Omar Himych

Amaury Durand

Yannig Goude

Adaptive Forecasting of Extreme Electricity Load

Keywords: Electricity demand, renewable production, probabilistic forecast, adaptive, extreme values

Electricity load forecasting is a necessary capability for power system operators and electricity market participants. Both demand and supply characteristics evolve over time. On the demand side, unexpected or extreme events as well as longer-term changes in consumption habits affect demand patterns. On the production side, the increasing penetration of intermittent power generation significantly changes the forecasting needs. We address this challenge in three ways. First, we consider probabilistic (quantile) rather than point forecasting; indeed, uncertainty quantification is required to operate electricity systems efficiently and reliably. The probabilistic forecasts are generated using both linear and non-linear quantile regressions applied to the residuals of the mean forecasting model. Second, our approach is Adaptive; we have developed models that incorporate the most recent observations to automatically respond to changes in the underlying process. Our adaptation methodology leverages the Kalman filter, which has previously been successfully employed for adaptive load forecasting, as well as Online Gradient Descent -a combination of an incremental strategy and pinball loss. Third, we extend the adaptive setting to Extreme scenarios by using the aforementioned methods to compute an adaptive threshold used as a reference in recently developed machine learning models targeting extreme values. Finally, we apply our different approaches on the french daily electricity consumption as use case.

Introduction

Forecasting electricity demand is fundamental in the process of maintaining supply-demand balance. This permanent equilibrium is necessary to maintain a reliable supply of electricity and to avoid damaging infrastructure. As electricity cannot be stored on a large scale, forecasts are crucial to informing production planning. This necessity explains why energy forecasting has gathered so much attention from the time series and forecasting community [START_REF] Hong | Energy forecasting: A review and outlook[END_REF]. The recent increase in electricity prices in Europe further emphasizes the importance of demand forecast quality.

Energy management requires risk management tools. Forecasting models are random estimates of quantities such as demand or renewable production. It is thus essential to provide insights on the distribution to take decisions such as positions on the energy market or grid optimization. Previous works on probabilistic forecasting were proposed in the electricity demand literature. Following the good performances of Generalized Additive Models (GAMs) for conditional mean forecasting (see e.g. [START_REF] Fan | Forecast short-term electricity demand using semiparametric additive model[END_REF][START_REF] Pierrot | Short-term electricity load forecasting with generalized additive models[END_REF]), [START_REF] Gaillard | Additive models and robust aggregation for gefcom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting[END_REF][START_REF] Fasiolo | Fast calibrated additive quantile regression[END_REF] and [START_REF] Gilbert | Probabilistic load forecasting for the low voltage network: Forecast fusion and daily peaks[END_REF] respectively proposed quantile GAMs and a variant of GAMLSS (Location Scale and Shape) to model the overall distribution. While these models perform well on stationary data, electricity data often evolve over time. For example, the COVID crisis have modified our electricity consumption habits [START_REF] Jiang | Impacts of covid-19 on energy demand and consumption: Challenges, lessons and emerging opportunities[END_REF] and, more recently, the recent increase in electricity prices in Europe have entailed a drop in consumption [START_REF] Doumèche | Human spatial dynamics for electricity demand forecasting: the case of france during the 2022 energy crisis[END_REF]. These changes cannot be captured by traditional offline quantile regression methods. [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] have proposed two methods to adapt probabilistic forecasts: the Kalman filter coupled with GAMs, which has previously been successfully employed for adaptive point load forecasting, as well as Online Gradient Descent-a combination of an incremental strategy and pinball loss.

However, due to the scarcity of data points exceeding extreme levels, these methods can fail at estimating conditional quantiles at extreme levels, which is an important task in risk assessment for rare events. Asymptotic results from extreme value theory can however be used to extrapolate beyond the range of the data. In [START_REF] Browell | Probabilistic forecasting of regional net-load with conditional extremes and gridded nwp[END_REF], the Generalized Pareto Distribution (GPD) is proposed to forecast the deviation of the net demand (consumption minus renewable production) over a reference quantile using a GAMLSS approach (the parameters of the Pareto distribution depends on covariates via a GAM equation). In the same direction, several machine learning approaches have been introduced recently to model extreme quantiles as exceedance over a reference quantile, see [START_REF] Gnecco | Extremal random forests[END_REF] for random forest estimates, [START_REF] Pasche | Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to Forecasting of Flood Risk[END_REF] for neural networks, [START_REF] Velthoen | Gradient boosting for extreme quantile regression[END_REF] for gradient boosting machine. However, all these methods have been presented in an offline setting, supposing an implicit stationarity of the data generating process.

