Estimation de la recharge de la nappe phréatique du Continental Terminal (Niamey, Niger) à partir des teneurs en tritium

Dans l'environnement typiquement sahélien de la région de Niamey, la réalimentation de la nappe phréatique du Continental Terminal est essentiellement due à l'infiltration de la pluie concentrée dans les mares endoréiques temporaires. Les teneurs en tritium sont un bon indicateur de l'intensité de la recharge. Un modèle simple utilise une chronique reconstituée des teneurs de la pluie à Niamey depuis 40 ans et fournit les taux de renouvellement correspondant aux valeurs mesurées dans la nappe (25 mm/an). Ces résultats sont cohérents avec ceux de l'approche hydrodynamique. (Résumé d'auteur

Recombinant Human Adenovirus with Rat MIP-2 Gene Insertion Causes Prolonged PMN Recruitment to the Murine Brain

Single injections of recombinant cytokines/chemokines into tissue have provided insights into their possible roles during the inflammatory response. Adenoviral technology may allow us to mimic the in vivo situation more closely, with protein generated in a continuous but transient fashion. Replication-deficient human type 5 adenovirus containing a rat macrophage inflammatory protein-2 ( MIP-2 ) gene insertion and cytomegalovirus promoter was injected into the mouse brain to investigate the inflammatory response to continuous overproduction of MIP-2. Adenovirus with a LacZ gene insertion expressing Β-galactosidase was used as a control. At doses of 10 4 to 10 7 plaque-forming units, a minimal inflammatory response was detected to the LacZ virus, with leukocyte recruitment that was restricted to the injection site. A dose of 10 7 plaque-forming units of both the LacZ and the MIP-2 vector produced extensive transgene product expression that persisted for at least 7 days. Astrocytes, recognized by their morphology, were the predominant cell type expressing MIP-2 and Β-galactosidase. A dose of 10 7 plaque-forming units of MIP-2 vector caused dramatic polymorphonuclear leukocyte (PMN) recruitment to the brain parenchyma after 2 days. PMN recruitment was still observed after 4 and 7 days, but had become more localized to the injection site and was associated with numerous foam-like macrophages. At both 2 and 7 days the blood-brain barrier was breached in the region of leukocyte recruitment. Despite the extent of leukocyte recruitment there were no overt signs of neuronal degeneration or demyelination. Our findings demonstrate that continuous production of MIP-2 in the CNS results in persistent PMN recruitment to the brain parenchyma with no evidence of tachyphylaxis. The lack of PMN recruitment to the brain parenchyma following CNS injury may be a result of deficient production of PMN chemoattractants.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/75633/1/j.1460-9568.1996.tb01324.x.pd

CAR-associated vesicular transport of an adenovirus in motor neuron axons.

Axonal transport is responsible for the movement of signals and cargo between nerve termini and cell bodies. Pathogens also exploit this pathway to enter and exit the central nervous system. In this study, we characterised the binding, endocytosis and axonal transport of an adenovirus (CAV-2) that preferentially infects neurons. Using biochemical, cell biology, genetic, ultrastructural and live-cell imaging approaches, we show that interaction with the neuronal membrane correlates with coxsackievirus and adenovirus receptor (CAR) surface expression, followed by endocytosis involving clathrin. In axons, long-range CAV-2 motility was bidirectional with a bias for retrograde transport in nonacidic Rab7-positive organelles. Unexpectedly, we found that CAR was associated with CAV-2 vesicles that also transported cargo as functionally distinct as tetanus toxin, neurotrophins, and their receptors. These results suggest that a single axonal transport carrier is capable of transporting functionally distinct cargoes that target different membrane compartments in the soma. We propose that CAV-2 transport is dictated by an innate trafficking of CAR, suggesting an unsuspected function for this adhesion protein during neuronal homeostasis

