22 resultados para Hydro

em Université de Lausanne, Switzerland


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Obtaining the desired dry weight in dialysis patients is challenging once residual diuresis has disappeared, considering the trend of increasing dietary salt intake and shortening dialysis time over the last 40 years. We describe the case of a 55-year-old patient of Sudanese origin, who presented excessive interdialytic weight gain and hypertension on maintenance hemodialysis. After failure of conservative measures, a therapy of daily hot water baths of 30minutes each on non-dialysis days was introduced. All clinical parameters improved, including potassium profile. In this article, we review the history, pathophysiological mechanisms, efficacy and possible side effects of this interesting, somewhat forgotten technique.

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Pulmonary involvement is the most frequent extra-articular manifestation of rheumatoid arthritis. The occurrence of a chronic hydro-pneumo-thorax associated with pulmonary nodules is rare. Cavitation of the most superficial nodules and their rupture into the pleural cavity are most likely involved in this complication. The presence of broncho-pleural fistulae may be responsible for the persistence of the phenomenon in our patient.

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PURPOSE: Corticosteroids have recorded beneficial clinical effects and are widely used in medicine. In ophthalmology, besides their treatment benefits, side effects, including ocular toxicity have been observed especially when intraocular delivery is used. The mechanism of these toxic events remains, however, poorly understood. In our present study, we investigated the mechanisms and potential pathways of corticosteroid-induced retinal cell death. METHODS: Rats were sacrificed 24 h and 8 days after an intravitreous injection of 1 microl (40 microg) of Kenacort Retard. The eyes were processed for ultra structure analysis and detection of activated caspase-3, cytochrome-C, apoptosis-inducing factor (AIF), LEI-L-Dnase II, terminal transferase dUTP nick end labeling (TUNEL), and microtubule-associated protein 1-light chain 3 (MAP-LC3). In vitro, rat retinal pigment epithelial cells (RPE), retinal Müller glial cells (RMG) and human ARPE-19 cells were treated with triamcinolone acetonide (TA) or other glucocorticoids. Cell viability was quantified by 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5 phenyltetrazolium bromide test (MTT) assay and cell counts. Nuclei staining, TUNEL assay, annexin-V binding, activated caspase-3 and lactate dehydrogenase (LDH) production characterized cell death. Localization of cytochrome-C, AIF, LEI-and L-Dnase II, and staining with MAP-LC3 or monodansylcadaverine were also carried out. Finally, ARPE-19 cells transfected with AIP-1/Alix were exposed to TA. RESULTS: In vitro incubation of retinal cell in the presence of corticosteroids induced a specific and dose-dependent reduction of cell viability. These toxic events were not associated with the anti-inflammatory activity of these compounds but depended on the hydro solubility of their formulation. Before cell death, extensive cytoplasmic vacuolization was observed in the retinal pigment epithelial (RPE) cells in vivo and in vitro. The cells however, did not show known caspase-dependent or caspase-independent apoptotic reactions. These intracellular vacuoles were negative for MAP-LC3 but some stained positive for monodansylcadaverine. Furthermore, over expression of AIP-1/Alix inhibited RPE cell death. CONCLUSIONS: These observations suggest that corticosteroid-induced retinal cell death may be carried out mainly through a paraptosis pathway.