In this paper, we propose the first adaptation of extremal machine learning models to the non-stationary case. We naturally follow a three-steps procedure combining recent advances in adaptive quantile forecasting and extreme quantile regression. In the first two steps, we perform an adaptive quantile forecast similarly to [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] for an intermediate level q 0 . In the last step, we predict the extreme quantile based on the GPD likelihood. We apply our different approaches to the French daily electricity consumption as real case study.

Intermediate quantile models

Assume we observe a stream of data y t ∈ R and x t ∈ R d for t ≥ 1 with d ≥ 1. Let F t = σ(x 1 , y 1 , . . . , x t , y t ) be the natural filtration (modeling the information contained in the observations up to time t). Then, we estimate the conditional distribution using the following two settings :

-Offline or Batch (Sections 2.1 and 3.1). The model is learned on a training period, for instance on data up to time n train . We estimate L(y t | x t , F ntrain ), the conditional distribution of y t given x t , F ntrain . -Online or Adaptive (Sections 2.2 and 3.1). The model is learned sequentially.

We estimate L(y t | x t , F t-1 ) at each time t.

Offline quantile Regression models

In this section we present the three offline quantile regression approaches for probabilistic forecast: gam.qr, qgam and gam.qgam. The first one (gam.qr) is a two step approach for probabilistic forecasting motivated by [START_REF] Gaillard | Additive models and robust aggregation for gefcom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting[END_REF] and [START_REF] Browell | Probabilistic forecasting of regional net-load with conditional extremes and gridded nwp[END_REF]. It was developed to solve the tricky issue of GAMs for quantile regression, at the cost of assuming that the smooth GAM effects are the same (up to a multiplicative factor) for the mean and all quantiles. The second approach (qgam) is based on the QGAM method of [START_REF] Fasiolo | Fast calibrated additive quantile regression[END_REF] and removes this restriction by minimizing a smoothed version of the pinball function instead of a likelihood function. This approach achieves accurate quantile point estimates and credible interval coverage. The third one can be seen as a combination of the two first.

To formalize these approaches, let us first consider a GAM estimation of the conditional mean based on the following model.

y t = d j=1 f j (x t,j ) + ϵ t , ϵ t ∼ N (0, σ 2 ) , (1)
where the smooth effects f j are built using linear combinations of spline bases (see [START_REF] Wood | Generalized additive models: an introduction with R[END_REF]). An optimization of the smooth effects on the training set yields an estimate ŷt of E[y t | x t , F ntrain ].

Similarly, the qgam method is based on a smooth additive representation of the conditional quantile instead of the conditional mean. Namely,

Q q (y t | x t ) = d j=1 f j,q (x t,j ) , (2)
where Q q (y | F) denotes the conditional quantile at level q ∈ (0, 1) of L(y | F).

The smooth effects f j,q are obtained by minimizing a smooth version of the pinball loss called the Extended Log-F (see [START_REF] Fasiolo | Fast calibrated additive quantile regression[END_REF] for details). Again, an optimization of these effects on the training set yields an estimate of Q q (y t | x t , F ntrain ).

The two other approaches consist in estimating the conditional quantiles of the residuals r t := y t -ŷt of [START_REF] Athey | Generalized random forests[END_REF]. This takes into account the fact that r t is not exactly equal to ϵ t and may therefore also depend on the covariates x t or could be non Gaussian. An estimate of the conditional quantiles of y t are then obtained using the relation Q q (y t | x t ) = ŷt + Q q (r t | x t ).

In the gam.qgam method, we use a smooth additive model as in [START_REF] Balkema | Residual Life Time at Great Age[END_REF] for Q q (r t | x t ). In the gam.qr method, we assume the linear relation Q q (r t | x t ) = β ⊤ q f (x t ) where β q ∈ R d+1 and f (x t ) := (f 1 (x t,1 ), . . . f d (x t,d ), 1) ⊤ ,

is the concatenation of the standardized smooth effects f j of (1). The vector β q is then estimated by minimizing the pinball loss on the training set [START_REF] Koenker | Regression quantiles[END_REF], that is βq ∈ arg min β∈R d 0 ntrain t=1 ρ q (y t -ŷt , β ⊤ f (x t )) , with ρ q (y, ŷq ) := (1 {y<ŷq} -q)(ŷ q -y) .

(4)

Online quantile Regression models

We consider here the two adaptive models proposed in [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] to estimate the conditional quantile Q q (y t | x t , F t-1 ). For conciseness, we present them briefly.