Quality and value of solar probabilistic forecasting

La prévision solaire est un élément central de la plupart des solutions d’intégration à large échelle de l’énergie solaire au sein des mix électriques. L’objectif de ce travail est de démontrer que l’utilisation de prévisions probabilistes, encore peu fréquente à l’échelle industrielle, est pertinente pour de nombreuses applications. Comme la littérature ayant trait à la valeur des prévisions est peu fournie, au contraire de celle étudiant leur qualité,nous souhaitons établir des liens entre qualité et valeur. S’ils peuvent être généralisés,ceux-ci permettraient de démontrer et de comprendre la valeur ajoutée des prévisions probabilistes. Dans une première étape, un cadre d’évaluation de la qualité des prévisions probabilistes est présenté. Il est constitué d’un ensemble de métriques, d’outils graphiques et de modèles de référence. À l’issue d’une revue bibliographique qui recense différentes métriques probabilistes, nous proposons un nouvel outil appelé matrice d’espérance qui a pour but de comparer celles-ci. Il permet dans un premier temps de sélectionner les scores les plus adaptés pour répondre aux questions de recherche, et dans un second temps de quantifier les gains potentiels de qualité que l’utilisation de prévisions probabilistes permet théoriquement d’obtenir. Pour compléter ce cadre de référence, nous introduisons un nouveau modèle de référence que nous suggérons d’appeler CSD-CLIM. Il est construit sur l’idée d’utiliser au mieux toute l’information contenue dans les données historiques d’observations d’un site pour concevoir une prévision fiable, de qualité supérieure à celle des modèles de référence communément utilisés. Ensuite, les gains réellement obtenus que l’on peut effectivement attribuer à l’utilisation de l’approche probabiliste sont calculés pour plusieurs modèles de prévision probabiliste couramment utilisés et pour un ensemble de six sites présentant différentes conditions climatologiques. Ce calcul est effectué à l’aide d’une nouvelle méthodologie nommée “MC-CRPS”, pour des prévisions J+1 construites par post-traitement statistique de prévisions d’ensemble.Une seconde étape est dédiée à l’étude de la valeur des prévisions du point de vue de l’utilisateur. La valeur d’une prévision dépend de son utilisation, il est donc nécessaire de choisir un cas d’application pratique pour la mesurer. Pour un acteur industriel,elle mesure le bénéfice apporté par l’utilisation de cette prévision dans un contexte de prise de décision. Une recherche théorique est conduite sur la manière de modéliser les coûts associés aux décisions prises à l’aide de la prévision. On parvient à proposer une méthodologie d’évaluation de la valeur dans un cadre d’utilisation bien défini. Celle-ci recommande l’utilisation d’un graphique combinant deux informations indépendantes, à savoir la structure des coûts et les performances de la prévision pour tous les niveaux de probabilité. Cet outil permet donc de décorréler les facteurs explicatifs provenant de la qualité de la prévision et du contexte du marché.Cette méthodologie est finalement utilisée pour expliquer les résultats obtenus lors de l’utilisation de différentes prévisions pour la valorisation de la production électrique d’une centrale solaire sur trois marchés de l’électricité. Les résultats prouvent que la structure des prix du marché a bien un rôle fondamental sur la valeur effective des prévisions. À nouveau, les gains de l’approche probabiliste par rapport à l’approche déterministe sont évalués puis comparés aux gains de qualité. Les valeurs des prévisions probabilistes surpassent celles des prévisions déterministes. Dans un contexte d’utilisation industrielle où la structure de coûts devient elle-même incertaine, il est nécessaire de disposer également d’une prévision des prix du marché. Une méthode simple a été implémentée. Cette incertitude supplémentaire entraîne une diminution de la différence de valeur entre prévisions probabilites et déterministes.Solar forecasting is a major asset in many solutions for large-scale integration of solar power into electricity mixes. This work aims to prove that probabilistic forecasting, yet not frequently used at an industrial scale, is nonetheless for many applications. Since the scientific literature related to value of forecasts is rare, contrary to literature about quality, this work is devoted to establishing links between quality and value. If they can be generalized, they would demonstrate and help the understanding of added-value of probabilistic forecasting. In a first step, a framework for the assessment of quality of probabilistic forecasts is presented. It is constituted of metrics, graphic tools and reference benchmark models. After a bibliographiv review focused on probabilistic metrics, a new tool called “outcome matrix” designed for the comparison of probabilistic metrics is presented. It is firstly used to select the most appropriate scores for the research question, and then to quantify the potential benefits in terms of quality that the usage of probabilistic forecasting may bring. In order to complete the framework of quality assessment of probabilistic forecasts, we propose a new reference model to benchmark solar probabilistic forecasts called “CSDCLIM”. The main idea is to use at best all knowledge contained in the historical data of a site to generate a reliable forecast. The quality of this model slightly outperforms those of commonly used reference models. Finally, the benefits really obtained from the use of probabilistic forecasts are calculated for several probabilistic forecasting models from the literature and on six sites facing very different climatologies. This calculation is made with a new methodology called “MC-CRPS”, for day-ahead forecasts built by post-processing of ensemble forecasts provided by ECMWF. A second step is dedicated to the study of the value of forecasts from a user perspective. The value of a forecast depends on its usage, and it is then necessary to select a practical case study to quantify it. For industrials, it measures the gains brought by this forecast in a decision-making process. A theoretical research is contucted on the way to model the cost associated to decisions based on the forecast. A methodology for the evaluation of the value of a probabilistic forecast of continuous variables is proposed. It consists in the usage of a plot that combines two independant informations, namely the cost structure and the skills of the forecast for all the different probability levels. This methodology allows to consider separately the factors explicable by the quality of the forecast and by the market cost structure. Finally, this methodology is used for the analysis of the results obtained by different forecasting models for the economic optimization of the production of a solar powerplant on three different electricity markets. The results tend to prove that the cost structure has indeed a crucial role on the effective economic value of forecasts. Again, the gains of the probabilistic approach compared to the deterministic approach are evaluated and compared with quality gains. For an industrial usage, it must be noted that it is necessary to have also a forecasting model dedicated to market prices. A simple method of such a forecast has been implemented. On the considered cases, the values of the probabilistic forecasts outpace those of deterministic forecasts. However, the differences between these two approaches decrease as soon as the cost structure is itself uncertain

