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dc.contributor.advisorGoïta, Kalifa
dc.contributor.advisorMagagi, Ramata
dc.contributor.authorYoussouf Toure, Mohamed Aminefr
dc.date.accessioned2016-09-16T15:21:06Z
dc.date.available2016-09-16T15:21:06Z
dc.date.created2016fr
dc.date.issued2016-09-16
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/9550
dc.description.abstractRésumé : Les eaux souterraines ont un impact majeur sur la vie terrestre, les besoins domestiques et le climat. Elles sont aussi un maillon essentiel du cycle hydrologique. Au Canada par exemple, plus de 30 % de la population est tributaire des eaux souterraines pour leur alimentation en eau potable. Ces ressources subissent de nombreuses pressions sous l’influence de certains facteurs comme la salinisation, la contamination et l’épuisement. La variabilité du climat et la demande croissante sur ces ressources imposent l'amélioration de nos connaissances sur les eaux souterraines. L’objectif principal du projet de recherche est d’exploiter les données d’anomalies (TWS) de la mission Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) pour localiser, quantifier et analyser les variations des eaux souterraines à travers les bassins versants du Bas-Mackenzie, du Saint-Laurent, du Nord-Québec et du Labrador. Il s’agit aussi d’analyser l’influence des cycles d’accumulation et de fonte de neige sur les variations du niveau des eaux souterraines. Pour estimer les variations des eaux souterraines, la connaissance des autres paramètres du bilan hydrologique est nécessaire. Ces paramètres sont estimés à l’aide des sorties du modèles de surface CLM du Système Global d’Assimilation des Données de la Terre (GLDAS). Les données GRACE qui ont été utilisées sont celles acquises durant la période allant de mars 2002 à août 2012. Les résultats ont été évalués à partir d’enregistrements de niveaux piézométriques provenant de 1841 puits localisés dans les aquifères libres du bassin des réseaux de suivi des eaux souterraines au Canada. Les valeurs de rendements spécifiques des différents types d’aquifères de chaque puits et celles des variations mensuelles du niveau d’eau dans ces puits ont été utilisées pour estimer les variations des anomalies des eaux souterraines in-situ. L’étude de corrélation entre les variations des anomalies des eaux souterraines estimées à partir de la combinaison GRACE-GLDAS et celles issues de données in-situ révèle des concordances significatives avec des valeurs de 𝑅=0,46 et 𝑅 = 0,50 entre ΔGW et ΔGWPiézo, respectivement pour le bassin du Bas-Mackenzie et celui du Saint-Laurent. Quant à la combinaison de tous les bassins, elle s’est caractérisée par une corrélation un peu plus faible (𝑅=0,44). Les valeurs des coefficients de corrélation calculée avec des données indépendantes de SWE venant des produits GlobSnow ; R = -0,68 sur le bassin du Bas-Mackenzie, R = -0,76 sur le bassin versant du Nord-du-Québec et du Labrador, R = -0,51 sur le bassin versant du Saint-Laurent et R = -0,52 pour les trois bassins réunis, montrent que ΔGW est très sensible à la quantité d’eau dans la neige, avec des spécificités pour chaque bassin versant étudié.fr
dc.description.abstractAbstract : Groundwater is an important component of the hydrological cycle. In Canada, more than 30% of the population relies on the main source of water for domestic use. These resources are under pressure factors such as salinization, contamination and exhaustion. Our knowledge on groundwater needs improvement because of climate variability and an increasing demand for these resources. The main objective of this project is to use the Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) mission data (TWS) anomalies to locate, quantify and analyze the groundwater changes in Mackenzie St. Lawrence, North-Quebec and Labrador basins. Also this work aims to analyze the influence of accumulation cycles and snowmelt on groundwater level changes. For this groundwater changes estimation, it is necessary to estimate other water balance parameters. These parameters are estimated by using the outputs of the land surface model CLM of the Global Land Data Assimilation System (GLDAS) Data Products. The TWS data used are from March 2002 to august 2012. The results were evaluated by using the groundwater levels records from 1841 wells located in the free aquifers of different Canadian groundwater monitoring networks. The Specific yields values of the different types of aquifers from each well and the monthly changes in the water level in these wells were used to estimate changes in the in-situ groundwater anomalies. The correlation study between changes in groundwater anomalies estimated from the combination GRACE-GLDAS and those from in-situ data reveals significant matches with values of R = 0,46 and R = 0,50 between ΔGW and ΔGWPiézo respectively for the Lower-Mackenzie and the St. Lawrence basins. The combination of all the basins is characterized by a slightly weaker correlation (R = 0, 44).The correlation coefficients calculated with an independent data coming from SWE GlobSnow products are R = -0, 68 for Lower-Mackenzie River Basin, R = -0, 76 for Nord-du-Québec and Labrador basin, R = -0, 51 for St. Lawrence basin and R = -0, 52 for the three basins taken together. These correlations show that ΔGW is very sensitive to the snowmelt water amount, but with specificities for each studied basin.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Mohamed Amine Youssouf Tourefr
dc.rightsAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/*
dc.subjectGRACEfr
dc.subjectGLDASfr
dc.subjectCLMfr
dc.subjectBassin versantfr
dc.subjectMesures piézométriquesfr
dc.subjectRendement spécifiquesfr
dc.subjectBasinfr
dc.subjectPiezometric measurementsfr
dc.subjectSpecific yieldfr
dc.titleAnalyse des données de la mission Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) sur des bassins versants choisis au Canada pour la caractérisation des eaux souterraines.fr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineTélédétectionfr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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