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Fateh Chebana

Hydrologie statistique

Projets en cours

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Laboratoire d’analyse et de modélisation des habitats aquatiques (LAMHA)

Afin d’assurer le développement durable des écosystèmes des rivières canadiennes, et en particulier au Québec, il importe de compter sur des modèles fiables déterminant l’impact d’une modification de l’habitat sur la productivité biologique des rivières. Dans un modèle d’habitat, les préférences d’un poisson pour une certaine combinaison de variables physiques sont utilisées afin d’attribuer une valeur d’Indice de qualité d’habitat à une parcelle d’habitat. L’analyse de ces modèles démontre que ceux-ci présentent certaines lacunes importantes. Une grande partie de ces lacunes est liée au fait que les variables qui définissent l’habitat du poisson évoluent à différentes échelles spatiales et temporelles. Le présent projet vise à combler ces lacunes et à poursuivre les efforts de recherche en mettant sur pied un Laboratoire d’analyse et de modélisation des habitats aquatiques (LAMHA), le premier du genre au Canada et au Québec. Le LAMHA sera conçu pour permettre l’acquisition des données nécessaires au développement de la prochaine génération de modèles d’habitats. Il mènera également au développement d’approches statistiques sophistiquées pour tenir compte d’une multiplicité d’échelles spatiales et temporelles, avec différents niveaux de variabilité. Ces approches permettront aux gestionnaires des ressources halieutiques de prendre des décisions éclairées pour la protection de la faune ichthyenne. Les travaux de recherche qui seront réalisés contribueront à l’amélioration de la compréhension des habitats du poisson et la gestion des ressources en eau en premier lieu au Québec, mais aussi ailleurs dans le monde.

Financement : Fondation canadienne pour l’innovation – Fonds des leaders, Gouvernement du Québec

Collaborateurs : Normand Bergeron et André St-Hilaire, INRS

 

Développement d’outils de transfert de connaissances afin de soutenir la recherche, l’intervention et la surveillance en santé publique et changements climatiques

Pour un ensemble de considérations, mieux comprendre le lien existant entre la mortalité ou la morbidité pour cause de maladies cardiovasculaires (MCV) et la météorologie ou le climat s’avérait important aux fins de surveillance de santé publique. Afin de bien diffuser les points saillants du Programme MCV auprès de la communauté scientifique, plusieurs biens livrables ont donc été prévus/publiés. Par contre, les concepts scientifiques et les résultats générés par les analyses statistiques sous-jacentes sont difficiles à comprendre et à transmettre, même auprès de certains experts. Conséquemment, des efforts additionnels doivent être déployés pour favoriser l’utilisation et l’application de ces connaissances afin d’inciter au développement d’interventions, de recherches et de produits de surveillance en santé publique à la fine pointe, d’où le présent projet de transfert de connaissances. Ce projet vise à réaliser un transfert de connaissances amélioré des résultats des études santé-climat, notamment du Programme MCV, en deux volets : 1) la rédaction de rapports synthétisant et vulgarisant certains résultats et méthodes d’analyse développées ou revisitées au sein du Programme MCV;  2) le développement d’un logiciel afin d’automatiser l’identification des valeurs seuils de température à l’échelle régionale.

Financement : Ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec

Collaborateurs : Pierre Gosselin et Diane Bélanger, Institut national de santé publique du Québec

 

Méthodes statistiques flexibles et optimales pour l'analyse fréquentielle régionale des variables hydrologiques
Les événements hydrologiques extrêmes (ex. les crues) ont des conséquences économiques et environnementales et des impacts sur la conception et la gestion des ouvrages hydrauliques. Le dimensionnement des ouvrages nécessite des connaissances approfondies des processus hydrologiques et la prise de décisions appropriées. Il est donc essentiel de développer des modèles adéquats pour la prédiction de tels événements afin de réduire les risques associés. L'analyse fréquentielle (AF) est un outil couramment utilisé dans ce but. L'objectif de l'AF régionale (AFR) est de transférer de l'information de sites jaugés à un site cible non jaugé (ex. l'emplacement d'un nouveau barrage) via un modèle comme celui de l'indice de crue. Les méthodes actuelles en AFR se basent sur des modèles relativement simples ou des méthodes ayant des conditions restrictives. La présente recherche vise une meilleure compréhension des phénomènes hydrologiques et l'amélioration de la qualité des estimations de ces événements. L’originalité de la présente recherche vient de l’utilisation de nouvelles techniques statistiques en AFR et du développement d’approches novatrices en hydrologie statistique spécifiques pour l'AFR. Les résultats attendus permettront de fournir aux gestionnaires et ingénieurs des approches plus réalistes et robustes et des évaluations plus précises des risques hydrologiques.

