Soutenance de M. Zacharie Sirabahenda le 1er novembre

La présentation s'intitule : Caractérisation et estimation des concentrations de sédiments en suspension : cas des bassins versants agricoles de l’Île du Prince Édouard

 

Directeur de recherche : André St-Hilaire

 

Résumé :

Les estuaires et les eaux côtières de l’Île-du-Prince-Édouard constituent un milieu de vie aquatique d’une grande richesse et font l’objet d’impacts négatifs issus des rivières des bassins versants adjacents. La problématique liée à l’augmentation de la turbidité de l’eau par des sédiments en suspension est un de ces impacts majeurs dans les rivières des bassins versants à vocation agricole. Les sols de l’Île-du-Prince-Édouard étant sensibles à l’érosion hydrique, les travaux antérieurs ont reconnu que les pertes en sol agricole représentent un défi environnemental à long terme pour les agriculteurs. 

 

Les travaux qui composent cette thèse proposent une méthodologie qui s’inscrit dans un processus permettant d’outiller les gestionnaires des bassins versants de l’Île-du-Prince-Édouard avec de meilleures méthodes de surveillance des concentrations des sédiments en suspension CSS et d’estimation des CSS et ainsi que de modélisation des pratiques pour la réduction des flux sédimentaires dans les rivières. 

 

Les instruments basés sur le principe de rétrodiffusion optique et de rétrodiffusion acoustique ont été utilisés pour les mesures indirectes des CSS dans les rivières. Le potentiel d’utilisation d’un profileur acoustique de vitesse par effet Doppler comme outil alternatif pour faire le suivi en continu des sédiments en suspension dans une rivière à forte concentration comparativement à l’utilisation d’un turbidimètre a été démontré pour un bassin versant agricole. Un indice variable permettant d’estimer le risque d’érosion à partir de l’utilisation des sols  a été développé et introduit en complément à d’autres variables d’entrées d’un modèle empirique basé sur un système d’inférence neuro-floue adaptative « Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System » ou ANFIS pour l’estimation des CSS dans de multiples rivières Article 2. L’inclusion de cet indice variable permet de tenir compte du caractère  dynamique des facteurs liés à la vulnérabilité des sols à l’érosion hydrique ainsi que de l’occupation et de l’utilisation du territoire. Cet ajout a permis d’améliorer la capacité prédictive du modèle ANFIS. Le potentiel d’utilisation de ce modèle empirique ANFIS dans un cadre de gestion des pratiques agricoles a été testé pour la réduction de la charge sédimentaire en fonction de la largeur de la bande riveraine dans un bassin versant Article 3. Le modèle déterministe SWAT a été appliqué pour la comparaison avec le modèle ANFIS et une largeur de bande riveraine efficace a été estimée pour un bassin versant pour la réduction maximale possible de la charge sédimentaire.