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Dans le contexte climatique actuel, les régions méditerranéennes connaissent une intensification des phénomènes hydrométéorologiques extrêmes. Au Maroc, le risque lié aux inondations est devenu problématique, les communautés étant vulnérables aux événements extrêmes. En effet, le développement économique et urbain rapide et mal maîtrisé augmente l'exposition aux phénomènes extrêmes. La Direction du Développement et de la Coopération suisse (DDC) s'implique activement dans la réduction des risques naturels au Maroc. La cartographie des dangers et son intégration dans l'aménagement du territoire représentent une méthode efficace afin de réduire la vulnérabilité spatiale. Ainsi, la DDC a mandaté ce projet d'adaptation de la méthode suisse de cartographie des dangers à un cas d'étude marocain (la ville de Beni Mellal, région de Tadla-Azilal, Maroc). La méthode suisse a été adaptée aux contraintes spécifiques du terrain (environnement semi-aride, morphologie de piémont) et au contexte de transfert de connaissances (caractéristiques socio-économiques et pratiques). Une carte des phénomènes d'inondations a été produite. Elle contient les témoins morphologiques et les éléments anthropiques pertinents pour le développement et l'aggravation des inondations. La modélisation de la relation pluie-débit pour des événements de référence, et le routage des hydrogrammes de crue ainsi obtenus ont permis d'estimer quantitativement l'aléa inondation. Des données obtenues sur le terrain (estimations de débit, extension de crues connues) ont permis de vérifier les résultats des modèles. Des cartes d'intensité et de probabilité ont été obtenues. Enfin, une carte indicative du danger d'inondation a été produite sur la base de la matrice suisse du danger qui croise l'intensité et la probabilité d'occurrence d'un événement pour obtenir des degrés de danger assignables au territoire étudié. En vue de l'implémentation des cartes de danger dans les documents de l'aménagement du territoire, nous nous intéressons au fonctionnement actuel de la gestion institutionnelle du risque à Beni Mellal, en étudiant le degré d'intégration de la gestion et la manière dont les connaissances sur les risques influencent le processus de gestion. L'analyse montre que la gestion est marquée par une logique de gestion hiérarchique et la priorité des mesures de protection par rapport aux mesures passives d'aménagement du territoire. Les connaissances sur le risque restent sectorielles, souvent déconnectées. L'innovation dans le domaine de la gestion du risque résulte de collaborations horizontales entre les acteurs ou avec des sources de connaissances externes (par exemple les universités). Des recommandations méthodologiques et institutionnelles issues de cette étude ont été adressées aux gestionnaires en vue de l'implémentation des cartes de danger. Plus que des outils de réduction du risque, les cartes de danger aident à transmettre des connaissances vers le public et contribuent ainsi à établir une culture du risque. - Severe rainfall events are thought to be occurring more frequently in semi-arid areas. In Morocco, flood hazard has become an important topic, notably as rapid economic development and high urbanization rates have increased the exposure of people and assets in hazard-prone areas. The Swiss Agency for Development and Cooperation (SADC) is active in natural hazard mitigation in Morocco. As hazard mapping for urban planning is thought to be a sound tool for vulnerability reduction, the SADC has financed a project aimed at adapting the Swiss approach for hazard assessment and mapping to the case of Morocco. In a knowledge transfer context, the Swiss method was adapted to the semi-arid environment, the specific piedmont morphology and to socio-economic constraints particular to the study site. Following the Swiss guidelines, a hydro-geomorphological map was established, containing all geomorphic elements related to known past floods. Next, rainfall / runoff modeling for reference events and hydraulic routing of the obtained hydrographs were carried out in order to assess hazard quantitatively. Field-collected discharge estimations and flood extent for known floods were used to verify the model results. Flood hazard intensity and probability maps were obtained. Finally, an indicative danger map as defined within the Swiss hazard assessment terminology was calculated using the Swiss hazard matrix that convolves flood intensity with its recurrence probability in order to assign flood danger degrees to the concerned territory. Danger maps become effective, as risk mitigation tools, when implemented in urban planning. We focus on how local authorities are involved in the risk management process and how knowledge about risk impacts the management. An institutional vulnerability "map" was established based on individual interviews held with the main institutional actors in flood management. Results show that flood hazard management is defined by uneven actions and relationships, it is based on top-down decision-making patterns, and focus is maintained on active mitigation measures. The institutional actors embody sectorial, often disconnected risk knowledge pools, whose relationships are dictated by the institutional hierarchy. Results show that innovation in the risk management process emerges when actors collaborate despite the established hierarchy or when they open to outer knowledge pools (e.g. the academia). Several methodological and institutional recommendations were addressed to risk management stakeholders in view of potential map implementation to planning. Hazard assessment and mapping is essential to an integrated risk management approach: more than a mitigation tool, danger maps represent tools that allow communicating on hazards and establishing a risk culture.