Kalman based model

The main idea is to plug a linear Kalman filter on the GAM effects in the same philosophy as for the gam.qr approach. We refer to this method as gkal. More precisely, we consider the following linear Gaussian state-space model.

θ t -θ t-1 ∼ N (0, Q) y t -f (x t ) ⊤ θ t ∼ N (0, σ 2 ) , (5)
where f (x t ) is defined in [START_REF] Browell | Probabilistic forecasting of regional net-load with conditional extremes and gridded nwp[END_REF], Q is the state noise covariance matrix, σ 2 the space noise variance and we assume that the noises are independent. Estimation in a linear Gaussian state-space model with known variances has been optimally solved in [START_REF] Kalman | New results in linear filtering and prediction theory[END_REF] providing recurrent equation for θ t . More formally, it is well known that we have θ t | F t-1 ∼ N ( θt , P t ) with P t|t = P t -P t f (x t )f (x t ) ⊤ P t f (x t ) ⊤ P t f (x t ) + σ 2 θt+1 = θt -P t|t σ 2 f (x t )(f (x t ) ⊤ θt -y t )

P t+1 = P t|t + Q .
From the state posterior distribution and the observation distribution [START_REF] Fan | Forecast short-term electricity demand using semiparametric additive model[END_REF], we deduce an estimate of L(y t | x t , F t-1 ). As explained in [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF], the variances σ 2 and Q play a crucial role in the performance on the Kalman filter similarly to the gradient steps in online gradient descent. In our case study, we use the iterative grid search approach implemented in the viking package [START_REF] De Vilmarest | viking: State-Space Models Inference by Kalman or Viking[END_REF] as in [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF][START_REF] Obst | Adaptive methods for short-term electricity load forecasting during covid-19 lockdown in france[END_REF][START_REF] De Vilmarest | State-space models for online post-covid electricity load forecasting competition[END_REF] providing a diagonal sparse matrix Q. A more sophisticated Variance Tracking algorithm has however been developed in [START_REF] De Vilmarest | Viking: Variational Bayesian Variance Tracking[END_REF] where Q and σ are also time varying and could potentially switch automatically between stable periods and more volatile ones. For future work, we will leave this alternative open.

Online Gradient Descent The Kalman filter is an optimal gradient descent solution for Gaussian data. To relax this assumption, [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] proposes to use Online Gradient Descent (OGD). This consists in updating the parameters of an offline linear quantile model (typically gam.qr) according to the gradient of the pinball loss over time. Suppose we have previously estimated an offline quantile regression model and we can reduce that model to a set of vectorial parameters βq for each quantile; for example, the case gam.qr where our model is ŷt + β⊤ q f (x t ). To update βq as a function of time, we use OGD to recursively estimate the parameter vector βt,q . At each time step, we update it with a step in the direction opposite to the gradient of the loss, that is βt+1,q = βt,q -α ∂ρ q (y t -ŷt , β ⊤ f (x t )) ∂β β= βt,q .

To tune the gradient step size α online, [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] proposes to follow an expert aggregation strategy as in [START_REF] Zaffran | Adaptive conformal predictions for time series[END_REF]. First, we run the OGD on a grid (α k ) 1≤k≤K . At each time t, it produces a forecast ŷ(k) t,q for each step size α k . Second, we combine these forecasts using the Bernstein Online Aggregation (BOA) method introduces in [START_REF] Wintenberger | Optimal learning with bernstein online aggregation[END_REF]. The principle of aggregation is to forecast ŷt,q = K k=1 p (k) t,q ŷ(k) t,q , where the weights p (k) t,q are obtained sequentially. The properties obtained from the online learning literature guarantee that the total loss of the aggregation has a small regret compared to the total loss of the best expert. We refer to this method as gam.ogd.

Other methods

The other methods aim to relax the Gaussian assumption by fitting offline quantile regression on the Kalman residuals similarly to the methods presented in Section 2.1. This approach results in two variants: gkal.qr and gkal.qgam which respectively fit a linear quantile regression and a QGAM on the Kalman residuals. Finally, we also include a last method, refered to as gkal.ogd, consisting in an online estimation (by OGD with BOA) of quantiles based on the Kalman residuals.

