quel point la détérioration des infrastructures publiques peut exacerber les conséquences du changement climatique. Le deuxième chapitre étudie le rôle des épidémies locales de maladies infectieuses dans l'adoption de systèmes centralisés d'approvisionnement en eau dans les premières villes américaines au XIXe siècle. À l’aide d’un vaste corpus de données provenant d’archives de journaux de 1800 à 1896, je construis un nouvel indicateur capturant les épidémies de fièvre jaune, de choléra et de fièvre typhoïde au niveau des villes. Les résultats indiquent que (1) les épidémies locales de maladies infectieuses ont entraîné une augmentation du nombre systèmes d'approvisionnement en eau construits par les villes et ont joué un rôle crucial dans la décision de construire environ 12% des ouvrages d’adduction d’eau en activité en 1897 ; (2) La réponse des villes aux épidémies de typhoïde a été deux fois plus importante que celle qui a suivi les épidémies de fièvre jaune ou de choléra. (3) Les entreprises privées ont construit davantage de nouveaux réseaux d’adduction d’eau après les épidémies locales, tandis que les gouvernements locaux ont procédé à davantage d’améliorations et d’extensions des réseaux d’adduction d’eau publics existants ainsi qu’à des rachats de sociétés d’eau privées. Enfin, je discute du rôle potentiel de divers facteurs sociodémographiques. Le troisième chapitre étudie les coûts économiques associés à une stratégie utilisée pour gérer les épidémies locales lors de la récente pandémie de COVID-19. Dans ce travail en collaboration avec Jian Tang, nous quantifions les effets de la politique ‘zéro-COVID’ à l’aide d’un riche ensemble de données sur les confinements au niveau des comtés en Chine et d’images satellitaires nocturnes. Nous constatons que des confinements plus stricts induisent une forte baisse de la luminosité nocturne au cours de la même période, suivie d’une lente reprise, qui se produit au moins deux trimestres après l’instauration du confinement. En l’absence de contagions généralisées, un comté soumis à un confinement total subit en moyenne une perte de PIB de 6% par rapport aux comtés non confinés. L’effet négatif est particulièrement persistant dans les zones où la production est dominée par les services, par opposition aux zones où la production est dominée par l’activité manufacturière. L’on note par ailleurs la présence d’effets d’entraînement à proximité des comtés confinés, mais ces effets sont de courte durée.

Les débits reconstitués pour le nord-ouest du Québec démontrent une augmentation de la fréquence et de la magnitude des crues printanières en lien avec l’augmentation des précipitations nivales depuis le début du XIXe siècle. Autour du lac Duparquet, une migration des peuplements de frêne noir (Fraxinus nigra Marsh.) vers l’intérieur des terres en réponse à ces changements a été rapportée. Pour anticiper la réponse des frênaies noires du lac Duparquet face aux changements climatiques et hydrologiques à venir, cette étude décrit les conditions favorisant la présence de F. nigra et la structuration des peuplements en lien avec la dynamique des crues printanières depuis le début du XXe siècle. L’étude se structure autour des objectifs suivants : i) déterminer la composition et l’organisation des communautés végétales associées à F. nigra le long du gradient d’élévation; ii) déterminer les facteurs limitant l’expansion des frênaies noires dans les basses et hautes plaines alluviales; et iii) déterminer les fréquences d’occurrence des crues printanières le long du gradient d’élévation des plaines alluviales et identifier les fréquences de retour des crues printanières associées à chaque groupement floristique. Vingt-quatre frênaies noires du lac Duparquet et de ses affluents ont été échantillonnées durant l’été 2022 en utilisant un échantillonnage par stratification verticale de la végétation le long de transects perpendiculaires à la rive, avec mesure de variables environnementales et écologiques. Une analyse par regroupement hiérarchique associée à une analyse d’espèces indicatrices a permis d’identifier des communautés végétales associées aux frênaies noires et notamment trois communautés distribuées le long des gradients d’élévation et de distance à la rive depuis la plaine alluviale basse (communauté i) frênaie à Onoclea sensibilis L.), moyenne (communauté ii) frênaie à Rhamnus alnifiolia L’Her.), et haute (communauté iii) frênaie à Athyrium filix-feminina (Linn.) Roth). Les structures de diamètre révèlent que les zones des basses et hautes plaines alluviales sont moins denses en F. nigra et composées d’arbres plus jeunes. Les analyses des cernes de crues montrent une diminution significative de la fréquence d’occurrence des crues printanières de faible et forte intensité entre les groupements floristiques depuis les basses vers les hautes plaines inondables. Les fréquences moyennes d’occurrences des crues le long du gradient d’élévation participent donc à expliquer la structure des frênaies noires du lac Duparquet. Cette recherche fournit des paramètres écologiques de base, essentiels pour maintenir un équilibre dynamique dans les frênaies noires, notamment en cas de modifications des débits des cours d'eau, comme celles induites par des aménagements hydroélectriques ou de futurs changements climatiques.

