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This PhD thesis proposes to contribute to the characterization of long-term variations in irradiance, in a context of financial risk analysis of large solar photovoltaic power plants. The use of statistical indicators (e.g. P90) and the hypothesis of temporal stationarity of the irradiance has been questioned. This led to a fine characterization of the long-term variations of the irradiance thanks to a time-frequency decomposition tool developed during this thesis. We distinguished three classes of variability: intra-annual variability, annual to decadal variability, and multi-decadal variability. For the first class, the use of four years of historical data is sufficient to correctly take into account all the variations in irradiance. For the second class, the use of 30 years of historical data is recommended. For multi-decadal variability, the use of more than 30 years of data is encouraged. The three classes of variability have been analyzed for various types of databases: long-term measurements from the GEBA network, CLARA-A2 satellite data, MERRA-2 re-analysis data, and data from the IPSL-CM6A-LR climate model. A great diversity of variability structures according to the database considered was observed.; Cette thèse se propose de contribuer à la caractérisation des variations de long terme de l’éclairement, dans un contexte d’analyse de risque financier de grandes centrales solaires photovoltaïques. L’utilisation d’indicateurs statistiques (e.g. P90) et de l’hypothèse de stationnarité temporelle de l’éclairement a été questionnée. Cela a mené à une caractérisation fine des variations de long terme de l’éclairement grâce à un outil de décomposition temps-fréquence développé au cours de cette thèse. Nous avons distingué trois classes de variabilité : la variabilité intra-annuelle, la variabilité annuelle à décennale, et la variabilité multi-décennale. Pour la première classe, l’utilisation de quatre ans de données historiques est suffisante pour prendre en compte de manière correcte l’ensemble des variations de l’éclairement. Pour la seconde classe, l’utilisation de 30 années de données historiques est recommandée. Pour la variabilité multi-décennale, l’utilisation de plus de 30 années de données est préconisée. Les trois classes de variabilité ont été analysées pour des bases de données de natures diverses : mesures de long terme du réseau GEBA, données satellitales CLARA-A2, données de ré-analyse MERRA-2, et données issues du modèle climatique IPSL-CM6A-LR. Une grande diversité des structures de variabilité en fonction de la base de données considérée a été observée.

This PhD thesis proposes to contribute to the characterization of long-term variations in irradiance, in a context of financial risk analysis of large solar photovoltaic power plants. The use of statistical indicators (e.g. P90) and the hypothesis of temporal stationarity of the irradiance has been questioned. This led to a fine characterization of the long-term variations of the irradiance thanks to a time-frequency decomposition tool developed during this thesis. We distinguished three classes of variability: intra-annual variability, annual to decadal variability, and multi-decadal variability. For the first class, the use of four years of historical data is sufficient to correctly take into account all the variations in irradiance. For the second class, the use of 30 years of historical data is recommended. For multi-decadal variability, the use of more than 30 years of data is encouraged. The three classes of variability have been analyzed for various types of databases: long-term measurements from the GEBA network, CLARA-A2 satellite data, MERRA-2 re-analysis data, and data from the IPSL-CM6A-LR climate model. A great diversity of variability structures according to the database considered was observed.; Cette thèse se propose de contribuer à la caractérisation des variations de long terme de l’éclairement, dans un contexte d’analyse de risque financier de grandes centrales solaires photovoltaïques. L’utilisation d’indicateurs statistiques (e.g. P90) et de l’hypothèse de stationnarité temporelle de l’éclairement a été questionnée. Cela a mené à une caractérisation fine des variations de long terme de l’éclairement grâce à un outil de décomposition temps-fréquence développé au cours de cette thèse. Nous avons distingué trois classes de variabilité : la variabilité intra-annuelle, la variabilité annuelle à décennale, et la variabilité multi-décennale. Pour la première classe, l’utilisation de quatre ans de données historiques est suffisante pour prendre en compte de manière correcte l’ensemble des variations de l’éclairement. Pour la seconde classe, l’utilisation de 30 années de données historiques est recommandée. Pour la variabilité multi-décennale, l’utilisation de plus de 30 années de données est préconisée. Les trois classes de variabilité ont été analysées pour des bases de données de natures diverses : mesures de long terme du réseau GEBA, données satellitales CLARA-A2, données de ré-analyse MERRA-2, et données issues du modèle climatique IPSL-CM6A-LR. Une grande diversité des structures de variabilité en fonction de la base de données considérée a été observée.

Variabilité temporelle et spatiale des émissions d'ammoniac : Complémentarité des approches bottom-up et top-down. Agriculture et Qualité de l'Air

In the South-West Indian Ocean, La Réunion Island is located in a strong solar potential. However, its complex topography and tropical climate are obstacles to the best exploitation of renewable energies. Thus, the knowledge of the local solar potential has to be deepen, both on its temporal and spatial variabilities. The research here focuses on this deepening of the local solar deposit. Thus, the use of SARAH-E satellite product (Solar surfAce RAdiation Heliosat - East) allows us to study the irradiance of Reunion Island on 89 pixels and 16 years of hourly data. In a first study, the mean solar potential is mapped by combining its two orbital components: the diurnal and seasonal cycles. Their complementarity permits the extraction of coherent zones with the local atmospheric dynamic. In the second part, the daily perturbations modulating the mean solar potential are detailed in five typical days with specific spatial structures and temporality. We then propose a first link between local solar perturbations and the larger-scale atmospheric processes, namely the Madden-Julian oscillation, the Tropical-Temperate Troughs and Tropical Cyclones. Finally, La Réunion island solar resource is decomposed into (1) an mean cyclic potential, combining seasonal and diurnal evolutions, and (2) typical daily perturbations, with links to larger-scale atmospheric dynamics.; Parmi les îles de l’Indianocéanie, La Réunion présente une topographie complexe soumise à un climat tropical fortement variable. Sa localisation dans le sud-ouest de l’océan Indien lui octroie un potentiel solaire important. Concomitamment, son isolement géographique dirige le territoire vers l’autonomie énergétique, par la meilleure intégration des énergies renouvelables dans son mix énergétique. Le verrou de l’exploitation du gisement solaire local réside dans la forte intermittence de cette ressource qui est grandement tributaire de la couverture nuageuse. Ainsi, il est de première nécessité d’approfondir les connaissances du potentiel solaire local, autant en ce qui concerne sa variabilité temporelle que sa répartition spatiale. Les travaux de recherches ici menés s’axent autour de cet approfondissement nécessaire du gisement solaire local. La mesure in situ du rayonnement solaire global n’est pas équitablement répartie sur le département et ne permet donc pas d’établir une cartographie aussi équilibrée que celle offerte par les résolutions de l’imagerie satellitaire. Dans le cadre des travaux de recherches, nous exploitons le produit satellitaire SARAH-E (Solar surfAce RAdiation Heliosat – East) prodigué par le SAF Climat (CM SAF) d’Eumetsat. Les résolutions spatiales et temporelles de SARAH-E permettent d’étudier l’irradiance à la surface de La Réunion sur un total de 89 pixels et de 16 ans de données horaires (0,05°×0.05°, 1999-2015, excluant 2006). Grâce à ces données, nous articulons l’approfondissement de la connaissance du gisement solaire autour de deux méthodologies complémentaires. Dans une première étude, une cartographie du potentiel solaire moyen est établie en combinant ses deux composantes orbitales, soit : les cycles diurne et saisonnier. La complémentarité de cette considération nous permet d’extraire des zones cohérentes tant au niveau spatial que temporel, à l’image de la dynamique atmosphérique locale. En seconde partie, il sera ensuite question de quantifier et qualifier les perturbations possibles pouvant moduler le potentiel solaire moyen dans la journée. Cinq journées-types sont retenues et caractérisées selon leurs structures spatiales et temporalité associée. Par la suite, nous proposons un premier lien entre les perturbations solaires locales et certains processus atmosphériques de plus large échelle. Ainsi, nous estimons des modulations relatives selon l’oscillation de Madden-Julian, les talwegs tropicaux-tempérés et les cyclones. Finalement, nous décomposons la ressource solaire réunionnaise en (1) un potentiel moyen cyclique, selon une combinaison de la variabilité saisonnière à l’évolution diurne, et (2) des perturbations journalières types, présentant des liens avec les dynamiques atmosphériques à plus large échelle.

In the South-West Indian Ocean, La Réunion Island is located in a strong solar potential. However, its complex topography and tropical climate are obstacles to the best exploitation of renewable energies. Thus, the knowledge of the local solar potential has to be deepen, both on its temporal and spatial variabilities. The research here focuses on this deepening of the local solar deposit. Thus, the use of SARAH-E satellite product (Solar surfAce RAdiation Heliosat - East) allows us to study the irradiance of Reunion Island on 89 pixels and 16 years of hourly data. In a first study, the mean solar potential is mapped by combining its two orbital components: the diurnal and seasonal cycles. Their complementarity permits the extraction of coherent zones with the local atmospheric dynamic. In the second part, the daily perturbations modulating the mean solar potential are detailed in five typical days with specific spatial structures and temporality. We then propose a first link between local solar perturbations and the larger-scale atmospheric processes, namely the Madden-Julian oscillation, the Tropical-Temperate Troughs and Tropical Cyclones. Finally, La Réunion island solar resource is decomposed into (1) an mean cyclic potential, combining seasonal and diurnal evolutions, and (2) typical daily perturbations, with links to larger-scale atmospheric dynamics.; Parmi les îles de l’Indianocéanie, La Réunion présente une topographie complexe soumise à un climat tropical fortement variable. Sa localisation dans le sud-ouest de l’océan Indien lui octroie un potentiel solaire important. Concomitamment, son isolement géographique dirige le territoire vers l’autonomie énergétique, par la meilleure intégration des énergies renouvelables dans son mix énergétique. Le verrou de l’exploitation du gisement solaire local réside dans la forte intermittence de cette ressource qui est grandement tributaire de la couverture nuageuse. Ainsi, il est de première nécessité d’approfondir les connaissances du potentiel solaire local, autant en ce qui concerne sa variabilité temporelle que sa répartition spatiale. Les travaux de recherches ici menés s’axent autour de cet approfondissement nécessaire du gisement solaire local. La mesure in situ du rayonnement solaire global n’est pas équitablement répartie sur le département et ne permet donc pas d’établir une cartographie aussi équilibrée que celle offerte par les résolutions de l’imagerie satellitaire. Dans le cadre des travaux de recherches, nous exploitons le produit satellitaire SARAH-E (Solar surfAce RAdiation Heliosat – East) prodigué par le SAF Climat (CM SAF) d’Eumetsat. Les résolutions spatiales et temporelles de SARAH-E permettent d’étudier l’irradiance à la surface de La Réunion sur un total de 89 pixels et de 16 ans de données horaires (0,05°×0.05°, 1999-2015, excluant 2006). Grâce à ces données, nous articulons l’approfondissement de la connaissance du gisement solaire autour de deux méthodologies complémentaires. Dans une première étude, une cartographie du potentiel solaire moyen est établie en combinant ses deux composantes orbitales, soit : les cycles diurne et saisonnier. La complémentarité de cette considération nous permet d’extraire des zones cohérentes tant au niveau spatial que temporel, à l’image de la dynamique atmosphérique locale. En seconde partie, il sera ensuite question de quantifier et qualifier les perturbations possibles pouvant moduler le potentiel solaire moyen dans la journée. Cinq journées-types sont retenues et caractérisées selon leurs structures spatiales et temporalité associée. Par la suite, nous proposons un premier lien entre les perturbations solaires locales et certains processus atmosphériques de plus large échelle. Ainsi, nous estimons des modulations relatives selon l’oscillation de Madden-Julian, les talwegs tropicaux-tempérés et les cyclones. Finalement, nous décomposons la ressource solaire réunionnaise en (1) un potentiel moyen cyclique, selon une combinaison de la variabilité saisonnière à l’évolution diurne, et (2) des perturbations journalières types, présentant des liens avec les dynamiques atmosphériques à plus large échelle.

