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• W65592691 abstract "Les fortes concentrations de sediments en suspension reduisent la qualite de l’eau et peuvent degrader les habitats aquatiques. Des reseaux de mesure en riviere existent, mais peu de stations enregistrent quotidiennement les donnees de concentrations de sediments en suspension(CSS). Ainsi, les evenements extremes sont difficiles prevoir pour de nombreux cours d’eau ne disposant pas de donnees. L’objectif de cette these est d’adapter aux concentrations extremes en sediments en suspension pour les cours d’eau d’Amerique du Nord (Canada et USA) le concept de la regionalisation. La regionalisation en hydrologie consiste a transferer de l’information des sites jauges vers les sites non jauges afin d’estimer les valeurs des extremes hydrologiques. Ainsi, elle est couramment utilisee pour les debits de crue ou d’etiage. Les donnees de CSS quotidiennes pour 179 stations au Canada et aux Etats-Unis constituent la base de ce travail, en utilisant egalement les debits et diverses caracteristiques physiographiques et meteorologiques des bassins versants de ces stations. Dans cette these quatre objectifs specifiques sont abordes. Le premier consiste en une modelisation probabiliste des evenements extremes de CSS par l’analyse frequentielle locale, permettant de caracteriser l’amplitude et la frequence de ces evenements. Le second, porte sur l’etude des evenements extremes de CSS, afin d’analyser les cycles saisonniers d’occurrence des evenements de fortes concentrations, mais aussi les correlations avec les debits et avec les proprietes physiographiques et climatiques des bassins versants. Le troisieme objectif est d’utiliser des approches de regionalisation couramment utilisees pour les debits afin d’estimer les concentrations de CSS extremes pour des sites non jauges. L’evaluation de la qualite d’estimation des approches testees se faisant par re echantillonnage avec les donnees disponibles. Des approches utilisant soit les caracteristiques physiographies soit des criteres saisonniers pour delimiter des groupes de stations « homogenes » sont comparees. Enfin le quatrieme et dernier objectif porte sur le developpement d’une nouvelle approche de regionalisation afin de pallier aux limitations des approches existantes, pour l’estimation des CSS extremes. L’approche non parametrique des arbres de regressions est ici utilisee a cette fin. Parmi les conclusions les plus importantes de cette these, il a ete montre qu’une approche regionale aboutit a une meilleure estimation des evenements extremes qu’un seul modele global incluant tous les sites. La grande specificite locale des evenements extremes de CSS a ete mise en evidence d’une part par la variabilite d’un site a l’autre des distributions statistiques retenues pour modeliser les CSS extremes, et d’autre part par l’importance des caracteristiques physiques du voisinage immediat des stations de mesure dans la modelisation des evenements extremes. Il a ete aussi montre que les debits seuls ne permettent pas d’expliquer les concentrations extremes observees dans la majorite des stations. Les caracteristiques physiographiques et climatiques des sites de mesure sont plus efficaces pour predire les concentrations extremes. Il s’avere egalement que les lois Exponentielles et Log-Normales sont, pour la plupart des stations, les plus adaptees pour modeliser les maximums annuels de CSS. L’echantillonnage par maximums annuels et par depassement de seuil (ici le 99ieme percentile a ete utilise) donne des resultats tres similaires, mis a part pour les courtes periodes de retour ou l’echantillonnage par depassement de seuil semble plus performant." @default.
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