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Ochratoxin A (OTA), a mycotoxin and widespread food contaminant, is known for its patent nephrotoxicity and potential neurotoxicity. Previous observations in vitro showed that in the CNS, glial cells were particularly sensitive to OTA. In the search for the molecular mechanisms underlying OTA neurotoxicity, we investigated the relationship between OTA toxicity and glial reactivity, in serum-free aggregating brain cell cultures. Using quantitative reverse transcriptase-polymerase chain reaction to analyze changes in gene expression, we found that in astrocytes, non cytotoxic concentrations of OTA down-regulated glial fibrillary acidic protein, while it up-regulated vimentin and the peroxisome proliferator-activated receptor-gamma expression. OTA also up-regulated the inducible nitric oxide synthase and the heme oxygenase-1. These OTA-induced alterations in gene expression were more pronounced in cultures at an advanced stage of maturation. The natural peroxisome proliferator-activated receptor-gamma ligand, 15-deoxy-delta(12,14) prostaglandin J2, and the cyclic AMP analog, bromo cyclic AMP, significantly attenuated the strong induction of peroxisome proliferator-activated receptor-gamma and inducible nitric oxide synthase, while they partially reversed the inhibitory effect of OTA on glial fibrillary acidic protein. The present results show that OTA affects the cytoskeletal integrity of astrocytes as well as the expression of genes pertaining to the brain inflammatory response system, and suggest that a relationship exists between the inflammatory events and the cytoskeletal changes induced by OTA. Furthermore, these results suggest that, by inducing an atypical glial reactivity, OTA may severely affect the neuroprotective capacity of glial cells.

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Executive Summary Electricity is crucial for modern societies, thus it is important to understand the behaviour of electricity markets in order to be prepared to face the consequences of policy changes. The Swiss electricity market is now in a transition stage from a public monopoly to a liberalised market and it is undergoing an "emergent" liberalisation - i.e. liberalisation taking place without proper regulation. The withdrawal of nuclear capacity is also being debated. These two possible changes directly affect the mechanisms for capacity expansion. Thus, in this thesis we concentrate on understanding the dynamics of capacity expansion in the Swiss electricity market. A conceptual model to help understand the dynamics of capacity expansion in the Swiss electricity market is developed an explained in the first essay. We identify a potential risk of imports dependence. In the second essay a System Dynamics model, based on the conceptual model, is developed to evaluate the consequences of three scenarios: a nuclear phase-out, the implementation of a policy for avoiding imports dependence, and the combination of both. We conclude that the Swiss market is not well prepared to face unexpected changes of supply and demand, and we identify a risk of imports dependence, mainly in the case of a nuclear phase-out. The third essay focus on the opportunity cost of hydro-storage power generation, one of the main generation sources in Switzerland. We use and extended version of our model to test different policies for assigning an opportunity cost to hydro-storage power generation. We conclude that the preferred policies are different for different market participants and depend on market structure.

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The research considers the problem of spatial data classification using machine learning algorithms: probabilistic neural networks (PNN) and support vector machines (SVM). As a benchmark model simple k-nearest neighbor algorithm is considered. PNN is a neural network reformulation of well known nonparametric principles of probability density modeling using kernel density estimator and Bayesian optimal or maximum a posteriori decision rules. PNN is well suited to problems where not only predictions but also quantification of accuracy and integration of prior information are necessary. An important property of PNN is that they can be easily used in decision support systems dealing with problems of automatic classification. Support vector machine is an implementation of the principles of statistical learning theory for the classification tasks. Recently they were successfully applied for different environmental topics: classification of soil types and hydro-geological units, optimization of monitoring networks, susceptibility mapping of natural hazards. In the present paper both simulated and real data case studies (low and high dimensional) are considered. The main attention is paid to the detection and learning of spatial patterns by the algorithms applied.