International audience; The database for hydrological observatories (BDOH) is an efficient tool for storage which allows the combination of water discharge data, suspended particulate matter (SPM) and particulate contaminants concentrations, produced thought a same observatory network, to calculate time series fluxes. This application is used in the Rhone Sediment Observatory (OSR) program to estimate SPM and their associated contaminants fluxes along the Rhone River and its main tributaries. However, incomplete time series need to be filled prior to computation in BDOH. Hence, a sensitivity test was run to evaluate the effect of different estimation methods of SPM concentration and particulate mercury time series on final instantaneous and accumulated fluxes on the Rhone River at the two main stations of the OSR network (Jons and Arles). The results demonstrate that the differences between SPM and particulate mercury annual fluxes assessed with different estimation methods are less than 5%. However, at monthly scale, estimation methods can create higher differences (26-51%). In the future, these preliminary results will be completed with the estimation of the uncertainties associated with particle flux measurements.; La Base de Données pour les Observatoires en Hydrologie (BDOH) est un outil de bancarisation qui permet de combiner les mesures de débit, de matières en suspension (MES) et de contaminants particulaires issues d'un même réseau de stations pour calculer des chroniques de flux instantanés et cumulés. Cette application est utilisée dans le cadre de l'Observatoire des Sédiments du Rhône (OSR) pour estimer les flux de MES et de contaminants associés (Hg, PCB,...) en transit dans le Rhône et ses principaux affluents. Cependant, avant le calcul de ces chroniques, les données mères lacunaires doivent être reconstituées. Un test de sensibilité a été mené afin d'évaluer l'impact de différentes méthodes d'estimation des chroniques de concentrations en MES et en Hg particulaire sur les calculs de flux instantanés et cumulés dans le Rhône aux deux stations principales de l'OSR (Jons et Arles). Les résultats montrent que, quelle que soit la méthode d'estimation utilisée, les flux annuels de MES et de Hg particulaire ne diffèrent pas plus de 5 %. A l'échelle mensuelle, en revanche, les différentes méthodes génèrent des variabilités plus élevées (26-51 %). En perspective, ces premiers résultats seront complétés par l'évaluation des incertitudes quantitatives sur les calculs de flux particulaires.

International audience; During language acquisition process, babbling is associated with the emergence of syllables. This stage is characteristic of articulatory abilities development, which can be described in terms of the timing of articulatory gesture production. Such timing can be inferred from the observation of the syllabic duration and its variability. The CV syllables of 22 toddlers, monthly recorded between 8 and 14 months of age, were analyzed. A decrease and a stabilization of the syllabic duration have been observed. Major changes in syllabic timing appear around 10-11 months. Syllables with no change in lingual position between the consonant and the vowel, seem to be the first to gain control.; Au cours du processus d’acquisition du langage, le babillage correspond au stade de l’émergence des syllabes. C’est un stade au cours duquel le potentiel articulatoire commence à se construire. Le timing de l’exécution des gestes articulatoires pourrait témoigner du développement des habiletés motrices. Ce phénomène peut être inféré à partir de l’observation de la durée syllabique et de sa variabilité. Les syllabes de type CV de 22 enfants nés à terme, enregistrés mensuellement, entre 8 mois et 14 mois, ont été analysées. Une diminution et une stabilisation de la durée de la syllabe ressort des résultats. Des changements majeurs dans l’organisation temporelle syllabique apparaissent autour de 10-11 mois. Les syllabes sans changement de position linguale entre la consonne et la voyelle, pourraient présenter des marques de contrôle plus précoces que les autres.

International audience; Low-flow statistics support the definition of legal thresholds used for estimating environmental flows, and for designing water structures or maximum abstraction levels. In France, the most used low-flow statistics is the annual monthly minimum flow with a 5-year return period (called QMNA5). Such low-flow statistics are moreover usually estimated from observations over the last few decades. Streamflow observations are indeed barely available before the end of the 1960s in France. This works aims at demonstrating that such low-flow estimates are highly dependent on the period chosen for calculation, as a consequence of the large multidecadal climate - and thus hydrological - variability. The basis for this analysis is the SCOPE Hydro dataset, a 25-member ensemble daily streamflow reconstruction for more than 600 near-natural catchments in France covering the period 1871-2012 (Caillouet et al., 2017). The SCOPE Hydro dataset had been derived through a hydrometeorological reconstruction approach that combines a statistical downscaling of the Twentieth Century Reanalysis (Compo et al., 2011) and catchment-scale hydrological modelling. A complementary dataset is the Safran Hydro dataset, derived from the same hydrological models but using the Safran meteorological reanalysis from 1958 onwards (Vidal et al., 2010). The QMNA5 low-flow statistics are here computed for all catchments over 7 consecutive 20-year periods, from (1) observations, (2) the Safran Hydro dataset, starting with 1971-1990, and (3) the SCOPE Hydro dataset, starting with 1871-1890. QMNA5 values are estimated by fitting a lognormal distribution, and in a probabilistic way to take account of sampling uncertainty. The performance of SCOPE Hydro is first assessed by its ability to reproduce low-flows statistics as derived from both observations and Safran hydro over the recent overlapping periods. Results of the long-term analysis show a large multidecadal variability of QMNA5 estimates over the 7 periods covering the end of the 19th century and the whole 20th century. They notably show significantly higher values between the most recent period (1991-2010) and some earlier periods, notably 1871-1990 and 1911-1930. These results are consistent with the identification of extreme spatio-temporal low-flow events at the scale of France previously derived from the SCOPE Hydro dataset (Caillouet et al., 2017). They critically question current practices for estimating legal streamflow thresholds, which generally use a short and recent period for determining low-flow statistics and associated uncertainty.

Les processus d’altération des minéraux constituent un important pourvoyeur de nutriments pour les plantes et jouent parallèlement un rôle déterminant dans la neutralisation des dépositions acides dans les écosystèmes terrestres et aquatiques. Plus spécifiquement, l’altération des silicates et son couplage avec la végétation constituent également un puits de carbone et contrôle l’évolution à long terme du climat. Malgré la place centrale de ces processus dans le cycle biogéochimique global des éléments, il n’existe pas de méthode standard pour quantifier les taux d’altération des minéraux. De plus, l’impact des changements environnementaux sur ces processus demeure difficile à anticiper en milieu naturel. En effet, l’altération des minéraux résulte de l’interaction complexe de facteurs hydro-climatiques (précipitations, température, humidité des sols), bio-chimiques (pH, matière organique, activité biologique) et physiques avec les sols ou le matériel parental. Or, ce caractère multidimensionnel de l’altération des minéraux a rarement été considéré dans des études visant à analyser les impacts de variables environnementales sur ces processus en milieu naturel. De même, les méthodes permettant d’analyser les effets intégrés de plusieurs facteurs agissant simultanément ont été peu explorées. À travers cette thèse, nous avons : 1) quantifié les taux d’altération historiques et contemporains de cations basiques (Ca, Mg, Na et K) dans une vaste aire géographique au Québec; 2) évalué la concordance entre trois méthodes d’estimation des taux d’altération des minéraux; 3) développé une nouvelle approche pour obtenir des taux d’altération fiables sur des échelles de temps de l’ordre de l’année afin d’analyser la variabilité temporelle des taux d’altération des minéraux; et 4) examiné l’impact de certaines caractéritiques des bassins versants et de facteurs environnementaux sur la variabilité des taux d’altération. Les résultats montrent que des variables reliées au climat expliquent jusqu’à 51.6% de la variation spatiale des taux d’altération contemporains des cations basiques. Des variables liées à la lithologie, aux dépôts acides et aux propriétés des sols captaient également une proportion significative de la variance. Quant aux taux d’altération historiques, certaines propriétés des sols, tels que la surface spécifique et la composition minéralogique, constituaient les principaux déterminants de leur variabilité spatiale dans l’aire d’étude. En ce qui concerne la variabilité temporelle des taux d’altération des cations basiques, les résultats de cette recherche montrent qu’ils dépendent essentiellement de l’évolution des conditions hydrocilimatiques. Dans l'ensemble, les taux d’altération des cations basiques sont positivement affectés par la température, la proportion de feuillus dans la canopée, les précipitations sous forme de pluie, les dépôts de sulfate et la surface spécifique des sols, alors qu’ils sont négativement affectés par les précipitations sous forme de neige et le nombre de jours de gel. Ces résultats représentent une contribution originale à la compréhension des processus d’altération des minéraux en milieu naturel et à l’amélioration des connaissances sur l’impact potentiel des changements climatiques sur l’altération des minéraux et, de là, sur la capacité des sols à soutenir l’apport en nutriments essentiels à la croissance forestière à long terme., Mineral weathering is an important nutrient provider for plants, and these processes play a key role in the neutralization of acid inputs in terrestrial and aquatic ecosystems. Silicate weathering and its coupling with the vegetation also constitutes a carbon sink and controls the long-term evolution of the climate. Despite the central role of mineral weathering processes in the overall biogeochemical cycle of elements, there is no standard method for quantifying the rates at which minerals weather. Moreover, the impact of environmental changes on these processes remains difficult to anticipate in natural envi-ronments. Mineral weathering results from the complex interaction of hydro-climatic (precipitation, temperature, soil moisture), biochemical (pH, organic matter, biological activities) and physical factors with soils or parental material. However, the multidimensional nature of mineral weathering has rarely been considered in studies aiming at analyzing the impacts of environmental variables on these processes in the natural environments. Furthermore, approaches that allow to analyze the integrated effects of several simultaneously acting factors have been little explored. Through this thesis, we have: 1) analyzed the spatial variability of historical and contemporary weathering rates of base cations (Ca, Mg, Na and K) in a wide geographical area in Quebec; 2) evaluated the agreement between three methods for estimating mineral weathering rates; 3) developed a new approach for estimating base cation weathering rates on an annual time scale in order to analyze temporal variability in mineral weathering rates; and 4) examined the impact of the watershed characteristics and environmental factors on the variability of weathering rates. The results show that climate-related variables accounted for up to 51.6% of the spatial variation in contemporary weathering rates of base cations. Variables related to ion sources (lithology, sulphate deposition and soil properties) also explained a significant proportion of the variation. As for historical base cation weathering rates, soil properties, such as surface area and mineralogical composition, were the main determinants of their spatial variability in the study area. Regarding the temporal variability of base cation weathering rates, the results of this research show that they depend essentially on the evolution of hydro-climatic conditions. Overall, base cation weathering rates are positively affected by temperature, percent deciduous canopy cover, precipitation as rain, sulphate deposition, and soil surface area, while they are negatively affected by precipitation as snow and the number of frost days. These findings provide an original contribution to the understanding of mineral weathering processes in natural environments, and they are likely to improve knowledge about the potential impact of climate change on mineral weathering and hence on the ability of soils to supply essential plant nutrients to sustain long-term forest growth.