Adaptive extreme quantile regression

To accurately estimate the extreme quantiles, we rely on extreme value theory since usual quantile regression methods may not be suitable for extreme quantiles where there are few or no training data points. The Pickands-Balkema-De Haan theorem ( [START_REF] Balkema | Residual Life Time at Great Age[END_REF], [START_REF] Pickands | Statistical inference using extreme order statistics[END_REF]) states that, under regularity assumptions on the tail behavior of a random variable, the law of its exceedances above a large threshold can be approximated with a Generalized Pareto Distribution (GPD). Extreme quantile models therefore rely on the assumption that, for a well chosen threshold u t ∈ R, the distribution of y t -u t given y t > u t and x t is a GPD with parameters θ(x t ) = (σ(x t ), ξ(x t )), that is

P (y t -u t > z | y t > u t , x t ) = 1 + ξ(x t ) σ(x t ) z -1/ξ(xt) + . (6)
Under this assumption, we get that for any y ∈ R,

P (y t > y | x t ) = P (y t > u t | x t ) 1 + ξ(x t ) σ(x t ) (y -u t ) -1/ξ(xt) + , which, taking u t = Q q0 (y t | x t )
for an intermediate quantile level q 0 ∈ (0, 1), gives that for any q > q 0 ,

Q q (y t | x t ) = Q q0 (y t | x t ) + σ(x t ) ξ(x t ) 1 -q 1 -q 0 1/ξ(xt) -1 . (7)
Recently introduced Extremal Machine Leaning Models (EMLM) propose to estimate the conditional quantile at extreme levels by [START_REF] Gaillard | Additive models and robust aggregation for gefcom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting[END_REF] where the intermediate quantile Q q0 (y t | x t ) is estimated using a standard quantile regression approach and the GPD parameters θ(x t ) are estimated by a machine learning model aiming at maximizing the GPD likelihood.

Extremal Machine Learning Models

In this section, we present briefly the different EMLMs used in our study to estimate the GPD parameters θ(x t ) of ( 6) based on a well chosen threshold u t (typically based on one of the quantile regression models of Section 2.1). In the following, we let z t = y t -u t .

-The benchmark method, referred to as gpd, provides a constant parameter θ(x t ) = θ which is estimated from the z t 's with the maximum likelihood method of [START_REF] Smith | Estimating tails of probability distributions[END_REF]. -The Extremal Random Forest (erf) of [START_REF] Gnecco | Extremal random forests[END_REF] uses similarity weights obtained by a Generalized Random Forest (GRF, see [START_REF] Athey | Generalized random forests[END_REF]) to fit a conditional GPD.

Trained on the data up to n train , the GRF provides weights w i (x), i = 1, • • • , n train which indicate how relevant the i-th training sample is to estimate conditional intermediate quantiles at x. The GPD parameters θ(x) are obtained by minimizing the following weighted (negative) log-likelihood ntrain i=1 w i (x)ℓ θ (z i ) 1 {zi>0} where ℓ θ is the negative log-likelihood (or deviance) of the GPD. In our experiments we use the penalized version discussed in [START_REF] Gnecco | Extremal random forests[END_REF]Section 3.2] where a penalization is added to the weighted negative log-likelihood to control the variance of the shape parameter ξ of the GPD.

-The Gradient Boosting for Extremes (gbex) of [START_REF] Velthoen | Gradient boosting for extreme quantile regression[END_REF] consists in minimizing the negative log-likelihood of the GPD model using stochastic gradient descent by iterating a tree-based learner in a gradient boosting fashion. -The Generalized Additive Extreme Value Models (evgam) of [START_REF] Youngman | evgam: An r package for generalized additive extreme value models[END_REF] assumes that the GPD parameters follow a GAM equation similarly to [START_REF] Athey | Generalized random forests[END_REF]. -The Extremal Quantile Regression Neural Network (eqrn) of [START_REF] Pasche | Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to Forecasting of Flood Risk[END_REF] proposes to model θ(x) with a neural network. In particular, the authors propose to use an LSTM or GRU architecture to take into account the sequential nature of the data. In this case, x t is replaced by (x t-s ) 0≤s≤h in ( 6) and ( 7) and the GPD parameters also depend on the lagged covariates up to lag h.

Adaptive Extremal Machine Learning Models

The methods listed in Section 3.1 rely on the implicit assumption that the data are stationary and therefore provide offline predictions. Although the EQRN method with LSTM or GRU architectures uses lagged covariates as input, it is not an online method since it only targets the quantiles of y t given x t-h , • • • , x t and not given x t and F t-1 . It is the additional information provided by y 1 , • • • , y t-1 which makes the strength of online methods. This motivates the need for online extreme quantile regression models which, to our up-to-date knowledge, have not yet been developed. To address this issue, we identify two approaches. The first one yields a partially adaptive EMLM. It is based on the intuition that the estimation of extreme quantiles using [START_REF] Gaillard | Additive models and robust aggregation for gefcom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting[END_REF] depends strongly on the estimation of the intermediate quantile. Hence, we propose a simple method consisting in replacing Q q0 (y t | x t ) by an online estimator of Q q0 (y t | x t , F t-1 ) as provided in Section 2.2 while still relying on an offline estimation of the GPD parameters.

