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Ce cours est obligatoire pour les étudiant(e)s des programmes de maitrise en sciences de la Terre et en sciences de l'eau (recherche et professionnelle). Il est offert en option aux étudiant(e)s de doctorat en sciences de l’eau et de la Terre. Il vise à fournir des outils de base en communication et en éthique scientifiques essentiels pour poursuivre une carrière scientifique, tant dans le secteur universitaire que gouvernemental et privé. Les diverses notions abordées sont présentées pour s’intégrer les unes aux autres.

VERSION VIRTUELLE DU STAGE DE TERRAIN

Le stage de terrain 1 a pour objectif de familiariser la population étudiante aux différentes techniques d’échantillonnage en hydrologie, hydrogéologie, limnologie, océanographie et biologie aquatique (engins de pêche et habitats). Les sessions pratiques s’effectuent sur la rivière Sainte-Marguerite, un affluent du Saguenay, dans la Baie du même nom sur le Fjord du Saguenay et dans les lacs environnants. Un séjour d’une semaine à la station expérimentale du Centre ETE, située à Sacré-Cœur, permet aux stagiaires de compléter l’ensemble des sessions pratiques. Par la suite, les membres de la communauté étudiante doivent présenter des rapports qui colligent et décrivent les données récoltées et doivent répondre à des questions permettant d’évaluer leur compréhension des techniques d’échantillonnage, leurs limites et les principes physiques, chimiques et biologiques qui sont décrits en partie par les mesures prises.

Échantillonnage. Paramètres d’une population ; type d’échantillonnage ; aléatoire simple, stratifié, proportionnel, réparation optimale, information d’une variable supplémentaire ; autocorrélation temporelle et spatiale. Suivi temporel. Séries de temps. Séries aléatoires, périodicités, tendances. Séries stationnaires et non stationnaires ; définition de la dépendance linéaire, autocorrélation. Séries de Markov d’ordres un et deux ; analyses de structures de persistance. Approche de Box et Jenkins, fonctions de transfert. Notion de contenu en information pour l’optimisation de l’échantillonnage temporel. Application à des données environnementales.

Ce cours présente les principes mathématiques fondamentaux du calcul, de l’algèbre linéaire et de l’analyse fonctionnelle. Bâtissant sur ceux-ci, de puissantes méthodes de transformation, techniques de résolution analytique et approches de discrétisation numérique sont introduites. Le cours met l’accent en particulière sur les équations aux dérivées ordinaires et partielles et la compréhension des processus physiques représentés par ces équations. Des modèles numériques applicables en sciences de l’eau, de la Terre et de l’environnement sont développés sur la base des principes, méthodes et équations présentés.

Prérequis : une connaissance de mathématiques de niveau 1er cycle (provenant d’un programme en sciences ou en génie, par exemple).

Ce cours est une introduction à la télédétection tant à ses principes physiques qu’aux capteurs utilisés (satellites, aéroportées, drones) et aux principales applications en sciences de l’eau et en sciences de la Terre. Les objectifs du cours sont : 1) de connaître les mécanismes d’interaction entre les ondes, la surface terrestre observée et l’atmosphère et comprendre le concept de signature spectrale des objets observés ; 2) connaître les principaux types de capteurs utilisés en télédétection (optiques, thermiques, hyperspectrales ; micro-ondes passives et actives) et comprendre leur fonctionnement et leur utilisation ; 3) connaître les ressources disponibles pour obtenir de l’information sur les satellites en opération, les types d’images et les produits disponibles, gratuits ou payants ; 4) découvrir les nombreuses applications de la télédétection en sciences de l’eau et en sciences de la Terre (hydrologie, limnologie, géologie, géomorphologie, glaciologie,…) tant à l’échelle continentale, régionale et locale.

Ce cours est composé de trois principales parties : 1) les approches descriptives multivariées (analyse en composantes principales, analyse canonique des corrélations, classification hiérarchique); 2) les modèles de régression (régressions simple et multiple, hypothèses d'utilisation, choix de modèles, sélection de variables, méthode Ridge, méthode pas-à-pas, ANOVA simple); 3) les modèles de séries temporelles (AR, MA, ARMA, etc). Des exemples d'application environnementale pour chaque partie seront traités en utilisant les logiciels R ou Matlab.

Prérequis : Un cours de mathématiques appliquées (ETE406 ou équivalent) est un préalable obligatoire pour suivre ce cours.

Ce cours a pour objectif de familiariser l’étudiant(e) à l’assainissement des eaux usées municipales et industrielles. Il inclut un survol des notions théoriques ainsi que des principales techniques physicochimiques et biologiques employées pour l’épuration des eaux usées et le traitement des boues. Il vise également à initier l’étudiant(e) aux méthodes d’analyse physicochimiques et d’examens microbiologiques courants en assainissement des eaux. 