The center of focus for this PhD thesis is the intrinsic temporal variability of the surface solar irradiance (SSI). The characteristic time-scales of variability are revealed by analysing long-term time-series of daily means of SSI, such as ground measurements, satellite estimates, or radiation products from global atmospheric re-analyses, for different geographical locations around the world.To account for the wide range of the time-scales of variability, and given the non-linear and non-stationary nature of the data, the adaptive, data-driven Hilbert-Huang Transform is employed as an analysis tool. The time-varying nature of the characteristic time-scales of variability, along with variations in intensity, are thus revealed.An adaptive fractional re-sampling technique is used to discriminate between the deterministic and the stochastic variability constituents. For all datasets, the deterministic yearly cycle is found to account for the largest part of variability. Furthermore, all time-series are found to contain a high-frequency stochastic variability component, that exhibit cross-scale amplitude modulation by the yearly cycle.A refinement to existing methods for assessing the fitness for use of surrogate SSI products in lieu of ground measurements is also proposed. A case study confirms that satellite estimates outperform re-analyses across all time-scales.; Cette thèse traite de la variabilité temporelle intrinsèque de l'éclairement solaire reçu au sol. Les échelles caractéristiques de variabilité sont mises en évidence par l'analyse de longues séries temporelles de moyennes journalières de l'éclairement, pour différents endroits du monde, issues de mesures pyranométriques au sol, d'estimations satellitaires ou de réanalyses météorologiques .Compte-tenu de la nature non linéaire et non stationnaire des données, la transformée adaptative de Hilbert-Huang est utilisée comme outil d'analyse pour tenir compte de la diversité de ces échelles temporelles. On montre ainsi la nature variable des échelles caractéristiques et de leur intensité, ainsi que leur dépendance vis-à-vis du climat.L'application d'une technique adaptative de ré-échantillonnage fractionnaire montre la juxtaposition d'une composante déterministe et d'une stochastique. Pour tous les jeux de données, le cycle annuel déterministe représente la plus grande partie de la variabilité. Toutes les séries temporelle contiennent une composante de variabilité stochastique à haute fréquence, qui est modulée en amplitude par le cycle annuel.L'approche permet également d'évaluer, échelle par échelle, les performances des estimations satellitaires ou issues de ré-analyses par comparaison avec des mesures pyranométriques au sol. Une étude de cas confirme que les estimations satellitaires surpassent les ré-analyses à toutes les échelles temporelles.

HIGHLIGHTS Biomass production and cell wall composition are differentially impacted by harvesting year and genotypes, influencing then cellulose conversion in miniaturized assay. Using a high-throughput miniaturized and semi-automated method for performing the pretreatment and saccharification steps at laboratory scale allows for the assessment of these factors on the biomass potential for producing bioethanol before moving to the industrial scale. The large genetic diversity of the perennial grass miscanthus makes it suitable for producing cellulosic ethanol in biorefineries. The saccharification potential and year variability of five genotypes belonging to Miscanthus × giganteus and Miscanthus sinensis were explored using a miniaturized and semi-automated method, allowing the application of a hot water treatment followed by an enzymatic hydrolysis. The studied genotypes highlighted distinct cellulose conversion yields due to their distinct cell wall compositions. An inter-year comparison revealed significant variations in the biomass productivity and cell wall compositions. Compared to the recalcitrant genotypes, more digestible genotypes contained higher amounts of hemicellulosic carbohydrates and lower amounts of cellulose and lignin. In contrast to hemicellulosic carbohydrates, the relationships analysis between the biomass traits and cellulose conversion clearly showed the same negative effect of cellulose and lignin on cellulose digestion. The miniaturized and semi-automated method we developed was usable at the laboratory scale and was reliable for mimicking the saccharification at the pilot scale using a steam explosion pretreatment and enzymatic hydrolysis. Therefore, this miniaturized method will allow the reliable screening of many genotypes for saccharification potential. These findings provide valuable information and tools for breeders to create genotypes combining high yield, suitable biomass composition, and high saccharification yields.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; International audience; The database for hydrological observatories (BDOH) is an efficient tool for storage which allows the combination of water discharge data, suspended particulate matter (SPM) and particulate contaminants concentrations, produced thought a same observatory network, to calculate time series fluxes. This application is used in the Rhône Sediment Observatory (OSR) program to estimate SPM and their associated contaminants fluxes along the Rhône River and its main tributaries. However, incomplete time series need to be filled prior to computation in BDOH. Hence, a sensitivity test was run to evaluate the effect of different estimation methods of SPM concentration and particulate mercury time series on final instantaneous and accumulated fluxes on the Rhône River at the two main stations of the OSR network (Jons and Arles). The results demonstrate that the differences between SPM and particulate mercury annual fluxes assessed with different estimation methods are less than 5%. However, at monthly scale, estimation methods can create higher differences (26-51%). In the future, these preliminary results will be completed with the estimation of the uncertainties associated with particle flux measurements.; La Base de Données pour les Observatoires en Hydrologie (BDOH) est un outil de bancarisation qui permet de combiner les mesures de débit, de matières en suspension (MES) et de contaminants particulaires issues d’un même réseau de stations pour calculer des chroniques de flux instantanés et cumulés. Cette application est utilisée dans le cadre de l’Observatoire des Sédiments du Rhône (OSR) pour estimer les flux de MES et de contaminants associés (Hg, PCB, …) en transit dans le Rhône et ses principaux affluents. Cependant, avant le calcul de ces chroniques, les données mères lacunaires doivent être reconstituées. Un test de sensibilité a été mené afin d’évaluer l’impact de différentes méthodes d’estimation des chroniques de concentration en MES et en Hg particulaire sur les calculs de flux instantanés et cumulés dans le Rhône aux deux stations principales de l’OSR (Jons et Arles). Les résultats montrent que, quelle que soit la méthode d’estimation utilisée, les flux annuels de MES et de Hg particulaire ne diffèrent pas plus de 5%. A l’échelle mensuelle, en revanche, les différentes méthodes génèrent des variabilités plus élevées (26-51%). En perspective, ces premiers résultats seront complétés par l’évaluation des incertitudes quantitatives sur les calculs de flux particulaires.

The time fluctuation features of particulate concentrations in a real occupied indoor environment are strongly dependent of several parameters and in particular the occupation and occupants’ activities and behaviors. These parameters considerably alter the statistical variability of the time series dynamics. These fluctuations are rarely available and described in the literature. These types of fluctuations are rarely available and described in the literature. The availability of continuous measurements of concentrations of formaldehyde and particulate matter (from 0.35 to 20 µm of diameter) in an indoor environment (office and a test house) during several months with a fine time resolution (from 1 min to 1 hour) permitted to initiate a process of reflection on the nature of these fluctuations and their predictability. The aim of the thesis follows three main axis of research: (i) characterizing indoor environment pollutant concentrations variability; (ii) revealing the sources of variability of these fluctuations and (iii) forecasting the pollutant concentrations in a real indoor environment. The first axis concerns the determination of the common features shared by the different pollutants. The second axis focuses on the sources variability estimating using a Blind Source Separation (BSS) approach. Lastly, the third axis focuses on the forecasting of pollutant concentrations. The time series analysis for this type of data (high frequency) should take into account the time scale on which microstructures evolve. Several tools were employed, such as the spectral analysis (long-range dependency by fractal dimension measures and R/S statistic), the omega-predictability, as well as the time series decomposition into latent components by STL (Seasonal Trend Decomposition using Loess), SSA (Singular Spectrum Analysis) and SBD (Spectral Band Decomposition).The identification of the sources of particles concentrations is developed using BSS based methods which are based on a matrix factorization as profiles and contributions under a statistical independence constraint (ICA) or a non-negativity constraint (NNMF or PMF). The factorizations were applied to the matrix of the time series of different particle size bins. Some profiles or source contributions could be interpreted using exogenous variables as fingerprints of some sources (such as CO2 concentrations used as indicator of the “occupation”).Concerning the pollutant concentrations forecasting, the model selection was made in agreement with the time series structures, highlighted in the characterization stage. One can notice better performances forecasts when using the series having been preprocessed by decomposition: STL, SSA or decomposition in spectral bands (based Transform Fourier), SBD. Several types of stochastic models (linear or nonlinear) were then applied to these components and the final forecast result is given by their combination. A special type of nonlinearities involving a special treatment is the abrupt concentration changes in time series concentrations due mainly to windows manipulation and graft on the regular evolution of the dynamic system. A new type of forecast models has been developed in adequacy with the requirements of the nature of high-frequency data. This model combine spectral band decomposition step (SBD) coupled with a modeling stage based on autoregressive switching threshold model (TAR) or chaos dynamic: FFT- (TAR / Chaos).The results show that the pretreatment by spectral band decomposition or STL improves significantly formaldehyde and fine particles concentrations forecast on 10-hour horizon for formaldehyde (sampled every minute) and on a horizon of 1 to 4 days for the particles (sampled every hour), depending on their size bins, Les caractéristiques des fluctuations des concentrations de polluants dans un environnement intérieur normalement occupé dépendent fortement de plusieurs paramètres, en particulier des occupants et de leurs activités et comportement, qui altèrent de manière considérable la nature statistique de leur variabilité temporelle. Ces fluctuations sont rarement disponibles et décrites dans la littérature. La mise à disposition de mesures en continu de la concentration en formaldéhyde et en particules (de 0,35 à 20 µm de diamètre) dans l’air d’un environnement de bureau et d’une maison expérimentale sur plusieurs mois avec un pas de temps fin (entre 1 min et 1 heure) a permis d’engager une réflexion sur la nature de ces fluctuations et leur prévisibilité. L’objectif de la thèse se décline en trois axes de recherche : (i) la caractérisation des fluctuations des concentrations des polluants cible ; (ii) la mise en évidence des sources de variabilité de ces fluctuations et (iii) la prévision des concentrations de ces polluants. Le premier axe concerne la détermination des caractéristiques communes partagées par les différents polluants. Le deuxième axe porte, à l'aide des approches par séparation aveugle des sources, sur l'estimation des déterminants des sources de variabilité. Le troisième axe est consacré à la prévision des fluctuations de concentration des polluants. L'analyse des séries temporelles pour ce type de données (hautes fréquences) doit prendre en compte l’échelle de temps sur laquelle évoluent plusieurs microstructures. Plusieurs outils ont été employés : l'analyse spectrale (dépendance à long terme par la mesure fractale et la statistique R/S), la mesure de l’oméga-prédictibilité, ainsi que la décomposition des séries en composantes latentes par STL (seasonal trend decomposition using Loess), SSA (singular spectrum analysis) et SBD (spectral band decomposition).L'identification des sources de variabilité de particules a été abordée par les méthodes de séparation aveugle des sources basées sur une factorisation matricielle en profils et contributions, sous contrainte statistique d'indépendance (ACI) ou de non-négativité (NNMF ou PMF). Les factorisations ont été appliquées à la matrice constituée des séries temporelles de différentes gammes de taille des particules. Certains profils ou contributions des sources ont pu été interprétés grâce aux variables exogènes "traceurs" de certaines sources (comme le CO2 indicateur de la présence de la source occupants).Concernant la prévision des concentrations de polluants, le choix des modèles a été basé sur la structure de la série temporelle, mise en évidence lors de l’étape de caractérisation. On constate de meilleures performances de prévisions sur la série ayant subi un prétraitement statistique de décomposition STL, SSA ou SBD. Plusieurs types de modèles stochastiques (linéaires ou non linéaires) ont été appliqués ensuite à ces composantes et le résultat final de la prévision est donné par leur combinaison. La caractéristique de non-linéarité qui apparaît sous forme de changements abrupts de concentration causée en grande partie par la manipulation des ouvrants et qui se greffe sur l'évolution régulière du système dynamique mérite un traitement spécial. Un nouveau type de modèles de prévision a été développé pour répondre aux exigences de la nature des données hautes fréquences présentant ce type de non linéarité. Ce modèle associe une étape de décomposition des séries en bandes spectrales (SBD) couplée avec une étape de modélisation par des modèles autorégressifs à seuil (TAR) ou par la dynamique du chaos : FFT-(TAR/Chaos).Les résultats montrent que le prétraitement par décomposition en bandes spectrales ou STL améliore sensiblement la prévision des concentrations de formaldéhyde et des particules fines jusqu’à un horizon de 10 heures pour le formaldéhyde (pas de temps 1 minute) et de 1 à 4 jours pour les particules selon leur taille (pas de temps horaire)