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Les laves torrentielles sont l'un des vecteurs majeurs de sédiments en milieu montagneux. Leur comportement hydrogéomorphologique est contrôlé par des facteurs géologique, géomorphologique, topographique, hydrologique, climatique et anthropique. Si, en Europe, la recherche s'est plus focalisée sur les aspects hydrologiques que géomorphologiques de ces phénomènes, l'identification des volumes de sédiments potentiellement mobilisables au sein de petits systèmes torrentiels et des processus responsables de leur transfert est d'une importance très grande en termes d'aménagement du territoire et de gestion des dangers naturels. De plus, une corrélation entre des événements pluviométriques et l'occurrence de laves torrentielles n'est pas toujours établie et de nombreux événements torrentiels semblent se déclencher lorsqu'un seuil géomorphologique intrinsèque (degré de remplissage du chenal) au cours d'eau est atteint.Une méthodologie pragmatique a été développée pour cartographier les stocks sédimentaires constituant une source de matériaux pour les laves torrentielles, comme outil préliminaire à la quantification des volumes transportés par ces phénomènes. La méthode s'appuie sur des données dérivées directement d'analyses en environnement SIG réalisées sur des modèles numériques d'altitude de haute précision, de mesures de terrain et d'interprétation de photographies aériennes. La méthode a été conçue pour évaluer la dynamique des transferts sédimentaires, en prenant en compte le rôle des différents réservoirs sédimentaires, par l'application du concept de cascade sédimentaire sous un angle cartographique.Les processus de transferts sédimentaires ont été étudiés dans deux bassins versants des Alpes suisses (torrent du Bruchi, à Blatten beiNaters et torrent du Meretschibach, à Agarn). La cartographie géomorphologique a été couplée avec des mesures complémentaires permettant d'estimer les flux sédimentaires et les taux d'érosion (traçages de peinture, piquets de dénudation et utilisation du LiDAR terrestre). La méthode proposée se révèle innovatrice en comparaison avec la plupart des systèmes de légendes géomorphologiques existants, qui ne sont souvent pas adaptés pour cartographier de manière satisfaisante les systèmes géomorphologiques complexes et actifs que sont les bassins torrentiels. L'intérêt de cette méthode est qu'elle permet l'établissement d'une cascade sédimentaire, mais uniquement pour des systèmes où l'occurrence d'une lave torrentielle est contrôlé par le degré de remplissage en matériaux du chenal. Par ailleurs, le produit cartographique ne peut être directement utilisé pour la création de cartes de dangers - axées sur les zones de dépôt - mais revêt un intérêt pour la mise en place de mesures de correction et pour l'installation de systèmes de monitoring ou d'alerte.La deuxième partie de ce travail de recherche est consacrée à la cartographie géomorphologique. Une analyse a porté sur un échantillon de 146 cartes ou systèmes de légende datant des années 1950 à 2009 et réalisés dans plus de 40 pays. Cette analyse a permis de mettre en évidence la diversité des applications et des techniques d'élaboration des cartes géomorphologiques. - Debris flows are one of the most important vectors of sediment transfer in mountainous areas. Their hydro-geomorphological behaviour is conditioned by geological, geomorphological, topographical, hydrological, climatic and anthropic factors. European research in torrential systems has focused more on hydrological processes than on geomorphological processes acting as debris flow triggers. Nevertheless, the identification of sediment volumes that have the potential to be mobilised in small torrential systems, as well as the recognition of processes responsible for their mobilisation and transfer within the torrential system, are important in terms of land-use planning and natural hazard management. Moreover, a correlation between rainfall and debris flow occurrence is not always established and a number of debris flows seems to occur when a poorly understood geomorphological threshold is reached.A pragmatic methodology has been developed for mapping sediment storages that may constitute source zone of bed load transport and debris flows as a preliminary tool before quantifying their volumes. It is based on data directly derived from GIS analysis using high resolution DEM's, field measurements and aerial photograph interpretations. It has been conceived to estimate sediment transfer dynamics, taking into account the role of different sediment stores in the torrential system applying the concept of "sediment cascade" in a cartographic point of view.Sediment transfer processes were investigated in two small catchments in the Swiss Alps (Bruchi torrent, Blatten bei Naters and Meretschibach torrent, Agarn). Thorough field geomorphological mapping coupled with complementary measurements were conducted to estimate sediment fluxes and denudation rates, using various methods (reference coloured lines, wooden markers and terrestrial LiDAR). The proposed geomorphological mapping methodology is quite innovative in comparison with most legend systems that are not adequate for mapping active and complex geomorphological systems such as debris flow catchments. The interest of this mapping method is that it allows the concept of sediment cascade to be spatially implemented but only for supply-limited systems. The map cannot be used directly for the creation of hazard maps, focused on the deposition areas, but for the design of correction measures and the implementation of monitoring and warning systems.The second part of this work focuses on geomorphological mapping. An analysis of a sample of 146 (extracts of) maps or legend systems dating from the middle of the 20th century to 2009 - realised in more than 40 different countries - was carried out. Even if this study is not exhaustive, it shows a clear renewed interest for the discipline worldwide. It highlights the diversity of applications, techniques (scale, colours and symbology) used for their conception.