Qualité et valeur des prévisions solaires probabilistes

Solar forecasting is a major asset in many solutions for large-scale integration of solar power into electricity mixes. This work aims to prove that probabilistic forecasting, yet not frequently used at an industrial scale, is nonetheless for many applications. Since the scientific literature related to value of forecasts is rare, contrary to literature about quality, this work is devoted to establishing links between quality and value. If they can be generalized, they would demonstrate and help the understanding of added-value of probabilistic forecasting. In a first step, a framework for the assessment of quality of probabilistic forecasts is presented. It is constituted of metrics, graphic tools and reference benchmark models. After a bibliographiv review focused on probabilistic metrics, a new tool called “outcome matrix” designed for the comparison of probabilistic metrics is presented. It is firstly used to select the most appropriate scores for the research question, and then to quantify the potential benefits in terms of quality that the usage of probabilistic forecasting may bring. In order to complete the framework of quality assessment of probabilistic forecasts, we propose a new reference model to benchmark solar probabilistic forecasts called “CSDCLIM”. The main idea is to use at best all knowledge contained in the historical data of a site to generate a reliable forecast. The quality of this model slightly outperforms those of commonly used reference models. Finally, the benefits really obtained from the use of probabilistic forecasts are calculated for several probabilistic forecasting models from the literature and on six sites facing very different climatologies. This calculation is made with a new methodology called “MC-CRPS”, for day-ahead forecasts built by post-processing of ensemble forecasts provided by ECMWF. A second step is dedicated to the study of the value of forecasts from a user perspective. The value of a forecast depends on its usage, and it is then necessary to select a practical case study to quantify it. For industrials, it measures the gains brought by this forecast in a decision-making process. A theoretical research is contucted on the way to model the cost associated to decisions based on the forecast. A methodology for the evaluation of the value of a probabilistic forecast of continuous variables is proposed. It consists in the usage of a plot that combines two independant informations, namely the cost structure and the skills of the forecast for all the different probability levels. This methodology allows to consider separately the factors explicable by the quality of the forecast and by the market cost structure. Finally, this methodology is used for the analysis of the results obtained by different forecasting models for the economic optimization of the production of a solar powerplant on three different electricity markets. The results tend to prove that the cost structure has indeed a crucial role on the effective economic value of forecasts. Again, the gains of the probabilistic approach compared to the deterministic approach are evaluated and compared with quality gains. For an industrial usage, it must be noted that it is necessary to have also a forecasting model dedicated to market prices. A simple method of such a forecast has been implemented. On the considered cases, the values of the probabilistic forecasts outpace those of deterministic forecasts. However, the differences between these two approaches decrease as soon as the cost structure is itself uncertain.La prévision solaire est un élément central de la plupart des solutions d’intégration à large échelle de l’énergie solaire au sein des mix électriques. L’objectif de ce travail est de démontrer que l’utilisation de prévisions