[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-ATTOS; International audience; Land monitoring using temporal series of Synthetic Aperture Radar (SAR) images requires radiometrically well calibrated sensors. In this paper, the radiometric stability of the new SAR Sentinel-1A 'S-1A' sensor was first assessed by analyzing temporal variations of the backscattering coefficient (sigma°) returned from invariant targets. Second, the radiometric level of invariant targets was compared from S-1A and Radarsat-2 "RS-2" data. The results show three stable sub-time series of S-1A data. The first (between 1 October 2014 and 19 March 2015) and third (between 25 November 2015 and 1 February 2016) sub-time series have almost the same mean sigma°-values (a difference lower than 0.3 dB). The mean sigma°-value of the second sub-time series (between 19 March 2015 and 25 November 2015) is higher than that of the first and the third sub-time series by roughly 0.9 dB. Moreover, our results show that the stability of each sub-time series is better than 0.48 dB. In addition, the results show that S-1A images of the first and third sub-time series appear to be well calibrated in comparison to RS-2 data, with a difference between S-1A and RS-2 lower than 0.3 dB. However, the S-1A images of the second sub-time series have sigma°-values that are higher than those from RS-2 by roughly 1 dB.

The time fluctuation features of particulate concentrations in a real occupied indoor environment are strongly dependent of several parameters and in particular the occupation and occupants’ activities and behaviors. These parameters considerably alter the statistical variability of the time series dynamics. These fluctuations are rarely available and described in the literature. These types of fluctuations are rarely available and described in the literature. The availability of continuous measurements of concentrations of formaldehyde and particulate matter (from 0.35 to 20 µm of diameter) in an indoor environment (office and a test house) during several months with a fine time resolution (from 1 min to 1 hour) permitted to initiate a process of reflection on the nature of these fluctuations and their predictability. The aim of the thesis follows three main axis of research: (i) characterizing indoor environment pollutant concentrations variability; (ii) revealing the sources of variability of these fluctuations and (iii) forecasting the pollutant concentrations in a real indoor environment. The first axis concerns the determination of the common features shared by the different pollutants. The second axis focuses on the sources variability estimating using a Blind Source Separation (BSS) approach. Lastly, the third axis focuses on the forecasting of pollutant concentrations. The time series analysis for this type of data (high frequency) should take into account the time scale on which microstructures evolve. Several tools were employed, such as the spectral analysis (long-range dependency by fractal dimension measures and R/S statistic), the omega-predictability, as well as the time series decomposition into latent components by STL (Seasonal Trend Decomposition using Loess), SSA (Singular Spectrum Analysis) and SBD (Spectral Band Decomposition).The identification of the sources of particles concentrations is developed using BSS based methods which are based on a matrix factorization as profiles and contributions under a statistical independence constraint (ICA) or a non-negativity constraint (NNMF or PMF). The factorizations were applied to the matrix of the time series of different particle size bins. Some profiles or source contributions could be interpreted using exogenous variables as fingerprints of some sources (such as CO2 concentrations used as indicator of the “occupation”).Concerning the pollutant concentrations forecasting, the model selection was made in agreement with the time series structures, highlighted in the characterization stage. One can notice better performances forecasts when using the series having been preprocessed by decomposition: STL, SSA or decomposition in spectral bands (based Transform Fourier), SBD. Several types of stochastic models (linear or nonlinear) were then applied to these components and the final forecast result is given by their combination. A special type of nonlinearities involving a special treatment is the abrupt concentration changes in time series concentrations due mainly to windows manipulation and graft on the regular evolution of the dynamic system. A new type of forecast models has been developed in adequacy with the requirements of the nature of high-frequency data. This model combine spectral band decomposition step (SBD) coupled with a modeling stage based on autoregressive switching threshold model (TAR) or chaos dynamic: FFT- (TAR / Chaos).The results show that the pretreatment by spectral band decomposition or STL improves significantly formaldehyde and fine particles concentrations forecast on 10-hour horizon for formaldehyde (sampled every minute) and on a horizon of 1 to 4 days for the particles (sampled every hour), depending on their size bins, Les caractéristiques des fluctuations des concentrations de polluants dans un environnement intérieur normalement occupé dépendent fortement de plusieurs paramètres, en particulier des occupants et de leurs activités et comportement, qui altèrent de manière considérable la nature statistique de leur variabilité temporelle. Ces fluctuations sont rarement disponibles et décrites dans la littérature. La mise à disposition de mesures en continu de la concentration en formaldéhyde et en particules (de 0,35 à 20 µm de diamètre) dans l’air d’un environnement de bureau et d’une maison expérimentale sur plusieurs mois avec un pas de temps fin (entre 1 min et 1 heure) a permis d’engager une réflexion sur la nature de ces fluctuations et leur prévisibilité. L’objectif de la thèse se décline en trois axes de recherche : (i) la caractérisation des fluctuations des concentrations des polluants cible ; (ii) la mise en évidence des sources de variabilité de ces fluctuations et (iii) la prévision des concentrations de ces polluants. Le premier axe concerne la détermination des caractéristiques communes partagées par les différents polluants. Le deuxième axe porte, à l'aide des approches par séparation aveugle des sources, sur l'estimation des déterminants des sources de variabilité. Le troisième axe est consacré à la prévision des fluctuations de concentration des polluants. L'analyse des séries temporelles pour ce type de données (hautes fréquences) doit prendre en compte l’échelle de temps sur laquelle évoluent plusieurs microstructures. Plusieurs outils ont été employés : l'analyse spectrale (dépendance à long terme par la mesure fractale et la statistique R/S), la mesure de l’oméga-prédictibilité, ainsi que la décomposition des séries en composantes latentes par STL (seasonal trend decomposition using Loess), SSA (singular spectrum analysis) et SBD (spectral band decomposition).L'identification des sources de variabilité de particules a été abordée par les méthodes de séparation aveugle des sources basées sur une factorisation matricielle en profils et contributions, sous contrainte statistique d'indépendance (ACI) ou de non-négativité (NNMF ou PMF). Les factorisations ont été appliquées à la matrice constituée des séries temporelles de différentes gammes de taille des particules. Certains profils ou contributions des sources ont pu été interprétés grâce aux variables exogènes "traceurs" de certaines sources (comme le CO2 indicateur de la présence de la source occupants).Concernant la prévision des concentrations de polluants, le choix des modèles a été basé sur la structure de la série temporelle, mise en évidence lors de l’étape de caractérisation. On constate de meilleures performances de prévisions sur la série ayant subi un prétraitement statistique de décomposition STL, SSA ou SBD. Plusieurs types de modèles stochastiques (linéaires ou non linéaires) ont été appliqués ensuite à ces composantes et le résultat final de la prévision est donné par leur combinaison. La caractéristique de non-linéarité qui apparaît sous forme de changements abrupts de concentration causée en grande partie par la manipulation des ouvrants et qui se greffe sur l'évolution régulière du système dynamique mérite un traitement spécial. Un nouveau type de modèles de prévision a été développé pour répondre aux exigences de la nature des données hautes fréquences présentant ce type de non linéarité. Ce modèle associe une étape de décomposition des séries en bandes spectrales (SBD) couplée avec une étape de modélisation par des modèles autorégressifs à seuil (TAR) ou par la dynamique du chaos : FFT-(TAR/Chaos).Les résultats montrent que le prétraitement par décomposition en bandes spectrales ou STL améliore sensiblement la prévision des concentrations de formaldéhyde et des particules fines jusqu’à un horizon de 10 heures pour le formaldéhyde (pas de temps 1 minute) et de 1 à 4 jours pour les particules selon leur taille (pas de temps horaire)