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Les instabilités engendrées par des gradients de densité interviennent dans une variété d'écoulements. Un exemple est celui de la séquestration géologique du dioxyde de carbone en milieux poreux. Ce gaz est injecté à haute pression dans des aquifères salines et profondes. La différence de densité entre la saumure saturée en CO2 dissous et la saumure environnante induit des courants favorables qui le transportent vers les couches géologiques profondes. Les gradients de densité peuvent aussi être la cause du transport indésirable de matières toxiques, ce qui peut éventuellement conduire à la pollution des sols et des eaux. La gamme d'échelles intervenant dans ce type de phénomènes est très large. Elle s'étend de l'échelle poreuse où les phénomènes de croissance des instabilités s'opèrent, jusqu'à l'échelle des aquifères à laquelle interviennent les phénomènes à temps long. Une reproduction fiable de la physique par la simulation numérique demeure donc un défi en raison du caractère multi-échelles aussi bien au niveau spatial et temporel de ces phénomènes. Il requiert donc le développement d'algorithmes performants et l'utilisation d'outils de calculs modernes. En conjugaison avec les méthodes de résolution itératives, les méthodes multi-échelles permettent de résoudre les grands systèmes d'équations algébriques de manière efficace. Ces méthodes ont été introduites comme méthodes d'upscaling et de downscaling pour la simulation d'écoulements en milieux poreux afin de traiter de fortes hétérogénéités du champ de perméabilité. Le principe repose sur l'utilisation parallèle de deux maillages, le premier est choisi en fonction de la résolution du champ de perméabilité (grille fine), alors que le second (grille grossière) est utilisé pour approximer le problème fin à moindre coût. La qualité de la solution multi-échelles peut être améliorée de manière itérative pour empêcher des erreurs trop importantes si le champ de perméabilité est complexe. Les méthodes adaptatives qui restreignent les procédures de mise à jour aux régions à forts gradients permettent de limiter les coûts de calculs additionnels. Dans le cas d'instabilités induites par des gradients de densité, l'échelle des phénomènes varie au cours du temps. En conséquence, des méthodes multi-échelles adaptatives sont requises pour tenir compte de cette dynamique. L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes multi-échelles adaptatifs et efficaces pour la simulation des instabilités induites par des gradients de densité. Pour cela, nous nous basons sur la méthode des volumes finis multi-échelles (MsFV) qui offre l'avantage de résoudre les phénomènes de transport tout en conservant la masse de manière exacte. Dans la première partie, nous pouvons démontrer que les approximations de la méthode MsFV engendrent des phénomènes de digitation non-physiques dont la suppression requiert des opérations de correction itératives. Les coûts de calculs additionnels de ces opérations peuvent toutefois être compensés par des méthodes adaptatives. Nous proposons aussi l'utilisation de la méthode MsFV comme méthode de downscaling: la grille grossière étant utilisée dans les zones où l'écoulement est relativement homogène alors que la grille plus fine est utilisée pour résoudre les forts gradients. Dans la seconde partie, la méthode multi-échelle est étendue à un nombre arbitraire de niveaux. Nous prouvons que la méthode généralisée est performante pour la résolution de grands systèmes d'équations algébriques. Dans la dernière partie, nous focalisons notre étude sur les échelles qui déterminent l'évolution des instabilités engendrées par des gradients de densité. L'identification de la structure locale ainsi que globale de l'écoulement permet de procéder à un upscaling des instabilités à temps long alors que les structures à petite échelle sont conservées lors du déclenchement de l'instabilité. Les résultats présentés dans ce travail permettent d'étendre les connaissances des méthodes MsFV et offrent des formulations multi-échelles efficaces pour la simulation des instabilités engendrées par des gradients de densité. - Density-driven instabilities in porous media are of interest for a wide range of applications, for instance, for geological sequestration of CO2, during which CO2 is injected at high pressure into deep saline aquifers. Due to the density difference between the C02-saturated brine and the surrounding brine, a downward migration of CO2 into deeper regions, where the risk of leakage is reduced, takes place. Similarly, undesired spontaneous mobilization of potentially hazardous substances that might endanger groundwater quality can be triggered by density differences. Over the last years, these effects have been investigated with the help of numerical groundwater models. Major challenges in simulating density-driven instabilities arise from the different scales of interest involved, i.e., the scale at which instabilities are triggered and the aquifer scale over which long-term processes take place. An accurate numerical reproduction is possible, only if the finest scale is captured. For large aquifers, this leads to problems with a large number of unknowns. Advanced numerical methods are required to efficiently solve these problems with today's available computational resources. Beside efficient iterative solvers, multiscale methods are available to solve large numerical systems. Originally, multiscale methods have been developed as upscaling-downscaling techniques to resolve strong permeability contrasts. In this case, two static grids are used: one is chosen with respect to the resolution of the permeability field (fine grid); the other (coarse grid) is used to approximate the fine-scale problem at low computational costs. The quality of the multiscale solution can be iteratively improved to avoid large errors in case of complex permeability structures. Adaptive formulations, which restrict the iterative update to domains with large gradients, enable limiting the additional computational costs of the iterations. In case of density-driven instabilities, additional spatial scales appear which change with time. Flexible adaptive methods are required to account for these emerging dynamic scales. The objective of this work is to develop an adaptive multiscale formulation for the efficient and accurate simulation of density-driven instabilities. We consider the Multiscale Finite-Volume (MsFV) method, which is well suited for simulations including the solution of transport problems as it guarantees a conservative velocity field. In the first part of this thesis, we investigate the applicability of the standard MsFV method to density- driven flow problems. We demonstrate that approximations in MsFV may trigger unphysical fingers and iterative corrections are necessary. Adaptive formulations (e.g., limiting a refined solution to domains with large concentration gradients where fingers form) can be used to balance the extra costs. We also propose to use the MsFV method as downscaling technique: the coarse discretization is used in areas without significant change in the flow field whereas the problem is refined in the zones of interest. This enables accounting for the dynamic change in scales of density-driven instabilities. In the second part of the thesis the MsFV algorithm, which originally employs one coarse level, is extended to an arbitrary number of coarse levels. We prove that this keeps the MsFV method efficient for problems with a large number of unknowns. In the last part of this thesis, we focus on the scales that control the evolution of density fingers. The identification of local and global flow patterns allows a coarse description at late times while conserving fine-scale details during onset stage. Results presented in this work advance the understanding of the Multiscale Finite-Volume method and offer efficient dynamic multiscale formulations to simulate density-driven instabilities. - Les nappes phréatiques caractérisées par des structures poreuses et des fractures très perméables représentent un intérêt particulier pour les hydrogéologues et ingénieurs environnementaux. Dans ces milieux, une large variété d'écoulements peut être observée. Les plus communs sont le transport de contaminants par les eaux souterraines, le transport réactif ou l'écoulement simultané de plusieurs phases non miscibles, comme le pétrole et l'eau. L'échelle qui caractérise ces écoulements est définie par l'interaction de l'hétérogénéité géologique et des processus physiques. Un fluide au repos dans l'espace interstitiel d'un milieu poreux peut être déstabilisé par des gradients de densité. Ils peuvent être induits par des changements locaux de température ou par dissolution d'un composé chimique. Les instabilités engendrées par des gradients de densité revêtent un intérêt particulier puisque qu'elles peuvent éventuellement compromettre la qualité des eaux. Un exemple frappant est la salinisation de l'eau douce dans les nappes phréatiques par pénétration d'eau salée plus dense dans les régions profondes. Dans le cas des écoulements gouvernés par les gradients de densité, les échelles caractéristiques de l'écoulement s'étendent de l'échelle poreuse où les phénomènes de croissance des instabilités s'opèrent, jusqu'à l'échelle des aquifères sur laquelle interviennent les phénomènes à temps long. Etant donné que les investigations in-situ sont pratiquement impossibles, les modèles numériques sont utilisés pour prédire et évaluer les risques liés aux instabilités engendrées par les gradients de densité. Une description correcte de ces phénomènes repose sur la description de toutes les échelles de l'écoulement dont la gamme peut s'étendre sur huit à dix ordres de grandeur dans le cas de grands aquifères. Il en résulte des problèmes numériques de grande taille qui sont très couteux à résoudre. Des schémas numériques sophistiqués sont donc nécessaires pour effectuer des simulations précises d'instabilités hydro-dynamiques à grande échelle. Dans ce travail, nous présentons différentes méthodes numériques qui permettent de simuler efficacement et avec précision les instabilités dues aux gradients de densité. Ces nouvelles méthodes sont basées sur les volumes finis multi-échelles. L'idée est de projeter le problème original à une échelle plus grande où il est moins coûteux à résoudre puis de relever la solution grossière vers l'échelle de départ. Cette technique est particulièrement adaptée pour résoudre des problèmes où une large gamme d'échelle intervient et évolue de manière spatio-temporelle. Ceci permet de réduire les coûts de calculs en limitant la description détaillée du problème aux régions qui contiennent un front de concentration mobile. Les aboutissements sont illustrés par la simulation de phénomènes tels que l'intrusion d'eau salée ou la séquestration de dioxyde de carbone.