Financement: CRSNG – Subvention à la découverte

 


Projet récemment terminé

Un nouveau modèle guidé par les données pour la prévision de la demande urbaine en eau

Malgré l’abondance d’eau au Canada, les responsables de l’approvisionnement en eau démontrent plus que jamais de l’intérêt pour une gestion de la demande. Dans le secteur canadien de l’approvisionnement municipal en eau, des efforts sont consentis afin d’implanter des approches de gestion intégrée qui tiennent compte de la demande pour gérer et prévoir l’expansion leurs réseaux de distribution. Pour ce faire, de nouveaux outils sont nécessaires. Un de ces outils consiste en des modèles de prédiction de la demande urbaine en eau qui sont justes, précis et fiables. Les modèles guidés par les données sont le type de modélisation tout indiqué pour répondre à ce besoin. Cependant, les modèles guidés par les données n’ont pas été évalués pour la prévision de la demande urbaine en eau sur le long terme, particulièrement dans le contexte des changements climatiques. Les impacts des différents scénarios de changements climatiques doivent être examinés. L’objectif principal du projet est d’appliquer les modèles guidés par les données à la prévision de la demande urbaine en eau sur le long terme en tenant compte des changements climatiques et de leurs impacts prévus sur la demande en eau d’une municipalité donnée. À ce jour, aucune étude n’a examiné la performance des modèles de réseaux de neurones artificiels dans ce but. Malgré leur bonne performance, ces modèles ont leurs limites, en particulier pour les données non stationnaires. Plusieurs études ont montré des résultats prometteurs en les combinant avec des réseaux d’ondelettes ainsi qu’en utilisant des modèles d’ensemble. Le but premier du projet est donc de développer des modèles combinés de réseaux de neurones et d’ondelettes pour la prévision de la demande urbaine en eau sur le long terme pour différents scénarios de changements climatiques. Ces modèles aideront à la planification et la gestion durables des réseaux municipaux d’approvisionnement en eau.

Financement: CRSNG - Subvention d'engagement partenarial

 

Modélisation et prévision hydrologique avec des approches fonctionnelles, les cas du Québec et de la France

Pour une gestion optimale des réservoirs et des débits turbinés, il faut nécessairement une bonne connaissance des apports associés et une prévision la plus précise possible, à court, moyen ou long terme. Selon le terme de la prévision et la disponibilité des données, on considère un modèle régressif ou un modèle de séries temporelles. Les modèles existants et appliqués en France, au Québec et ailleurs dans le monde se basent sur les observations ponctuelles des débits, par exemple quotidiennes. Ces modèles présentent diverses lacunes. Le résultat de ces modèles est une prévision ponctuelle, par exemple dans 3 jours. Or, dans diverses situations, on s'intéresse plutôt à la prévision du prochain événement, comme une crue ou une sécheresse. De plus, la flexibilité de ces modèles se traduit par un nombre élevé de paramètres à estimer augmentant ainsi l’incertitude et réduisant la précision des prévisions. Dans le présent projet, on considère chaque événement hydrologique, qui peut durer quelques jours ou semaines, comme une seule observation fonctionnelle (courbe). Ceci permet de mieux exploiter les données, mieux comprendre et représenter les phénomènes hydrologiques, réduire le nombre de variables explicatives et les paramètres à estimer et améliorer la précision des prévisions. Le cadre fonctionnel constitue une solution de rechange prometteuse et représente une évolution par rapport aux approches antérieures.