This work documents the temporal and spatial variability of surface solar radiation (SSR) over the southwest Indian Ocean (SWIO) and Reunion Island using two complementary Regional Climate Models (RCMs): RegCM4 and WRF. The first part of the work is dedicated to the analysis of the temporal variability of SSR based on RegCM4 over the SWIO at a moderate spatial resolution (50km). Because RegCM4 is the first RCM that focuses on the solar radiation research over the SWIO region, a first series of test experiments with this model to illustrate the model performance and its sensitivity to the choice of the physical parameterizations (radiation, convection), the domain size, and the spatial resolution, are performed. The default CCM radiative and the mixed convective scheme: Grell scheme over land and Emanuel scheme over ocean, give better performance over the SWIO compared to the other available options. The interannual, intraseasonal and synoptic climate variability is then examined through the climate indices and several ERA-Interim parameters (U, V, T and RH) are firstly analyzed along with the corresponding RegCM4 output data to check whether the RegCM4 model forced by ERA-Interim reanalyses is able to maintain the El-Nino Southern Oscillation (ENSO), the Indian Ocean Dipole (IOD), the Madden-Julian Oscillation (MJO) and the Tropical Temperate Trough (TTT) signals. Secondly, simulated SSR in association with the different modes of variability is examined. In the second part, SSR spatial variability over Reunion Island is analyzed based on WRF simulations at very fine resolution (750m) for seasonal, intraseasonal, and daily time scales. Clustering classification is applied to WRF simulated SSR over Reunion and the effect from the atmospheric circulation is checked together. Météo France observations and CM SAF are used to validate the results of the model. The results indicate that regional climate models have the ability to present the temporal and spatial variability of SSR over Reunion.; Ce travail documente la variabilité spatiale et temporelle du rayonnement solaire à la surface sur le sud-ouest de l'océan Indien (SOOI) et l'île de La Réunion à l'aide de deux modèles régionaux de climat (MRC) : les modèles RegCM et WRF. La première partie de ce travail est dédiée à l'analyse de la variabilité temporelle du rayonnement solaire à l'aide du modèle RegCM sur le SOOI avec une résolution spatiale modérée (50km). S'agissant du premier travail sur la modélisation régionale du climat pour l'étude du rayonnement solaire dans le SOOI, une première série de tests pour illustrer les performances du modèle et sa sensibilité au choix des paramétrisations physiques (transfert radiatif, convection), à la taille du modèle, et à la résolution spatiale, est effectuée. Le schéma radiatif par défaut, le schéma CCM, et le schéma convectif mixte : Grell sur les terres et Emanuel sur les océans, donnent les résultats les plus satisfaisants pour la région, comparés aux autres options disponibles. La variabilité climatique interannuelle, intrasaisonnière et jour-à-jour est ensuite examinée sur la base des indices climatiques. Dans un premier temps, plusieurs paramètres (vent horizontal, température, humidité relative) issus des réanalyses ERA-Interim et utilisés comme paramètres d'entrée pour le modèle RegCM, sont analysés en lien avec ceux correspondant fournis en sortie du modèle, pour vérifier l'aptitude du modèle à maintenir les signaux ENSO (El-Nino Southern Oscillation), IOD (Indian Ocean Dipole), MJO (Madden-Julian Oscillation) et les Talwegs Tropicaux-Tempérés (TTT). Dans un second temps, le rayonnement solaire à la surface simulé par le modèle RegCM est mis en lien avec ces différents modes de variabilité. La seconde partie du travail est consacrée à l'analyse de la variabilité spatiale du rayonnement solaire à la surface à La Réunion à l'aide du modèle WRF à très haute résolution spatiale (750m) pour différentes échelles de temps : interannuelle, intrasaisonnière, jour-à-jour. Une classification est appliquée sur les sorties de rayonnement produites par WRF, et le lien avec la circulation atmosphérique de grande échelle est analysé dans chacune des classes. Les résultats de la modélisation sont validés à l'aide des données d'observations du réseau Météo France et des produits satellite CM SAF. Les résultats indiquent que les MRC ont la capacité de représenter la variabilité temporelle et spatiale du rayonnement solaire à La Réunion.

[Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]METHODO / SYNERGIE [Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]METHODO / SYNERGIE [Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]METHODO / SYNERGIE; Multi-temporal images acquired at high spatial and temporal resolution are an important tool for detecting change and analyzing trends, especially in agricultural applications. However, to insure a reliable use of this kind of data, a rigorous radiometric normalization step is required. Normalization can be addressed by performing an atmospheric correction of each image in the time series. The main problem is the difficulty of obtaining an atmospheric characterization at a given acquisition date. In this paper, we investigate whether relative radiometric normalization can substitute for atmospheric correction. We develop an automatic method for relative radiometric normalization based on calculating linear regressions between unnormalized and reference images. Regressions are obtained using the reflectances of automatically selected invariant targets. We compare this method with an atmospheric correction method that uses the 6S model. The performances of both methods are compared using 18 images from of a SPOT 5 time series acquired over Reunion Island. Results obtained for a set of manually selected invariant targets show excellent agreement between the two methods in all spectral bands: values of the coefficient of determination (r²) exceed 0.960, and bias magnitude values are less than 2.65. There is also a strong correlation between normalized NDVI values of sugarcane fields (r² = 0.959). Despite a relative error of 12.66% between values, very comparable NDVI patterns are observed.

Comprehensive, up-to-date spatial information on species distributions and threatening processes can enhance the identification of sites for conservation and management action. Such information is often incomplete or simply unavailable at a scale that can inform real-world decision making because the cost and capacity needed for collecting reliable information are high especially when targeting species that occupy large ranges. Obtaining data to inform conservation at the appropriate spatial scale is of particular importance for species that occupy large ranges. The dugong (Dugong dugon) is a seagrass specialist and marine mammal that occurs over 130,000 km of coastline in the Indo-West-Pacific. The dugong attracts global conservation attention because it is listed as vulnerable (IUCN Red List) and is increasingly exposed to multiple anthropogenic hazards in most of its range. There are many regions within the dugong’s range where the likelihood of survival of the species is unknown. Collecting spatial-ecological information on the dugong in these regions can inform and optimize the effectiveness of regional and national conservation and management initiatives. The island-archipelago of New Caledonia is located in the Oceania region at the eastern edge of the dugong’s range. The conservation status of the dugong in this region is unknown. The presence of the charismatic dugong in the lagoons of New Caledonia was an explicit reason for the World Heritage listing of some of the lagoons. No conservation actions have been implemented in New Caledonia to ensure the maintenance of the dugong stock except for the legislation that restricts dugong harvesting despite the species’ high biodiversity, cultural and traditional value., Comprendre l’écologie d’une espèce et les processus qui la menacent peut aider à identifier des sites de conservation afin d’améliorer les mesures de gestion. Ces informations sont souvent incomplètes ou tout simplement indisponibles à une échelle permettant des prises de décisions et la mise en place d’actions de conservation et de gestion efficaces. En effet, le coût et l’effort nécessaires pour recueillir ce type d’information, sont souvent élevés, notamment quand les espèces ciblées occupent de grands espaces. Le dugong (Dugong dugon) est un mammifère marin herbivore qui est présent sur 130 000 km de côtes dans la région de l’Indo-Pacifique. Une attention internationale particulière est portée sur cette espèce inscrite comme ‘vulnérable’ sur la liste rouge de l'UICN. Le dugong est notamment de plus en plus menacé par l’accroissement des activités anthropiques sur la plupart des littoraux dans son aire de répartition. Dans de nombreuses régions, la probabilité de survie et le statut du dugong sont inconnus. La collecte d'informations sur l’écologie du dugong dans ces régions permet d’améliorer l'efficacité des initiatives de conservation et de gestion de l’espèce. L'archipel de Nouvelle-Calédonie, situé dans la région océanienne, se trouve à l'extrémité est de la zone de répartition mondiale du dugong. Le statut de conservation de cette espèce dans cette région est inconnu. La présence de cet animal charismatique dans les lagons de Nouvelle-Calédonie était l’un des critères retenu pour l'inscription de la majeure partie des lagons et récifs de l’archipel au patrimoine mondial de l’UNESCO. Toutefois, au commencement de la présente étude hormis la législation interdisant la chasse du dugong dans une grande partie du territoire, aucune mesure concrète de conservation du dugong n’était en place en Nouvelle-Calédonie pour assurer le maintien de la population. Ce projet avait pour but d'étudier l'écologie des dugongs à différentes échelles spatio-temporelles en Nouvelle-Calédonie et de nourrir la réflexion engagée sur les stratégies de conservation de cette espèce sur le territoire.

Phytoplankton micro-organisms play a key role in marine ecosystems as main primary producers, being responsible for most of carbon uptake, but also due to their fast division rates which allow them to effectively react to environmental changes and which make them potentially good bio-indicators. Most previous studies have based their observations on low frequency sampling, only considering one fraction of phytoplankton communities, resulting in a significant loss of information on the dynamics of phytoplankton abundance and diversity. This thesis was carried out in the frame of the European cross-border DYMAPHY project, which main objective was to improve the understanding and the evaluation of the quality of marine waters in the English Channel and the North Sea, through the study of the whole phytoplankton compartment and related environmental parameters. A high frequency and/or high resolution approach, through the use of semi-automated flow cytometry, allowed us to reduce this loss of information and to better characterize the phytoplankton spatial and temporal variability in coastal water of the eastern English Channel.Three approaches were applied, leading to the ollowing results : (i) A high frequency study, performing one analysis every 10 minutes, which revealed a strong phytoplankton variability at the regional scale, with community assemblages that were not governed by hydrology ; (ii) A seasonal monitoring of the whole phytoplankton size-spectrum, which revealed the seasonal successions and the main factors governing them : nutrient concentrations and the daily light level which structured the transition of most phytoplankton groups ; (iii) A three-year follow-up at a coastal station, which made it possible to relate the traits-based characterization of each functional phytoplankton group to the environmental conditions, in order to better understand phytoplankton community assembly in response to environmental variability. The results have revealed a functional differentiation mainly due to the use of resources and the growth strategies, both of them driven by a resource gradient. This study confirms the importance of the "mass ration hypothesis", which predicts that the dominant life traits of the most abundant species, would be the main driver of the key ecosystem processes.; Le compartiment phytoplanctonique joue un rôle prépondérant dans les écosystèmes marins de par sa position comme principal producteur primaire et fixateur de carbone, mais aussi en raison de sa capacité de multiplication élevée, qui lui permet de réagir rapidement aux changements environnementaux et d'en faire un potentiel bio indicateur. La plupart des études antérieures ne se sont basées que sur des observations réalisées à basse fréquence, ou bien ne ciblant qu'une partie des groupes/espèces phytoplanctoniques entraînant une perte importante d'information sur la variabilité d'abondance et composition du phytoplancton. Cette thèse a été réalisée dans le cadre du projet européen transfrontalier DYMAPHY dont l'objectif principal visait à améliorer les connaissances et l'évaluation de la qualité des eaux marines de la Manche et de la Mer du Nord, à travers l'étude de l'ensemble du compartiment phytoplanctonique et ses paramètres complémentaires. Dans ce contexte, une approche à haute fréquence et/ou haute résolution spatiale, via l'utilisation de la cytométrie en flux semi-automatisée, a permis de mieux caractériser la variabilité spatiale et temporelle du phytoplancton en Manche Orientale. Pour cela on a utilisé 3 approches complémentaires dont les résultats principaux obtenus lors de ce travail de thèse sont les suivants : (i) une étude à haute fréquence, avec une analyse cytométrique toutes les 10 minutes, qui a permis de révéler une forte variabilité spatiale du phytoplancton, à une échelle régionale (Manche Orientale), dont l'assemblage communautaire n'était pas déterminé par l'hydrologie ; (ii) un suivi saisonnier de l'ensemble du spectre de taille des cellules phytoplanctoniques le long d'un gradient côte-large proche du détroit du Pas de Calais, qui a révélé, au-delà d'une certaine hétérogénéité spatiale, une forte variabilité temporelle permettant de définir les successions saisonnières et les principaux facteurs les régissant, à savoir la luminosité et la concentration en sels nutritifs ; (iii) un suivi de 3 ans sur un point fixe en eaux côtières, qui a permis de mettre en relation les traits de vie des groupes phytoplanctoniques avec l'environnement, afin de comprendre comment les communautés phytoplanctoniques s'assemblent en réponse à la variabilité environnementale. Les résultats ont montré une différenciation fonctionnelle liée à l'utilisation des ressources et des stratégies de croissance, associées à un gradient de ressources. Cette étude confirme notamment l'importance de "l'hypothèse du ratio de masse", qui prédit que les traits de vie de l'espèce la plus abondante au sein d'une communauté, seraient le moteur des processus les plus importants au sein d'un écosystème.