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Degradation of fatty acids having cis-double bonds on even-numbered carbons requires the presence of auxiliary enzymes in addition to the enzymes of the core beta-oxidation cycle. Two alternative pathways have been described to degrade these fatty acids. One pathway involves the participation of the enzymes 2, 4-dienoyl-coenzyme A (CoA) reductase and Delta(3)-Delta(2)-enoyl-CoA isomerase, whereas the second involves the epimerization of R-3-hydroxyacyl-CoA via a 3-hydroxyacyl-CoA epimerase or the action of two stereo-specific enoyl-CoA hydratases. Although degradation of these fatty acids in bacteria and mammalian peroxisomes was shown to involve mainly the reductase-isomerase pathway, previous analysis of the relative activity of the enoyl-CoA hydratase II (also called R-3-hydroxyacyl-CoA hydro-lyase) and 2,4-dienoyl-CoA reductase in plants indicated that degradation occurred mainly through the epimerase pathway. We have examined the implication of both pathways in transgenic Arabidopsis expressing the polyhydroxyalkanoate synthase from Pseudomonas aeruginosa in peroxisomes and producing polyhydroxyalkanoate from the 3-hydroxyacyl-CoA intermediates of the beta-oxidation cycle. Analysis of the polyhydroxyalkanoate synthesized in plants grown in media containing cis-10-heptadecenoic or cis-10-pentadecenoic acids revealed a significant contribution of both the reductase-isomerase and epimerase pathways to the degradation of these fatty acids.

