RÉGIONALISATION DES CONCENTRATIONS EXTRÊMES DE SÉDIMENTS EN SUSPENSION DANS LES RIVIÈRES D'AMÉRIQUE DU NORD

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