Abstract: Accurate spring flow forecasts, primarily driven by snow accumulation and melt processes, are essential for decision-makers aiming to optimize hydro-electricity production and mitigate potential flood damages in snow-dominated regions. By integrating snowpack data from diverse sources (in-situ, remote sensing, and reanalysis) with modeled snow-related state variables through Data Assimilation (DA), there is the potential to leverage both modeling and observations for more accurate estimation of the resulting spring flow. However, challenges such as the lack of sufficient snow station networks and issues with optical and microwave sensors to provide Snow Water Equivalent (SWE) can hinder progress, particularly in regions with heterogeneous snowpack characteristics. Overcoming these challenges is crucial to realizing the full potential of snow DA in advancing spring flow forecasts. This thesis aims to optimize spring flow forecasting effectiveness using snow DA, where snow-related observations are incorporated into hydrological models. It investigates the best hydrological model structure (a lumped model: HSAMI, and a distributed model: HYDROTEL) for leveraging distributed SWE data provided by SNODAS (SNOw Data Assimilation System) dataset, which serves as the observation. This DA framework is applied on a large, heterogeneous northern Québec watershed (Outardes 4). It does so by updating SWE model states of HYDROTEL and HSAMI using the Ensemble Kalman Filter (EnKF) DA method. The simulated spring flow are then compared to observed spring flow data. Another scope of the thesis is to compare two reanalysis products with varying spatial resolutions and SWE representations (SNODAS and ERA5-Land) for improving 1-day spring flow forecasts in HYDROTEL over a smaller southern Québec watershed (Au Saumon). Finally, the thesis assesses the forecasting skill of the optimal model-observation combination over an extended 30-day forecast horizon using various probabilistic and deterministic metrics. The forecasting skills are evaluated in terms of SWE estimations during the snowpack accumulation and melt periods, and their impacts on spring flow. Among the two hydrological models considered (i.e., HYDROTEL and HSAMI), HYDROTEL proves to be a better candidate to unlock the full potential of distributed SNODAS SWE dataset through DA over a large watershed with spatially variable SWE. This is seen by improved 1-day spring flow forecasts metrics over many years (2014-2017). From the observation source point of view, SNODAS DA results in a more consistent 1-day spring flow forecasts compared to ERA5-Land over Au Saumon. However, the improvements in 1-day spring flow forecasts induced by SNODAS DA are comparatively modest over Au Saumon compared to Outardes 4, with NSE changing from 0.44 to 0.45, 0.31 to 0.34, and 0.59 to 0.61 for the 2014-2017 time period. This could be rooted in alignments between the physiographic characteristics of the watershed and the frequency of DA updates. The results obtained from the first two chapters of the thesis provide a snow DA framework with the capability to improve short-term and mid-term SWE forecasts with varying influence over the forecast horizon given the snowpack period considered (i.e., formation and ablation). The improved SWE estimations lead to increased accuracy and better uncertainty representations, as measured by Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Relative Bias (RB), and Continuous Ranked Probability Score (CRPS), in spring flow forecasts for the Outardes 4 watershed over the study period (2014-2017).

RÉSUMÉ : Bien que représentant la majorité des réseaux hydrographiques à l’échelle mondiale, les petits cours d’eau de tête sont souvent mis de côté dans les analyses abordant les impacts qu’auront les changements climatiques sur leur régime hydrologique. Pourtant, ils sont d’une importance capitale pour la qualité des eaux de surface et des habitats en plus de représenter la source principale de sédiments contribuant au dynamisme des rivières qu’ils alimentent. Ce mémoire vise à utiliser des données météorologiques actuelles et de projections climatiques pour mieux comprendre la réponse hydrologique des petits bassins versants nord gaspésiens lors d’événements hydrologiques d’importance (torrentialité, crue printanière). En développant un seuil intensité – durée de déclenchement d’aléas hydrogéomorphologiques adapté au nord de la Gaspésie et en calculant des tendances climatiques, il a été observé que les événements surpassant le seuil seraient de 2 à 3 fois plus fréquents en 2100 qu’en 2011 selon les scénarios RCP4.5 et RCP8.5. Les résultats de ces analyses ont initié une réflexion sur les impacts morphologiques potentiels à prendre en compte dans une optique de gestion et d’utilisation du territoire dans une région où les cours d’eau sont particulièrement dynamiques et sensibles au déclenchement d’aléas hydrogéomorphologiques. La hausse de la fréquence des événements surpassant le seuil, le comportement hydrologique du cours d’eau instrumenté lors d’événements de crue connus et documentés et le modèle conceptuel proposé mettent en relation les changements climatiques projetés, les impacts sur la réponse hydrologique et les ajustements morphologiques qui pourraient survenir à l’intérieur des petits cours d’eau, sur leurs cônes alluviaux et dans les rivières principales dans lesquelles ils se jettent. -- Mot(s) clé(s) en français : changements climatiques, hydrogéomorphologie, petits cours d’eau, pluies torrentielles, Gaspésie, aléas. -- ABSTRACT : Even though they represent over 70% of stream length in drainage networks at the global scale, small headwater streams are often sidelined when evaluating climate change impacts on the hydrological regime of rivers. Yet, they are of capital importance in maintaining surface water and habitat quality for ecological and resource management purposes. Furthermore, they represent the main source of sediments for downstream fluvial systems, being the main contributor to their dynamics. This thesis aims to use historical meteorological data and climate projections to better understand the hydrological response of small gaspesian headwater streams to important flood events. By developing a triggering intensity – duration rainfall threshold for hydrogeomorphological hazards adapted to the region and extracting trends from precipitation projections, it has been observed that the annual number of events surpassing the threshold would at least double in 2100 in comparison to 2011. Those results initiated a reflection on potential morphological adjustments to consider for land use and management in a region where rivers are particularly mobile and sensitive to the triggering of hydrogeomorphological hazards. The increase in the frequency of triggering rainfall, the hydrological behavior of the instrumented stream during known and documented flood events and the proposed conceptual model help explain potential climate change effects on the hydrological response and morphological adjustments that could happen inside headwater streams, on their alluvial fan and in the main rivers they feed. -- Mot(s) clé(s) en anglais : climate change, hydrogeomorphology, headwater streams, torrential rainfall, Gaspesie, natural hazards.