Ce cours vise à : 1) présenter les éléments théoriques et les méthodes statistiques nécessaires à la compréhension de l’analyse fréquentielle des extrêmes dans un cadre univarié et stationnaire; 2) introduire les étudiant(e)s à l’analyse fréquentielle régionale des variables hydrologiques; 3) familiariser les étudiant(e)s avec certains outils d’application; 4) donner une brève introduction à l’analyse fréquentielle dans un cadre univarié non-stationnaire et dans un cadre multivarié.

Ce cours vise à faire prendre conscience aux étudiant(e)s des enjeux de l’énergie en lien avec l’environnement. Il s’adresse aux étudiant(e)s qui désirent comprendre les impacts de la production et de l’utilisation de l’énergie sur le changement climatique. Il s’agit de donner aux étudiant(e)s des connaissances sur les avantages et les inconvénients de la production et l’utilisation des différents types d’énergie sur l’environnement. Ainsi, les principaux objectifs de ce cours portent, d’une part sur les sources de production d’énergie et les problématiques environnementales associées ; et d’autre part, sur les systèmes d’utilisation de l’énergie et leurs impacts sur l’environnement.

Ce cours constitue une introduction à la programmation et à l’apprentissage automatique (machine learning). L’étudiant(e) se familiarisera avec la programmation grâce à Python, un langage de programmation populaire auprès de la communauté scientifique pour sa facilité d’utilisation. L’étudiant(e) sera initié à tous les outils courants de la programmation scientifique, c’est-à-dire les librairies de calcul haute performance, d’entreposage de données et de visualisation de données. L’étudiant apprendra les bases de l’apprentissage automatique avec une librairie y étant dédiée, scikitlearn. L’étudiant(e) se familiarisera avec la gamme d’algorithmes courants de l’apprentissage machine. À terme, l’étudiant(e) sera en mesure de construire sa propre banque de données, de la nettoyer, de superviser l’entraînement d’un modèle d’apprentissage machine, ainsi que de quantifier et de qualifier sa performance. L’étudiant(e) sera alors en mesure d’appliquer l’apprentissage machine aux géosciences et, plus particulièrement, à ses travaux de recherche.

Ce cours a pour objectif est de familiariser l’étudiant(e) avec la paléolimnologie, ses techniques et ses applications pour les reconstructions paléoclimatiques, paléoenvironnementales, et les études d’impacts (acidification, pollution, eutrophisation, etc.). Diverses techniques analytiques, dont les propriétés physiques des sédiments, seront abordées. Une sortie sur le terrain permettra aussi à l’étudiant(e) de se familiariser avec les techniques d’échosondage et de carottage en milieu lacustre.

Ce cours de volcanologie appliquée s'adresse à des étudiant(e)s ayant suivi des cours de pétrologie ignée et de géochimie au premier cycle. Les sujets abordés incluent : propriétés physiques et chimiques des magmas; coulées de lave et dômes; mécanismes et types d’éruptions explosives; édifices volcaniques; volcanisme sous-marin et sous-glaciaire; hydrothermalisme; effet de la diagenèse, du métamorphisme et de l’altération hydrothermale sur les roches volcaniques; applications pour exploration minérale incluant les sulfures massifs volcanogènes, les sulfures de nickel (komatiites), les diatrèmes incluant l’or épithermal, et les kimberlites (diamants). Les exemples choisis proviennent d’environnements allant du moderne à l’Archéen. Le cours vise également à développer les capacités d'analyse critique des textes scientifiques.

Ce cours traite des sujets suivnats : principes fondamentaux de la propagation des ondes sismiques; principes de base de traitement du signal sismique : analyse spectrale, filtrage, déconvolution; sismique réflexion : acquisition des données, corrections statiques, analyse de vitesse, NMO, DMO, migration, interprétation quantitative et AVO; principes de base en interprétation; méthodes en forage.

Principes et application des notions reliées à la contamination des sols et aquifères et à leur réhabilitation in situ, avec une emphase sur les contaminants organiques immiscibles et les zones sources de contamination. 1) Modèles conceptuels des liquides immiscibles et caractérisation des sites contaminés. 2) Propriétés des contaminants immiscibles et partition dans les systèmes multiphases. 3) Survol des méthodes de réhabilitation et méthodes biologiques. 4) Principes hydrostatiques et hydrodynamiques multiphases. 5) Volume et transmissivité des liquides immiscibles dans les sols. 6) Récupération des phases libres de liquides immiscibles dans les sols. 7) Écoulement et diffusion des gaz en milieux poreux. 8) Méthodes de réhabilitation par circulation d’air. 9) Transfert de chaleur dans les milieux poreux. 10) Méthodes thermiques de réhabilitation. 11) Déplacement immiscible et stabilité des fronts de déplacement. 12) Lavage de sol avec solvants, tensioactifs, polymères et oxydants chimiques.