Une première centrale hydroélectrique au fil de l'eau au Nunavik : impacts à court terme sur les cycles du mercure et du carbone - St-Aubin, Mariane (2024)
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.

Élaboration d'une méthode de détection et de caractérisation des occlusions présentes dans les nuages de points massifs de zones résidentielles - Albert, William (2024)
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.

Improving ensemble streamflow forecasts through targeted post-processing and rating curve uncertainty analysis - Askarinejad, Alireza (2024)
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.
Accepted: 2024-10-15T15:03:35Z Publisher: Université de Sherbrooke

Stratégie pour les sciences 2024 à 2029 d’Environnement et Changement climatique Canada - Gouvernement du Canada (2024)
Cette stratégie oriente les activités scientifiques d'Environnement et Changement climatique Canada afin de favoriser un avenir plus vert et plus durable. Elle met l'accent sur nos gens, nos valeurs et nos priorités tournées vers l'avenir en tant que ministère fédéral à vocation scientifique.
Last Modified: 2024-02-16