Financement : Ministère des Relations internationales du Québec – Coopération franco-québécoise

Collaborateurs : Taha B.M.J Ouarda (INRS),Sophie Dabo-Niang (Université de Lille 3, France)

 

Étude des variables hydrologiques dans le cadre de l'analyse de données fonctionnelles

Dans le but de prévenir les risques des événements hydrologiques extrêmes, tels que les crues et les étiages, ainsi que pour une planification efficace des ressources en eau, les enregistrements continus des débits représentés par des hydrogrammes sont la source principale d’information. Les approches hydrologiques antérieures sont basées sur un nombre limité de caractéristiques de l’événement hydrologique et elles ne permettent pas d’exploiter toute l’information disponible. L'utilisation des caractéristiques de l'hydrogramme constitue une simplification majeure du phénomène hydrologique et la détermination de ces caractéristiques n'est ni unique ni objective et elle accroît également l’incertitude. Dans le cadre de l'analyse de données fonctionnelles (ADF), un hydrogramme est considéré dans sa totalité comme une seule observation. L'ADF, un domaine relativement nouveau, a récemment bénéficié de la disponibilité d’outils statistiques appropriés et d'ordinateurs de haute performance. Par conséquent, le cadre de l’ADF constitue une solution de rechange prometteuse et représente une continuation naturelle des approches antérieures. Dans ce projet, on vise principalement une meilleure exploitation de l’information contenue dans les hydrogrammes en tant que courbes conduisant à une prise de décision optimale en se basant sur une compréhension complète de l’événement hydrologique et une estimation précise des risques associés.

Financement : Ministère des Relations internationales du Québec – Coopération franco-québécoise

Collaborateurs : Taha B.M.J Ouarda (INRS),Sophie Dabo-Niang (Université de Lille 3, France)

 

Études appliquées à la relation maladies cardiovasculaires/météorologie/climat au Québec

Ce projet est réalisé dans le cadre du Programme de recherche en santé et changements climatiques 2011-2016 qui s'inscrit dans une perspective de surveillance de la santé publique. Il vise à déterminer les relations entre la surmorbidité et/ou surmortalité pour cause de maladies cardiovasculaires et les conditions météorologiques ou le climat (axe épidémiologique), à améliorer les approches méthodologiques appliquées à cette fin (axe méthodologique), et à optimiser le transfert, l'intégration et l'application des connaissances qui en découlent auprès des publics-cibles.

Financement: Plan d'action 2006-2012 du Québec sur les changements climatiques - Fonds vert - Action 21

Collaborateurs: Taha B.M.J. Ouarda (INRS), Pierre Gosselin et Diane Bélanger (Institut national de la santé publique du Québec)

 

Étude des variables hydrologiques dans la région sud-est de l'Algérie

Les événements hydrologiques extrêmes tels que les crues et les sécheresses (étiages) ont des conséquences socioéconomiques importantes et parfois graves. En Algérie c'est le manque d'eau qui représente le phénomène hydrologique le plus inquiétant. Une capacité considérable d'eau estimée par millions de m3 se perd annuellement à cause des phénomènes de forte évaporation et envasement (sédimentation) dans les infrastructures hydrotechniques. Ceci est particulièrement vrai dans les zones arides et semi-arides situées au sud du pays telle la région de Biskra. Cette préoccupation constitue un des enjeux majeurs pour la population tant sur le plan de la prévention des catastrophes que sur le plan de l'indispensabilité de l'eau. Afin de prévenir ces événements extrêmes, il est essentiel de prédire leurs occurrences et fréquences. Cette prédiction est très importante pour la gestion des réservoirs la construction des ouvrages hydrauliques et la gestion des ressources en eau. Pour cette fin l'analyse fréquentielle (AF) est un ensemble de méthodes statistiques constituant un outil privilégié par les hydrologues. Le suivi de l'évolution de l'envasement ainsi que la prévision à différents termes s'effectuent à travers les levés bathymétriques et par des moyens empiriques. Les résultats attendus de ce projet sont l'amélioration de la gestion de l'envasement aux sites cibles et une meilleure prévision des événements extrêmes.

Financement : Centre de recherches pour le développement international

Collaborateurs: Taha B.M.J. Ouarda (INRS), Abdelhakim Necir (Université de Biskra, Algérie)