The second, more involved, approach yields a fully adaptive EMLM based on the assumption that

P (y t -u t > z | y t > u t , x t , F t-1 ) = 1 + ξ t (x t ) σ t (x t ) z -1/ξt(xt) + ,
where θ t (x) = (σ t (x), ξ t (x)) and u t depend on F t-1 . For example, taking

u t = Q q0 (y t | x t , F t-1
), we get the online counterpart of ( 7),

Q q (y t | x t , F t-1 ) = Q q0 (y t | x t , F t-1 ) + σ t (x t ) ξ t (x t ) 1 -q 1 -q 0 1/ξt(xt) -1 .
In this paper, we only consider the first approach and leave the second one for future contributions. We summarize the adaptive EMLM framework in Algorithm 1. This encapsulates all the above approaches as follows.

-Offline EMLM: for all t ≥ 1 we take Qt,q0 = Qq0 and θt = θ which are fixed over time and fitted on a training set using, for example, the methods of Sections 2.1 and 3.1. In this case the adaptation phase of Algorithm 1 has no effect. -Partially adaptive EMLM: for all t ≥ 1, θt = θ fixed over time and fitted on a training set using, for example, the methods of Section 2.1. On the contrary, the update of Qt+1,q0 in Algorithm 1 is done using an adaptive method such as the ones of Section 2.2. -Fully adaptive EMLM (not studied here): Both the estimators Qt,q0 and θt are updated online.

It should be noted that a fully adaptive EMLM can be achieved by simply updating θt+1 in Algorithm 1 with an offline model fitted on the data (x s , y s ) s≤t . This approach is, however, usually too time consuming to be of any practical interest.

Algorithm 1: Adaptive EMLM Input : Data (xt, yt) t≥1 , two quantile levels 0 < q0 < q < 1 and initial estimators Q1,q 0 and θ1 for the intermediate quantile and GPD parameters.

(xt) | xt, Ft-1)
Deduce an estimate of the extreme quantile Qq(yt | xt, Ft-1) using ( 7) /* Adaptation phase */ Observe yt Update the estimator function Qt+1,q 0 using observations (xs, ys) s≤t Update the estimator function θt+1 using exceedances (ys -Qs,q 0 (xs)) s≤t end

Case study

In this section, we apply the proposed methods on the french daily electricity consumption. We evaluate their performances on the year 2020 to highlight the benefits of adaptive prediction in challenging situations like the COVID-19 crisis, see Figure 1 where we observe an unusual break in the lockdown of March 2020. In the following the target variable y t denotes the daily electrical load at day t and the covariates x t depend on the model used. We split our data in three sets as illustrated in Figure 1. The observations from 2012 to 2017 are used to fit the mean models gam and gkal. For the second model, the set is separated into two subsets : one to fit the gam model and one to fit the covariance parameters of the Kalman on the residuals of the GAM. Then the observations from 2018 and 2019 are used to fit the intermediate and extreme quantile models. Finally the models are evaluated on the year 2020 based on the following metrics. For the mean estimation, we consider the Root Mean Squared Error (RMSE) defined on a test set T as RMSE :=

1 |T | t∈T (y t -ŷt ) 2 .
We evaluate the quantile forecasts based on calibration (also known as reliability) and sharpness (see [START_REF] Gneiting | Model Diagnostics and Forecast Evaluation for Quantiles[END_REF]). Calibration of the q-quantile forecasts (ŷ t,q ) t∈T is assessed by computing the coverage frequency

1 |T | t∈T 1 {yt≤ŷt,q} , (8)
which, for a calibrated model, should be close to q. Sharpness measures the interval length provided by a probabilistic forecast. Among calibrated models, the one providing the sharpest intervals should be preferred. The pinball loss is known to target both calibration and sharpness and will be used to evaluate our models. To combine the evaluation at multiple quantile levels q 1 , • • • , q K , we use use the Average Calibration Error

ACE := 1 K|T | t∈T K k=1 |1 {yt≤ŷt,q k } -q| ,
and the normalized Ranked Probability Score (nRPS) proposed in [START_REF] Vilmarest | Adaptive probabilistic forecasting of electricity (net-)load[END_REF] as a normalized discrete approximation of the CRPS [START_REF] Gneiting | Strictly proper scoring rules, prediction, and estimation[END_REF].

nRPS := t∈T K k=1 ρ q k (y t , ŷt,q k )(q k+1 -q k-1 )
t∈T |y t -ȳ| , where we let q 0 = 0, q K+1 = 1 and ȳ = 1

|T | t∈T y t .