International audience; Knowledge and monitoring of the grapevine phenology during the season are important requirements for characterization of productive regions, climate change studies and for planning of various production activities at the vine field level. This work aims at studying the spatial variability of grapevine phenology at within field scale. It was conducted on two fields, one of cv Cabernet Sauvignon of 1.56 ha and the other of cv Chardonnay of 1.66 ha, both located in Maule Valley, Chile. Within each vine field a regular sampling grid was designed, to carried out weekly measurements of phenology and maturation. The main results shows that there is a significant spatial variability in the phenological development and maturation at the within field level for both vine fields. This variability is spatially organised and temporaly stable from the beginning of the season (post-budbreak) to harvest and over the years. A cluster analysis allowed us to define two clearly contrasted zones in terms of phenology and maturation in both fields. The magnitude of difference (in days) between zones varied from 4 to 9 days depending on phenological stages and from 5 to 43 days for maturation. These differences are similar and comparable to that observed at larger scales or under scenarios of climate change. These results highlight the necessity to better take into account this variability to improve sampling and to base decisions of production activities (spraying, harvest, pruning, etc.) application on more relevant infomation. Further investigations should determine the environmental factors that determine the observed spatial variability

International audience; The effect of time scale change by passing from year to season and from season to month has been studied on the space distribution of dry and humid vents in rainfall monthly data of fifteen stations from Kenya (1951-2006). Dry or humide events have been determined by a division into quantiles due to the mostly dissymetric distributions of the data at the three time steps. Dry events are more frequent than very humid ones which are more space coherent yet.; Les données mensuelles des précipitations de quinze stations du Kenya (1951-2006) ont permis une étude de l’effet du changement d’échelle temporelle, par passage de l’année à la saison et ensuite au mois, sur la distribution spatiale des épisodes secs ou humides. La détermination d’un cas sec ou humide a été faite à l’aide des quantiles à cause des distributions pour la plupart très dissymétriques des données aux trois pas de temps. Les cas de sécheresse sont plus nombreux que ceux de forte humidité qui présentent pourtant une plus grande cohérence spatiale. Mots

Le maintien de la forte diversité biologique des forêts tropicales reste actuellement énigmatique. Cette thèse a eu pour objectif de contribuer à mieux comprendre le rôle de la variabilité intraspécifique des processus démographiques au sein d’une communauté d’arbres en Inde sur la dynamique de cette forêt tropicale. Des outils de modélisation statistique tels que le modèle mixte, le modèle de Cox ou la modélisation conjointe ainsi que des outils de simulation tels que la plateforme Capsis et le simulateur SELVA ont alors été mis en œuvre. Quatre résultats majeurs se sont notamment dégagés de ce travail. Notre étude a ainsi montré la prépondérance de variations inter-individuelles non expliquées de la croissance ainsi que leur rôle clé dans la résilience d’un peuplement forestier après une perturbation majeure. Nous avons aussi mis en évidence l’importance de prendre en compte la croissance inhérente d’une espèce pour caractériser sa stratégie écologique, non pas comme indicateur synthétique comme il est d’usage, mais comme facteur d’échelle. Il est alors apparu que les espèces dites intolérantes à l’ombre, aussi dites pionnières, ne sont pas seulement celles qui ont une forte croissance. Enfin nous avons pu mettre en lumière et quantifier des mécanismes de sélection des individus les moins fragiles qui sont variables entre espèces., Maintenance of the high biological diversity of tropical forests currently remains enigmatic. This thesis aimed at better understanding the role of intraspecific variability of demographic processes within an Indian rainforest tree community on its dynamics. Statistical modeling tools such as hierarchical models, Cox survival models or joint models and simulation tools such as the Capsis platform and SELVA simulator were then implemented. Four major results thus emerged from this work. In particular, our study highlighted the preponderance of unexplained individual variations in growth as well as their key role in the resilience of a strongly disturbed forest stand. We also highlighted the importance of taking into account tree species inherent growth to characterize their ecological strategies, not as a proxy as usually done, but as a scaling factor. It then appeared that shade-tolerant species were found both within slow- and fast-growing species. Finally we highlighted and quantified selection mechanisms of the most vigorous individuals within a species that varied among species.

/ Ce projet a conduit à l'élaboration d'une méthode d'évaluation du potentiel de contamination des eaux de surface par les produits phytosanitaires à l'échelle du petit bassin versant (BV), qui inclut les dimensions spatiales et temporelles. L'idée centrale est d'agréger à l'échelle du BV les flux de phytosanitaires modélisés à l'échelle de la parcelle, en intégrant l'influence des éléments du paysage (routes, fossés, talus, zones tampons) sur les flux transférés, pour aboutir à des descripteurs statistiques du risque de contamination à l'exutoire. De plus, les éléments qui composent le BV sont chacun assimilés à un élément « type » en fonction de ses caractéristiques (sol, pente, occupation du sol, pratiques culturales ....) ce qui permet de limiter le nombre de simulations à l'échelle locale et de faciliter le passage ultérieur à l'échelle d'un plus grand bassin versant (quelques dizaines de km²). Une telle approche permet de valoriser la connaissance que l'on a des processus régissant le devenir des pesticides à l'échelle de la parcelle ou au sein des éléments du paysage sans avoir la complexité d'un modèle « complet » de transfert de pesticides à l'échelle du bassin versant. Les travaux ont été menés sur deux petits BV où les données sont nombreuses mais de qualité variable. Ils ont permis de mettre en évidence la nécessité de paramétrer soigneusement le modèle MACRO, utilisé à l'échelle de la parcelle, si possible à partir de données acquises localement. Un outil permettant de simuler un grand nombre de simulations a été élaboré, et a permis d'étudier les facteurs déterminant les transferts pour chaque situation dans MACRO. Une méthode de découpage du BV en éléments homogènes, surfaciques ou linéaires, et d'identification des connexions hydrologiques entre ces éléments a été développée. Elle permet d'identifier les parcelles connectées ou au contraire isolées du réseau hydrographique, et donc un premier diagnostic de vulnérabilité à l'échelle du BV. Enfin, une méthode d'agrégation à l'échelle du BV des flux simulés à l'échelle locale a été élaborée, et une méthode d'analyse des résultats, basée sur les entrepôts de données, développée. La méthode d'agrégation reste à valider et appliquer sur un panel de scénarios, mais elle permettra à terme de mieux qualifier le risque de contamination à l'échelle du bassin versant et d'identifier les zones du bassin ou les configurations les plus problématiques.