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L'objectif initial du programme dans lequel ont été réalisées les études était d'analyser les conflits d'utilisation de l'eau. Il est apparu que le principal problème en termes d'aménagements hydrauliques pour l'approvisionnement en eau potable et l'irrigation est l'inadaptation des projets aux caractéristiques hydrologiques de la région et aux besoins des populations. La fourniture d'eau potable est un enjeu majeur, les programmes d'aménagement de puits ont privilégié un objectif d'accès à l'eau par la construction de puits cimentés n'offrant aucune amélioration, comparativement aux puits traditionnels, en matière de qualité de l'eau. L'eau des puits modernes est en effet hautement contaminée du fait de la contamination généralisée des nappes. Les investissements en matière d'approvisionnement en eau domestique ont été insuffisants par rapport aux besoins. Les investissements sont par contre hors de proportion pour ce qui concerne le développement de l'irrigation. Les agriculteurs ayant développé l'irrigation sans l'appui d'un projet ont opté pour une stratégie d'investissement à bas coût. L'investissement est de quelques centaines de millier de FCFA par hectare alors qu'il se chiffre en dizaines de million pour l'aménagement des périmètres hydro agricoles et à plus d'un million dans le cas du programme d'appui à la petite irrigation privée. De plus, les conditions d'attribution d'une aide financière dans le cadre de ce programme excluent la grande majorité des agriculteurs.