Estimation of the mean

We compare two models for the estimation of the mean. The first one, referred to as gam, consists in fitting a GAM as explained in Section 2.1 on the whole training set (in green in Figure 1). We use 6 smooth effects and 11 linear effects in the GAM equation [START_REF] Athey | Generalized random forests[END_REF]. The formula is

ŷt = f 1 (t) + f 2 (toy t ) + f 3 (T emp t ) + f 4 (T emp95 t ) + f 5 (y t-1 ) + f 6 (y t-7 ) + 7 i=1 α i 1 {W Dt=i} + β 1 BH t + β 2 CB t + β 3 SB t + β 4 P t , (9)
where toy denotes the normalized time of year from 0 (January 1st) to 1 (December 31st), T emp and T emp95 are the average daily temperature and its exponential smoothing variant with parameter 0.95, W D indicates the day of the week from 1 to 7, BH, CB and SB are a boolean indicating bank holidays, Christmas break and Summer break and finally P is a boolean equal to 1 if it is a Monday before a bank holiday or a Friday after a bank holiday (it takes into account possible 4 days weekends).

The second model considered is an adaptive GAM with Kalman updates as explained in Section 2.2 and referred to as gkal. We first fit a GAM model on the years 2012 to 2015 using the formula (9) and then estimate diagonal covariances for the Kalman state space model with the grid search method using the residuals of the GAM on the years 2016 and 2017 (see Figure 1). Figure 2 shows the 14 days moving average bias of the two models and clearly illustrates the benefits of the Kalman adaptation, especially during the COVID crisis. The RMSE of gam goes from 856 in 2019 to 1926 in 2020 while gkal has much more stable scores with RMSE of 738 in 2019 and 812 in 2020.

Estimation of intermediate quantiles

We estimate intermediate quantiles at levels 0.05, 0.1, • • • , 0.95 using the different methods introduced in Section 2.2 and summarized in Table 1. Figure 3 represents the coverage (8) at all quantile levels in the form of reliability diagrams. The online methods are clearly more calibrated than the offline ones since their reliability diagrams are much closer to the diagonal. It seems that better results are obtained with the methods based on gkal as confirmed by the scores of Table 2. This means that, for our case study, the adaptation of the mean forecast has the most impact on the performance of the quantile forecasts. Overall, the combination of an adaptive mean and non-linear quantile regression (gkal.qgam) gives the best results.

Estimation of extreme quantiles

Extreme quantiles forecasts are evaluated for both low and high quantiles. For high quantiles, we take the quantile forecasts at level q 0 = 0.8 provided by the methods of Section 4.2 as the intermediate threshold. Then we fit the EMLMs of Section 3.1 on the exceedances over the intermediate threshold on the training Name Description qgam Fits smooth and linear effects using the same covariates as [START_REF] Gnecco | Extremal random forests[END_REF] to model the conditional quantile instead of the mean.

gam.th

Theoretical quantiles from a normal distribution on the residuals of gam. gam.qr Linear quantile regression on the residuals of gam using the effects of gam. gam.qgam Similar to qgam but the target are the residuals of gam. The equation uses only smooth effects on toy, T emp and T emp95 and linear effects on 1 {W D t =i} for i = 1, • • • 7. gam.ogd Same framework as in gam.qr but the coefficients of the linear quantile regression are updated online with gradient descent. We get 9 forecasts, one for each of the gradients steps 10 -8 , 10 -7 , • • • , 1 and we aggregate them online (using BOA) to compute the final forecast. gkal.th Theoretical quantiles from the posterior normal distribution of gkal. gkal.qr Linear quantile regression on the residuals of gkal using the effects of gam. gkal.qgam Same as gam.qgam but on the residuals of gkal. gkal.ogd Same as gam.ogd but on the residuals of gkal. set (years 2018 and 2019). We then compute the quantiles at extreme levels 0.99, 0.995 and 0.999 using [START_REF] Gaillard | Additive models and robust aggregation for gefcom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting[END_REF]. For low quantiles, we take the quantile forecasts at level q 0 = 0.2 as intermediate threshold and compute the quantiles at extreme levels 0.001, 0.005 and 0.01. To do so, it suffices to apply the same method as for high quantiles taking the opposite of the observations and intermediate quantile.