Arable crops are the sources of numerous gaseous components which are expected to have a major threat to the environment and/or on neighboring ecosystems: it is particularly the case of ammonia, originating at 97% from the agricultural and related activities, and for more than one third from field fertilization. Ammonia is recognized to be involved in particulate matter formation which damages air quality and human health (PM2.5), and, after deposition, it contributes to soil acidification, semi-natural ecosystem biodiversity decline and terrestrial aquatic ecosystem eutrophication. Controlling atmospheric ammonia emissions to the troposphere is becoming a major concern at an international level with the currently committed revision of the Gothenburg Protocol (1999) as part of the Geneva Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution (1979). This control relies on a better knowledge and quantification of the sources, and of their spatial and temporal variability. Ammonia volatilization is a process which intensity and duration depend on agricultural and environmental conditions. The variability of conditions encountered in agricultural practice makes the quantification of emissions difficult. The use of emission factors allows not allow neither to account for their spatial and temporal variability, nor to assess the abatement potential of recommended measures or changes in emissions due to global changes.Two methodologies are available for the development of emission inventories:•the first type, the so-called "top-down" one, considers the general statistical data and calculate national or regional emissions, based on the use of distribution or disaggregation keys to generate data required for the calculation at a finer scale (Department, Township, or grid scale). This method has generally a low cost in time, and allows many methodological and technical shortcuts; it is used by the air quality models. However, it proved inadequate to the forecast of some particulate pollution events.•the second type, the so-called "bottom-up" one, is based on the collection of data from the thinnest level to the more aggregated one, preferring fine data sources rather than distribution keys. This approach is more costly in time and requires that the data and methodology are adapted one to another to form a coherent model for the estimation of the emissions.We plan to implement a "bottom-up" type approach to build dynamic and spatially-explicit inventories of ammonia emissions from the field. This method is expected to reflect regional or annual specific effects related to climate, cultural practices, soil type, and to assess some scenarios of agricultural practices and climate change. The target spatial scale is regional and national (France). The approach is therefore based on the combination of ammonia volatilization models run and geo-referenced databases.The project focuses on three work-packages:The first work-package concerns the process-base modeling of physical, chemical and biological process at the field scale. It involves the coupling of two models developed at the UMR EGC: Volt'Air, the process-based predictive model of ammonia volatilization on bare soil and SurfAtm, the SVAT model (soil-vegetation-atmosphere transfer) for the description of the exchange of ammonia between the soil, the plant and the atmosphere. The spatialization and initialization of the resulting volatilization model will be provided by coupling it with the agro-ecosystem CERES-EGC model which simulates the global dynamic of water, carbon and nitrogen.The second work-package relates to the implementation of geographical information system (GIS) methods including the crossing of the information layers to map and generate the model inputs. It implies the constitution of several geo-referenced databases: soil, climate, land-use and management. The project will particularly focus on the cultural practice database, as a consequence of the lack of references on organic fertilization practices in France.The last work-package concerns the generation of the dynamic and spatially-explicit emission inventories. A methodological component should allow analyzing to what extent the aggregation and the loss of information related to the change of scale alter the values of the emissions. Finally, we will apply this approach to the prospective study of the effect of the implementation of the policies/guidelines for abating ammonia emissions (annex IX of the Gothenburg Protocol (1999))., Les grandes cultures sont la source de nombreux composés gazeux susceptibles d’avoir un impact sur l’environnement atmosphérique ou les écosystèmes voisins : c’est en particulier le cas de l’ammoniac, issu à 97% des activités agricoles, et lié pour plus d’un tiers aux fertilisations au champ : il est impliqué dans la formation des particules ayant un impact sur la santé humaine (PM2.5) et, après dépôt, contribue à l’acidification des sols, la baisse de la biodiversité des écosystèmes semi-naturels, et à l’eutrophisation des eaux continentales. La maîtrise des émissions d’ammoniac est une préoccupation majeure à l’échelle internationale avec la révision actuellement engagée du Protocole de Göteborg (1999) de la Convention de Genève sur la pollution atmosphérique transfrontalière à longue distance (1979). Cette maîtrise passe par une meilleure connaissance et quantification des sources, de leur variabilité spatiale et temporelle. La volatilisation d’ammoniac est en effet un processus dont l’intensité et la durée dépendent de l’ensemble des conditions agropédoclimatiques. De plus, la variabilité des conditions rencontrées dans la pratique agricole rend difficile la quantification des émissions. La simple utilisation de facteurs d’émission ne permet pas de rendre compte de leur variabilité spatio-temporelle, ni d’évaluer le potentiel de réduction des mesures préconisées ou l’impact des changements tels que le changement climatique.Deux méthodologies sont disponibles pour le développement d’un cadastre :•la première, de type "top-down" consiste à considérer la donnée statistique générale pour calculer les émissions nationales ou régionales et à utiliser des clés de répartition ou de désagrégation pour générer des données nécessaires au calcul à une échelle plus fine (département, canton ou maillage). Cette méthode a globalement un faible coût en temps, et permet de nombreux raccourcis méthodologiques et techniques ; c’est celle utilisée par les modèles de qualité de l’air. Cependant, elle s’est avérée inadaptée à la prédiction de forts épisodes de pollution particulaire observés.•la seconde, de type "bottom-up", se base sur une collecte de données du niveau le plus fin vers le niveau le plus agrégé, privilégiant les sources de données fines aux clés de répartition. Cette approche est plus coûteuse en temps et nécessite que les données et la méthodologie soient adaptées l’une à l’autre pour former un modèle cohérent d’estimation des émissions. C’est une démarche de type "bottom-up" que mettrons en œuvre pour réaliser des cadastres dynamiques des émissions d’ammoniac au champ. Seule cette méthode devrait permettre de répercuter des effets régionaux ou annuels spécifiques liés au climat, aux pratiques culturales, aux sols et d’évaluer différents scénarios de changement des pratiques agricoles et du climat. L’échelle spatiale visée est régionale et nationale (France Métropolitaine). L’approche est donc basée sur l’utilisation de modèles de volatilisation d’ammoniac utilisant comme sources de données des bases de données spatialisées. Le projet s’articule autour de trois composantes :La première concerne la modélisation des processus physiques, chimiques et biologiques à l’échelle de la parcelle agricole. Elle passe par le couplage de deux modèles produits dans l’UMR EGC : Volt’Air, le modèle mécaniste prédictif de volatilisation d’ammoniac sur sol nu et SurfAtm le modèle de calcul des échanges d’ammoniac entre le sol, un couvert végétal et l’atmosphère. La spatialisation et l’initialisation du modèle de volatilisation résultant seront assurées grâce à un couplage avec le modèle CERES-EGC modèles d’agro-écosystème de simulation de la dynamique globale de l’eau, du carbone et de l’azote.La deuxième composante concerne la mise en œuvre de méthodes de systèmes d’information géographique avec un croisement des couches d’informations pour générer les entrées des modèles. Elle passe par la constitution et le renseignement des différentes bases de données spatialisées : sol, climat, pratiques culturales. Un effort particulier sera porté sur la base de données des pratiques culturales, en raison du manque de références sur les pratiques de fertilisation organique.La dernière composante concerne la génération des cadastres d'émission. Un volet méthodologique devrait permettre d’analyser dans quelle mesure l’agrégation et la perte d’information liées au changement d’échelle altèrent les valeurs des émissions. Enfin, nous appliquerons cette démarche à l’étude prospective de l’effet de la mise en œuvre des politiques/directives de réduction des émissions d’ammoniac (annexe IX du protocole de Göteborg (1999)).

16th International Conference on Near Infrared Spectroscopy, La Grande-Motte, FRA, 02-/06/2013 - 07/06/2013; International audience; The objective of this study was to evaluate the potential of proximal hyperspectral imaging to (i) calibrate a model to predict soil respiration under controlled conditions, and (ii) to determine both spatial and temporal variations in soil respiration at a hundreds of micrometer scale. Calibration models based on spectra and respiration measured on standards were built then applied on hyperspectral images acquired on soil mesocosms (400 cm²), in order to predict their respiration pixel by pixel (0.2 mm²). The quality of the models was acceptable but their application to produce prediction maps faced some technical problems due to hyperspectral technology.

Leaf nitrogen and leaf surface area influence the exchange of gases between terrestrial ecosystems and the atmosphere, and play a significant role in the global cycles of carbon, nitrogen and water. The purpose of this study is to use field-based and satellite remote-sensing-based methods to assess leaf nitrogen pools in five diverse European agricultural landscapes located in Denmark, Scotland (United Kingdom), Poland, the Netherlands and Italy. REGFLEC (REGularized canopy reFLECtance) is an advanced image-based inverse canopy radiative transfer modelling system which has shown proficiency for regional mapping of leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll (CHLl) using remote sensing data. In this study, high spatial resolution (10–20 m) remote sensing images acquired from the multispectral sensors aboard the SPOT (Satellite For Observation of Earth) satellites were used to assess the capability of REGFLEC for mapping spatial variations in LAI, CHLland the relation to leaf nitrogen (Nl) data in five diverse European agricultural landscapes. REGFLEC is based on physical laws and includes an automatic model parameterization scheme which makes the tool independent of field data for model calibration. In this study, REGFLEC performance was evaluated using LAI measurements and non-destructive measurements (using a SPAD meter) of leaf-scale CHLl and Nl concentrations in 93 fields representing crop- and grasslands of the five landscapes. Furthermore, empirical relationships between field measurements (LAI, CHLl and Nl and five spectral vegetation indices (the Normalized Difference Vegetation Index, the Simple Ratio, the Enhanced Vegetation Index-2, the Green Normalized Difference Vegetation Index, and the green chlorophyll index) were used to assess field data coherence and to serve as a comparison basis for assessing REGFLEC model performance. The field measurements showed strong vertical CHLl gradient profiles in 26% of fields which affected REGFLEC performance as well as the relationships between spectral vegetation indices (SVIs) and field measurements. When the range of surface types increased, the REGFLEC results were in better agreement with field data than the empirical SVI regression models. Selecting only homogeneous canopies with uniform CHLl distributions as reference data for evaluation, REGFLEC was able to explain 69% of LAI observations (rmse = 0.76), 46% of measured canopy chlorophyll contents (rmse = 719 mg m−2) and 51% of measured canopy nitrogen contents (rmse = 2.7 g m−2). Better results were obtained for individual landscapes, except for Italy, where REGFLEC performed poorly due to a lack of dense vegetation canopies at the time of satellite recording. Presence of vegetation is needed to parameterize the REGFLEC model. Combining REGFLEC- and SVI-based model results to minimize errors for a "snap-shot" assessment of total leaf nitrogen pools in the five landscapes, results varied from 0.6 to 4.0 t km−2. Differences in leaf nitrogen pools between landscapes are attributed to seasonal variations, extents of agricultural area, species variations, and spatial variations in nutrient availability. In order to facilitate a substantial assessment of variations in Nl pools and their relation to landscape based nitrogen and carbon cycling processes, time series of satellite data are needed. The upcoming Sentinel-2 satellite mission will provide new multiple narrowband data opportunities at high spatio-temporal resolution which are expected to further improve remote sensing capabilities for mapping LAI, CHLl and Nl. Leaf nitrogen and leaf surface area influence the exchange of gases between terrestrial ecosystems and the atmosphere, and they play a significant role in the global cycles of carbon, nitrogen and water. Remote sensing data from satellites can be used to estimate leaf area index (LAI), leaf chlorophyll (CHLl) and leaf nitrogen density (Nl). However, methods are often developed using plot scale data and not verified over extended regions that represent a variety of soil spectral properties and canopy structures. In this paper, field measurements and high spatial resolution (10–20 m) remote sensing images acquired from the HRG and HRVIR sensors aboard the SPOT satellites were used to assess the predictability of LAI, CHLl and Nl. Five spectral vegetation indices (SVIs) were used (the Normalized Difference Vegetation index, the Simple Ratio, the Enhanced Vegetation Index-2, the Green Normalized Difference Vegetation Index, and the green Chlorophyll Index) together with the image-based inverse canopy radiative transfer modelling system, REGFLEC (REGularized canopy reFLECtance). While the SVIs require field data for empirical model building, REGFLEC can be applied without calibration. Field data measured in 93 fields within crop- and grasslands of five European landscapes showed strong vertical CHLl gradient profiles in 20% of fields. This affected the predictability of SVIs and REGFLEC. However, selecting only homogeneous canopies with uniform CHLl distributions as reference data for statistical evaluation, significant (p < 0.05) predictions were achieved for all landscapes, by all methods. The best performance was achieved by REGFLEC for LAI (r2=0.7; rmse = 0.73), canopy chlorophyll content (r2=0.51; rmse = 439 mg m−2) and canopy nitrogen content (r2 = 0.53; rmse = 2.21 g m−2). Predictabilities of SVIs and REGFLEC simulations generally improved when constrained to single land use categories (wheat, maize, barley, grass) across the European landscapes, reflecting sensitivity to canopy structures. Predictability further improved when constrained to local (10 × 10 km2) landscapes, thereby reflecting sensitivity to local environmental conditions. All methods showed different predictabilities for land use categories and landscapes. Combining the best methods, LAI, canopy chlorophyll content (CHLc) and canopy nitrogen content (CHLc) for the five landscapes could be predicted with improved accuracy (LAI rmse = 0.59; CHLc rmse = 346 g m−2; Ncrmse = 1.49 g m−2). Remote sensing-based results showed that the vegetation nitrogen pools of the five agricultural landscapes varied from 0.6 to 4.0 t km−2. Differences in nitrogen pools were attributed to seasonal variations, extents of agricultural area, species variations, and spatial variations in nutrient availability. Information on Nl and total Nc pools within the landscapes is important for the spatial evaluation of nitrogen and carbon cycling processes. The upcoming Sentinel-2 satellite mission will provide new multiple narrow-band data opportunities at high spatio-temporal resolution which are expected to further improve remote sensing predictabilities of LAI, CHLl and Nl.

