Amazon hydrology from space : scientific advances and future challenges

As the largest river basin on Earth, the Amazon is of major importance to the world's climate and water resources. Over the past decades, advances in satellite-based remote sensing (RS) have brought our understanding of its terrestrial water cycle and the associated hydrological processes to a new era. Here, we review major studies and the various techniques using satellite RS in the Amazon. We show how RS played a major role in supporting new research and key findings regarding the Amazon water cycle, and how the region became a laboratory for groundbreaking investigations of new satellite retrievals and analyses. At the basin-scale, the understanding of several hydrological processes was only possible with the advent of RS observations, such as the characterization of "rainfall hotspots" in the Andes-Amazon transition, evapotranspiration rates, and variations of surface waters and groundwater storage. These results strongly contribute to the recent advances of hydrological models and to our new understanding of the Amazon water budget and aquatic environments. In the context of upcoming hydrology-oriented satellite missions, which will offer the opportunity for new synergies and new observations with finer space-time resolution, this review aims to guide future research agenda toward integrated monitoring and understanding of the Amazon water from space. Integrated multidisciplinary studies, fostered by international collaborations, set up future directions to tackle the great challenges the Amazon is currently facing, from climate change to increased anthropogenic pressure

A computational framework for complex disease stratification from multiple large-scale datasets.

BACKGROUND: Multilevel data integration is becoming a major area of research in systems biology. Within this area, multi-'omics datasets on complex diseases are becoming more readily available and there is a need to set standards and good practices for integrated analysis of biological, clinical and environmental data. We present a framework to plan and generate single and multi-'omics signatures of disease states. METHODS: The framework is divided into four major steps: dataset subsetting, feature filtering, 'omics-based clustering and biomarker identification. RESULTS: We illustrate the usefulness of this framework by identifying potential patient clusters based on integrated multi-'omics signatures in a publicly available ovarian cystadenocarcinoma dataset. The analysis generated a higher number of stable and clinically relevant clusters than previously reported, and enabled the generation of predictive models of patient outcomes. CONCLUSIONS: This framework will help health researchers plan and perform multi-'omics big data analyses to generate hypotheses and make sense of their rich, diverse and ever growing datasets, to enable implementation of translational P4 medicine

Fluage et endommagement des roches argileuses (évolution de la microstructure et modélisation phénoménologique)

Des essais de fluage de longue durée et de chargement à vitesse lente ont permis d'étudier la viscosité de trois roches argileuses. L'aptitude au fluage, faible perméabilité et la forte capacité de rétention des radioéléments de ce type de roche sont des qualités essentielles pour constituer la couche hôte d'un stockage de déchets radioactifs. Dans ce contexte, le but de cette thèse est d'apporter une meilleure compréhension des mécanismes régissant les comportements mécaniques différés aux échelles micro et macroscopique. L'étude expérimentale a été complétée par une analyse microstructurale sur lames minces. En simulant analytiquement le comportement mécanique, les résultats de l'étude expérimentale nous ont permis d'identifier les paramètres de différents modèles viscoplastiques. La meilleure simulation du comportement a été obtenue avec un modèle prenant en compte le développement des déformations volumiques irréversibles de la roche et son anisotropie d'endommagement.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Modélisation numérique du comportement différé des cavités souterraines

La modélisation numérique du comportement différé des ouvrages souterrains, excavés à grande profondeur dans des roches sensibles au fluage, est actuellement un sujet de première importance. Cette étude se compose d'un premier volet bibliographique et théorique, d'un second volet expérimental, et d'applications numériques réalisées sur des tunnels et des cavités souterraines. D'un point de vue théorique, la loi viscoplastique de Lemaitre est retenue et implémentée dans le code aux différences finies, FLAC 2D. Un intérêt particulier est porté sur l'étude de la stabilité de la solution numérique en mode de résolution explicite. Cette loi fait également l'objet d'un développement analytique en déformations planes, pour les cavités cylindriques. L'étude expérimentale est réalisée sur les argilites du site de l'Est de l'ANDRA, au moyen d'essais de relaxation, et d'essais de chargement à vitesse de déformation imposée. L'objectif est d'ajuster une loi de Lemaitre, qui soit représentative de la tendance de l'évolution du comportement à long terme. Des résultats d'analyses microstructurales sont présentés pour mieux appréhender les mécanismes de déformations différées. L'étude de cas porte sur la galerie de reconnaissance du tunnel du Mont Terri (Suisse). Sa finalité réside dans la détermination de jeux de paramètres de la loi de Lemaitre à partir des mesures de convergences in situ. L'application de la méthodologie est alors proposée pour les ouvrages de stockage de déchets nucléaires à grande profondeur (expérience E-REP avec l'ANDRA)GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Modélisation numérique du comportement thermomécanique de réseaux de galeries souterraines pour le stockage des déchets radioactifs (approche par homogénéisation)

Ce travail de recherche a pour but de quantifier l'impact d'une installation de stockage sur la stabilité de la formation géologique hôte. Dans cette optique, après une présentation de l'état des connaissances sur les aspects thermomécaniques des roches liés au stockage souterrain, des modélisations numériques 2D et 3D du comportement thermoélastique d'ouvrage individuel et d'un réseau de galeries ont été réalisés par une approche discrète. Toutefois, cette approche classique est pénalisante pour l'étude du comportement global d'installations de stockage. Pour pallier à cet inconvénient, une méthode de modélisation numérique par homogénéisation a été proposée. Des formulations ainsi que des procédures numériques ont été élaborées pour déterminer le comportement thermoélastique effectifs d'une structure hétérogène périodique équivalente. Le modèle de comportement thermoélastique effectif obtenu par cette méthode a été comparé à des méthodes d'homogénéisation existantes telles que le modèle auto-cohérent ainsi que les bornes de Hashin-Shtrikman. La comparaison du comportement thermoélastique effectif avec le comportement thermoélastique réel de référence a montrée une bonne cohérence des résultats. Pour une application au stockage profond, les coefficients thermoélastiques effectifs d'un réseau de galeries circulaires ont pu être déterminés en 2D pour différentes dimensions de l'entraxe des galeriesGRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

A viscoplastic constitutive model including anisotropic damage for the time dependent mechanical behaviour of rocks

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On the 3D numerical modelling of the time-dependent development of the Damage Zone around underground galleries during and after excavation

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