The number of training samples, i.e. observations above (for high quantiles) or below (for low quantiles) the intermediate threshold represent between 119 and 144 samples, depending on the intermediate quantile method used. Due to the low number of training samples, we don't add categorical variables such as W D to the covariates. For all methods, we only consider the two covariates toy and T emp. For each extreme quantile level, we also compare the EMLM estimates with the base estimate using the same model as the intermediate level.

An essential step in EMLMs is parameters selection. First, we make sure that the EMLMs yield constant shape ξ in the estimated GPD. For evgam and eqrn, this can be directly imposed in the R implementation of the models. For the gbex method, it suffices to set the depth of trees for the shape parameter to 0. For the erf method, we take a large shape penalty, here 1. To select the other parameters of the EMLMs, we use a 5-fold cross validation repeated 3 times and consider the GPD deviance (i.e. negative log-likelihood) as validation metric.

For erf, The number of trees and the minimal node size of the erf are selected among {100, 500, 1000} and {1, 3, 5, 10, 20, • • • , 140} respectively. For gbex, the depth of tree of the scale parameter σ is selected from 1 to 3 and the number of trees from 1 to 500. For eqrn, we consider 3 layers of GRU with size 256 and select the loss penalty among {0, 10 -6 , 10 -5 , 10 -4 , 10 -3 }. The maximum lag h (discussed in Section 3.1) for the input of eqrn is set to 1.

To evaluate the low and high quantile regression the ACE and nRPS metrics are not well suited as they put little weight to extreme levels. Instead, we use the individual coverages [START_REF] Gilbert | Probabilistic load forecasting for the low voltage network: Forecast fusion and daily peaks[END_REF] and pinball losses gathered in Table 3. For low quantiles, we again observe that the online models outperform the offline models. We also almost always get better results by using an EMLM instead of the base model, especially at very low levels. The difference between the EMLMs is less striking. This may be explained by the small number of covariates used. An interesting observation is that the base variant of the gkal.qgam method also provides good results thus illustrating the effectiveness of QGAM even at extreme levels. For high quantiles, the results are more nuanced. A possible explaination is the fact that, during the COVID crisis the downward shift in electrical load makes the prediction of high quantiles particularly challenging. We also see the limitation of the calibration evaluation with [START_REF] Gilbert | Probabilistic load forecasting for the low voltage network: Forecast fusion and daily peaks[END_REF] as, in our test data consisting of 366 samples, the best coverage are 0% and 100% for very low and very high levels respectively.

Conclusion

In this work, we propose a new method for online extreme quantiles forecasting by combining recent advances in online adaptive probabilistic forecasting methods and EMLMs for GPD estimation. Our study case illustrates the advantage of considering an adaptive quantile estimate as the intermediate threshold used in EMLMs during unstable periods like the COVID crisis. Our method is based on the implicit assumption that the GPD parameters do not need online adaptation. An interesting research topic, which we leave for future work, is to provide use cases where this assumption fails and derive fully adaptive EMLMs where the GPD parameters are also adapted online.

Fig. 1 :

 1 Fig. 1: Daily electricity load and 14 days moving average.

Fig. 2 :

 2 Fig. 2: 15 days moving average bias of the mean forecasts. Shaded areas correspond to the two lockdowns.

Fig. 3 :

 3 Fig. 3: Reliability diagrams for the intermediate quantile forecasts in 2020

  Estimate the intermediate quantile Qq 0 (yt | xt, Ft-1) by Qt,q 0 (xt) Estimate the parameters θt(xt) of the GPD for L(yt -Qt,q 0

	for t ≥ 1 do
	/* Prediction phase	*/
	Observe xt

Table 1 :

 1 Summary of intermediate quantile regression methods. gkal.ogd gkal.qgam gkal.qr gkal.th gam.ogd gam.qgam gam.qr gam.th qgam

	ACE	0.03	0.02	0.04	0.03	0.043	0.3	0.22	0.3 0.19
	nRPS 0.048	0.047	0.048	0.049	0.07	0.12	0.10	0.13 0.09
	20%	218	213	217	226	325	695	576	719 484
	50%	279	272	279	274	372	644	559	718 515
	80%	204	194	207	208	267	357	325	408 326

Table 2 :

 2 ACE, nRPS and pinball loss at levels 0.2, 0.5, 0.8 for the intermediate quantile forecasts in 2020. In bold : best per row.