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.

Abstract Overcooled talus slopes are generally described as islands of sporadic permafrost below the lower alpine limit of permafrost. The negative thermal anomaly of the ground is mainly consecutive to the internal ventilation of the deposit, but it is also conditioned by multiple factors as topography, slope aspect and incline, openwork structure and coarseness of the deposit, air temperature, solar radiation and wind regime. Therefore, the study of the spatiotemporal dynamics of ventilation processes allows a better understanding of the phenomenon. At Cannon Cliff, New Hampshire (USA), several field visits and environmental monitoring allowed us to describe the varying nature and significance of the ventilation mechanisms that can be observed at the ground surface and associated with both the intensity and direction of the airflows in a talus debris accumulation/protalus rampart system. The thermal negative anomalies are strong enough to lower the ground temperature to the point of preserving ice during the late spring and summer seasons. The monitoring of the gradient between external (air) and internal (talus) temperatures coupled with several dendroecological and geomorphological analyses provided a complete environmental picture of the impacts, feedback and extent of the phenomenon.

Agriculture is the traditional and leading field of economy of Tetritskaro Municipality, but faces the challenge of changing climate. The study investigates male and female farmers’ perception of climate change issues in Tetritskaro, their main source of information, adaptation measures choosen and their needs. Climate change data available in Tetritskaro focused on characteristic extreme weather events coupled with face-to-face interviews from 254 farmers (male - 53%, female - 47%) was analyzed. The study revealed that men and women have more or less similar perceptions of climate change issues. For male farmers, the main source of information on climate, seasonal prediction and weather forecast is conversations with fellow farmers, and for female farmers it is indigenous knowledge of the local environment. Male and female farmers, have adapted to the changes in climate similarly applying measures such as pesticides, fertilizer and irrigation, early sowing, and earlier harvest, while the exchange of information between fellow farmers, use of various hail protection products and crop diversification techniques is more frequent among male farmers. Farmers expressed the need for low interest loans to purchase agricultural products, equipment and restore/create windbreak zones. Most of the male farmers indicate the need for introduction new technologies, while female farmers are more in need of information and training in agricultural activities. The study shows the need for development of climate change adaptation policies and interventions in Tetritskaro. Obtained results can be used not only in other agricultural regions of Georgia, but in other countries with the same problems. , Agriculture is the traditional and leading field of economy of Tetritskaro Municipality, but faces the challenge of changing climate. The study investigates male and female farmers’ perception of climate change issues in Tetritskaro, their main source of information, adaptation measures choosen and their needs. Climate change data available in Tetritskaro focused on characteristic extreme weather events coupled with face-to-face interviews from 254 farmers (male - 53%, female - 47%) was analyzed. The study revealed that men and women have more or less similar perceptions of climate change issues. For male farmers, the main source of information on climate, seasonal prediction and weather forecast is conversations with fellow farmers, and for female farmers it is indigenous knowledge of the local environment. Male and female farmers, have adapted to the changes in climate similarly applying measures such as pesticides, fertilizer and irrigation, early sowing, and earlier harvest, while the exchange of information between fellow farmers, use of various hail protection products and crop diversification techniques is more frequent among male farmers. Farmers expressed the need for low interest loans to purchase agricultural products, equipment and restore/create windbreak zones. Most of the male farmers indicate the need for introduction new technologies, while female farmers are more in need of information and training in agricultural activities. The study shows the need for development of climate change adaptation policies and interventions in Tetritskaro. Obtained results can be used not only in other agricultural regions of Georgia, but in other countries with the same problems.