probabilistes, encore peu fréquente à l’échelle industrielle, est pertinente pour de nombreuses applications. Comme la littérature ayant trait à la valeur des prévisions est peu fournie, au contraire de celle étudiant leur qualité,nous souhaitons établir des liens entre qualité et valeur. S’ils peuvent être généralisés,ceux-ci permettraient de démontrer et de comprendre la valeur ajoutée des prévisions probabilistes. Dans une première étape, un cadre d’évaluation de la qualité des prévisions probabilistes est présenté. Il est constitué d’un ensemble de métriques, d’outils graphiques et de modèles de référence. À l’issue d’une revue bibliographique qui recense différentes métriques probabilistes, nous proposons un nouvel outil appelé matrice d’espérance qui a pour but de comparer celles-ci. Il permet dans un premier temps de sélectionner les scores les plus adaptés pour répondre aux questions de recherche, et dans un second temps de quantifier les gains potentiels de qualité que l’utilisation de prévisions probabilistes permet théoriquement d’obtenir. Pour compléter ce cadre de référence, nous introduisons un nouveau modèle de référence que nous suggérons d’appeler CSD-CLIM. Il est construit sur l’idée d’utiliser au mieux toute l’information contenue dans les données historiques d’observations d’un site pour concevoir une prévision fiable, de qualité supérieure à celle des modèles de référence communément utilisés. Ensuite, les gains réellement obtenus que l’on peut effectivement attribuer à l’utilisation de l’approche probabiliste sont calculés pour plusieurs modèles de prévision probabiliste couramment utilisés et pour un ensemble de six sites présentant différentes conditions climatologiques. Ce calcul est effectué à l’aide d’une nouvelle méthodologie nommée “MC-CRPS”, pour des prévisions J+1 construites par post-traitement statistique de prévisions d’ensemble.Une seconde étape est dédiée à l’étude de la valeur des prévisions du point de vue de l’utilisateur. La valeur d’une prévision dépend de son utilisation, il est donc nécessaire de choisir un cas d’application pratique pour la mesurer. Pour un acteur industriel,elle mesure le bénéfice apporté par l’utilisation de cette prévision dans un contexte de prise de décision. Une recherche théorique est conduite sur la manière de modéliser les coûts associés aux décisions prises à l’aide de la prévision. On parvient à proposer une méthodologie d’évaluation de la valeur dans un cadre d’utilisation bien défini. Celle-ci recommande l’utilisation d’un graphique combinant deux informations indépendantes, à savoir la structure des coûts et les performances de la prévision pour tous les niveaux de probabilité. Cet outil permet donc de décorréler les facteurs explicatifs provenant de la qualité de la prévision et du contexte du marché.Cette méthodologie est finalement utilisée pour expliquer les résultats obtenus lors de l’utilisation de différentes prévisions pour la valorisation de la production électrique d’une centrale solaire sur trois marchés de l’électricité. Les résultats prouvent que la structure des prix du marché a bien un rôle fondamental sur la valeur effective des prévisions. À nouveau, les gains de l’approche probabiliste par rapport à l’approche déterministe sont évalués puis comparés aux gains de qualité. Les valeurs des prévisions probabilistes surpassent celles des prévisions déterministes. Dans un contexte d’utilisation industrielle où la structure de coûts devient elle-même incertaine, il est nécessaire de disposer également d’une prévision des prix du marché. Une méthode simple a été implémentée. Cette incertitude supplémentaire entraîne une diminution de la différence de valeur entre prévisions probabilites et déterministes

Corrosion, passivation et protection du cuivre en solutions aqueuses

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