International audience; Cet article fait le point sur certaines connaissances acquises dans le cadre du programme AMMA (phase 1) au sujet des impacts de la variabilité climatique sur la santé en Afrique de l'Ouest. Les auteurs ont travaillé d'une part sur les maladies sévissant majoritairement en saison des pluies, à vecteur tel que le paludisme à Plasmodium falciparum, ou non comme le choléra, et d'autre part sur les maladies respiratoires et non vectorielles, telles que les méningites bactériennes à méningocoques à Neisseira Meningitidis, qui sévissent en plein coeur de la saison sèche. Le paludisme est connu pour sa relation à l'eau et à la température, indispensable pour le développement de son vecteur et son parasite. Le choléra, bien que lié à l'eau, peut aussi être observé en saison sèche : le lien entre choléra et environnement mérite donc un état des lieux éclairé par les nouveaux paramètres et outils disponibles aujourd'hui du côté du climat. L'intensité de la saison de la méningite est très liée aux conditions de vent et d'humidité prédominants en octobre-novembre de l'année précédente. Son démarrage est en phase avec le maximum de l'hiver et l'arrivée des grands événements de poussières dans les basses couches atmosphériques. Enfin, son arrêt est très lié à l'arrivée de la mousson. Ces résultats marquent une étape importante dans la mise en place de systèmes d'alerte précoce.

International audience; Since the pioneering GATE international field experiment in 1974, little progress had been made on the documentation and understanding of the West African Monsoon system. Ten years after the AMMA project was initiated, how has our knowledge of this monsoon evolved? Although the main actors of this atmosphere ocean-continent coupled system were already known, AMMA has allowed us to study thoroughly the details of the processes at play and their coupling. Starting from a static view of the system, a more dynamical view is now emerging, involving the whole Earth system : the whole African continent, mid-latitudes, the Indian monsoon and the entire tropical belt. This has opened new avenues of investigation into the intraseasonal variability of the West African monsoon.; Depuis l'expérience internationale pionnière GATE en 1974, notre documentation et notre compréhension du système de mousson africaine avaient évolué relativement lentement. Comment notre vision de cette mousson ressort-elle après les 10 ans du projet AMMA ? Si les principaux acteurs de ce système couplé atmosphère-océan-continent étaient déjà bien connus, AMMA a permis d'approfondir le détail des processus en jeu et de leur couplage. D'une vision statique de ce système émerge petit à petit une vision plus dynamique où intervient désor-mais l'ensemble du globe : l'Afrique en entier, les latitudes tempérées, la mous-son indienne et même toute la ceinture tropicale. Une voie est ainsi ouverte pour comprendre sa variabilité intra-saisonnière. Abstract Progress on understanding of the West African Monsoon system

Le principal objectif de cet article est de caractériser la variabilité spatiale et temporelle de champs pluvieux à des échelles spatio-temporelles fines cohérentes avec les applications hydrologiques urbaines. Dans cette optique, 24 périodes pluvieuses ont été analysées selon une approche géostatistique. Cette analyse s’est centrée sur le variogramme de la Pluie Non Nulle. Les périodes pluvieuses considérées ont été enregistrées, entre mai et novembre 2009, par le radar météorologique de Treillières. Ce radar bande C est situé à 10 km au Nord de Nantes (France). Il fournit des images radar de haute résolution spatiale (250 x 250 m2) et de résolution temporelle instantanée. Cette étude a permis de mettre en évidence quatre types de structures pluvieuses présentant des échelles très différentes de variabilité, dont des doubles structures localisées à l’intérieur d’un même champ pluvieux. Ce travail a montré que les images radar de résolution fine permettaient de capturer des petits amas pluvieux intenses et fortement variables. Ces résultats pourront être utilisés afin d’étudier l’influence de la variabilité de la pluie sur la variabilité des débits au niveau de bassins versants urbains. Couplés à l’analyse des variogrammes d’indicateur, ces résultats pourront être également utilisés à des fins de modélisation de champs pluvieux. / The main objective of this paper is to characterize the spatial and temporal variability of rainfall at spatial and temporal scales that are consistent with urban hydrological applications. In this way, 24 rain periods have been analyzed according to a geostatistical approach. This analysis has focused on the non-zero rainfall variogram. The studied rain periods were recorded by the weather radar of Treillières between May and November 2009. This C-band radar is located 10 km north of Nantes (France). It provides rainfall radar images of high spatial resolution (250 x 250 m2) and of instantaneous temporal resolution. Results indicated four different types of rainfall fields, which display very different variability scales, including double structures within the same fields. This study highlights the benefit of radar images featuring high resolution, which in turn allow studying small-scale variability. It would be of interest to analyse how those different rainfall structures affect hydrological modelling of urban watersheds. Associated with the analysis of the indicator variograms, those results could be used to simulate rainfall fields.

Assessing the N2O fluxes balance is a key challenge to estimate the effect of agriculture practices on greenhouse gas production. N2O fluxes remained difficult to measure on a field scale due to high spatial and temporal variability and usually low concentrations. Our work aimed at (i) characterizing by laboratory measurements soil potential N2O emissions from nitrification and denitrification and (ii) testing a modelling approach of N2O emissions that circumvents the problem of discrete measurements for two Brazilian rainfed rice cropping systems, no-tillage (NT) vs. disk tillage (DT). This latter approach consisted in the combination of 2 models: a mechanistic water transfer model and a N2O emission model, namely PASTIS and NOE. Simulations with the PASTIS + NOE approach showed for both NT and DT treatments that: (i) the soil emitted low amounts of N2O, (ii) emissions by denitrification corresponded to short periods of high N2O emissions (15 times as high as emission by nitrification), (iii) nitrification contributed to ca 35% of the total N2O emissions at the crop cycle scale, (iv) field N2O emission measurements corresponded to the low bound of simulated emissions from nitrification. Made available in DSpace on 2017-06-06T23:51:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SimulatingN2O.pdf: 392308 bytes, checksum: 6719de3f2f2549b5be13b7a349d91e45 (MD5) Previous issue date: 2012-03-13

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

International audience; Spatio-temporal variability of the physical conditions in streams is known to influence freshwater population dynamics. However, the complex relationship between these physical factors (mainly available habitat, water temperature, discharge, sediment transport) and the biological response is not yet clearly understood in either natural or regulated streams. In order to investigate this relationship, it is essential to understand how the influences of these physical factors differ in time and space. In the present study, we analyzed the spatio- emporal patterns of fluctuation in 31 brown trout populations spread across France, in both natural and regulated (i.e. by-passed sections downstream of hydroelectric water intakes) sites. This data is a result of annual fish monitoring surveys carried out continuously over a minimum of 5 years. Using statistical methods, we estimated the degree of synchrony among brown trout cohort densities (young-of-the-year, juveniles and adults) and evaluated the spatial scale at which synchrony is best identified. We also investigated whether synchrony patterns differ between natural and regulated sites. Results are then discussed according to fluctuations in local physical factors. This study demonstrates the utility of multi-site approaches for a better understanding of freshwater population dynamics. It is indeed of major importance to identify the most structuring physical factors at regional or local scales, in order to design consistent management schemes.

International audience; Structural measures must be designed at the right spatial scale, and in a coordinate manner, lest the works simply transfer the problems from one area to another. Upstream retention by dry dams is therefore interesting ; moreover, they do not hinder the river natural dynamics. The aim of this study is to test and improve a methodology to design dams distributed on the catchment. To take into account the spatial variability of the rainfall, we used a simulator of stochastic distributed rainfall fields. To obtain hydrographs on a 150km² catchments, a very simple rainfall-runoff model was then designed ; the computation units were 63 subcatchments. A dam can be placed at any subcatchement outlet. This models is a simplistic one, but the focus of the study is the influence of the input (rainfall) on the result (best location for 1 or 3 dams). It is possible to define an efficiency indicator and run an optimizing procedure. Rainfall spatial distribution is strongly impacting the result. Our tests confirm that the definition of the indicator and the choice of the rainfall event or set of rainfall events is subjective and leads to different results. Including or not extreme events in the set of input is a key question. This study illustrates that optimizing on hydrological variables is subjective. Taking into account the cost of damages is more relevant ; besides using annualised damages makes it possible to solve partly the problem of the weight of extreme events, because their effect is weighted by a range of frequency. This tool allowed us to design a promising methodology, to be tested on precise models. Moreover, it is a convincing didactic tool to advocate paying more attention to the rainfall used as input and to work at regime scale.

International audience; Water transport in the vadose zone greatly depends on the hydric properties of soils which exhibit high variability whatever the spatial scale analysed. The determination of those properties in the field or in the laboratory involves considerable uncertainty. Recently, inverse modelling has been introduced to obtain hydric properties in situ by deducing from a measured time series of soil water content. Anyhow, the soil water content is commonly obtained by gravimetric measurements on soil samples, TDR measurements or neutron probes measurements. At the field scale, these methods give only punctual information on soil water content, with a low spatial resolution. Financial and time constraints limit the numbers of measurements locations and thus the description of the soil water content. Since recently, geophysical methods enable the monitoring of some soil characteristics on a continuous space with a high resolution. One of them, the electrical resistivity (ohm.m) -or DC method- is well adapted to characterise the soil subsurface and to describe soil properties, even if they are time-dependent. However the electrical resistivity depends on several chemical and physical soil variables that can interact. The influence of one soil parameter like the soil water content on the electrical resistivity is then hard to estimate. Our objective was then to use spatial measurements of electrical resistivity, to define zones of homogeneous electrical resistivity with time, to interpret them in terms of evolution of water content, and to compare them with a soil map. Our assumption was then that the time variation of electrical resistivity at the field scale was only due to the evolution of the soil moisture in our studied field. A time monitoring of the soil electrical resistivity and the soil moisture was realized during the year 2006, at four dates, both by the MUCEP device (MultiContinous Electrical Profiling), that gives measurements on a whole field area, and by local gravimetric measurements of the soil water content. Homogeneous zones were defined directly from measurements for the electrical resistivity, and after ordinary kriging for the water content. Our analysis of the spatial and temporal variability has permitted to discriminate three temporal homogeneous zones, both for electrical resistivity and the water content, that were mainly related to the soil map. We show that the use of electrical measurements enables (1) to directly describe the spatial and temporal evolution of soil water content at the field scale and (2) to extrapolate the temporal evolution of the water content in unknown zones. We could then describe some hydric processes, like lateral flows or upward capillary flows that would be difficult to derive from soil maps.

Diffusion du document : INRA, Centre d'Orléans Diplôme : HDR; De l’agrégat à la couverture pédologique, la structure tridimensionnelle des sols influe sur leurs propriétés hydrodynamiques. La description de cette structure, par des outils non destructifs tels que la tomographie à rayons X et la résistivité électrique, permet d’en estimer la variabilité spatiale et temporelle, sous réserve d’un échantillonnage et d’une fréquence d’analyse qui respectent le Volume Elémentaire Représentatif. On montre ici des corrélations entre des paramètres descripteurs de la structure à l’échelle de l’horizon de sol et la rétention en eau ou la conductivité hydrodynamique en régime insaturé. On discute également l’évolution des propriétés hydriques suite à une modification de la structure du sol, sous l’effet de facteurs climatiques (fissuration) ou de contraintes anthropiques (compactage) et l’on propose des pistes pour le développement de fonctions de pédotransfert basées sur la caractérisation de la structure. A l’échelle de la parcelle agricole, on estime le fonctionnement hydrodynamique spatialisé des sols, notamment par l’identification – sans a priori - de volumes de fonctionnement homogènes.