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L'épuisement des énergies fossiles est un thème d'actualité dont les prémices datent, selon l'opinion courante, des années 1970 et du premier choc pétrolier. En réalité, c'est une préoccupation plus ancienne, intimement liée à l'ère industrielle. Dans la deuxième partie du XIXème siècle, les économistes se sont penchés sur la question de l'épuisement des minerais, 'objet non identifié' jusqu'alors et nécessitant la mise sur pied de nouveaux outils d'analyse (effet-rebond chez Jevons, rente minière chez Marshall-Einaudi notamment). Avec le progrès des techniques et l'apparition de nouvelles énergies (pétrole, hydro-électricité), leurs craintes de déclin industriel se sont progressivement dissipées dans les années 1910 et 1920. Mais ces évolutions tenant à l'histoire des faits ne sont pas les seules à considérer. Des facteurs internes à la discipline économique, comme l'émergence du marginalisme dans les années 1870 et de la théorie de l'épargne et du capital dans les années 1890, ont aussi changé le regard des économistes sur la question de l'épuisement des ressources. Pourquoi ? Comment ? Quels enseignements peut-on en tirer pour les défis environnementaux d'aujourd'hui ? Voilà les questions qui sont traitées dans ce travail de thèse.

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The physiological processes that maintain body homeostasis oscillate during the day. Diurnal changes characterize kidney functions, comprising regulation of hydro-electrolytic and acid-base balance, reabsorption of small solutes and hormone production. Renal physiology is characterized by 24-h periodicity and contributes to circadian variability of blood pressure levels, related as well to nychthemeral changes of sodium sensitivity, physical activity, vascular tone, autonomic function and neurotransmitter release from sympathetic innervations. The circadian rhythmicity of body physiology is driven by central and peripheral biological clockworks and entrained by the geophysical light/dark cycle. Chronodisruption, defined as the mismatch between environmental-social cues and physiological-behavioral patterns, causes internal desynchronization of periodic functions, leading to pathophysiological mechanisms underlying degenerative, immune related, metabolic and neoplastic diseases. In this review we will address the genetic, molecular and anatomical elements that hardwire circadian rhythmicity in renal physiology and subtend disarray of time-dependent changes in renal pathology.

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Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.