Table 3 :

 3 LevelCoverage (%) Pinball loss base eqrn erf evgam gbex gpd base eqrn erf evgam gbex gpd 0.1% gkal.ogd 1.37 0 0 1.09 0.82 0.[START_REF] Wood | Generalized additive models: an introduction with R[END_REF] 13.3 5.87 3.53 9.74 5.19 3.60 gkal.qgam 0 0.27 0 0 0.27 0 3.72 4.33 4.18 3.31 4.82 4.19 gkal.qr 3.01 0.27 0.27 1.09 0.55 0.55 16.6 4.36 3.74 8.04 5.01 3.97 gkal.th 1.64 0.27 0.27 0.82 0.82 0.27 17 4.77 4.03 6.96 5.80 4.04 gam.ogd 3.28 0 3.83 4.37 3.28 3.83 46.1 9.92 67.6 65.6 58.3 77.2 gam.qgam 8.20 0 10.7 19.1 14.5 9.29 98.3 6.39 108 243 129 113 gam.qr 33.1 5.74 13.1 12.8 12.3 12.3 416 58.5 164 164 141 179 gam.th 14.7 0 7.92 35 9.02 9.84 229 4.98 86.03 402 121 124 qgam 1.09 4.64 7.38 14.5 8.47 4.37 5.98 45.4 65.9 147 79.8 48.1 0.5% gkal.ogd 1.37 0.55 1.37 1.37 1.37 1.37 21.3 16.8 17.6 24.2 22.1 22.3 gkal.qgam 0.82 0.82 0.82 1.09 1.37 1.37 15.9 18 15.1 18.4 19.6 20.4 gkal.qr 3.01 1.64 1.37 1.37 1.37 1.37 23.3 20.7 21.1 23.5 22.3 22.9 gkal.th 3.01 1.09 1.09 1.37 1.09 1.37 31.6 20.3 21.3 23.4 22 23.1 gam.ogd 3.83 0 5.19 5.19 4.64 5.19 61.9 20.4 96.9 94.1 91.6 104 gam.qgam 19.1 4.92 19.1 27 22.7 16.4 241 50.7 239 316 267 237 gam.qr 33.1 13.1 15.8 16.1 15.8 15.8 418 156 234 233 229 246 gam.th 19.1 3.28 18.8 35.2 19.7 14.7 300 24.8 192 410 237 236 qgam 9.02 7.92 15.6 18.8 14.5 8.47 99.1 120 163 196 171 123 1% gkal.ogd 1.37 1.64 1.91 2.73 2.46 2.73 30.1 30.5 32 37.1 35 37.1 gkal.qgam 1.09 2.19 1.91 2.73 2.46 1.91 26.6 32.5 30.5 32.4 31.8 35.2 gkal.qr 1.37 2.46 2.46 2.46 2.46 2.73 30.1 36.3 35.9 36.3 35.4 37.6 gkal.th 3.28 1.64 1.64 2.46 2.73 2.19 44 34.9 35 36.7 36.1 37.8 gam.ogd 3.55 2.73 6.01 6.28 5.74 6.01 86.1 47.5 116 113 113 123 gam.qgam 26.5 12.3 23.8 29.5 28.4 22.4 306 144 309 362 338 307 gam.qr 32.8 18.8 19.1 19.7 19.4 18.8 414 219 273 274 277 285 gam.th 23.2 9.56 22.4 35.8 25.1 19.1 344 95.4 268 419 306 296 qgam 13.9 13.9 17.5 21 17.5 13.7 161 168 211 227 216 172 99% gkal.ogd 98.6 99.2 99.2 99.2 98.9 99.2 24 22 24.5 23.3 22.7 20.9 gkal.qgam 99.2 100 98.6 99.4 98.4 99.7 30.2 24.3 38.7 27.5 29.7 28 gkal.qr 98.4 99.4 99.2 99.4 98.4 99.4 24 24.2 27.3 23.9 24.8 21.2 gkal.th 96.7 100 99.4 100 99.2 100 23.6 35.6 35.2 26.9 26.4 27.4 gam.ogd 99.7 99.7 99.2 98.4 98.6 99.7 26.3 27.4 28.9 26.5 27.8 23.5 gam.qgam 100 100 99.4 100 99.4 100 34.4 35.7 33.6 29.9 30.9 33.5 gam.qr 99.7 100 99.7 99.2 99.2 100 26.3 28 28.4 27.5 27.9 27.4 gam.th 100 100 100 100 100 100 31.2 42.3 35.1 36.2 36.9 36.3 qgam 100 99.7 99.7 99.7 99.7 99.7 36 32.7 36 30.6 32.9 31.2 99.5% gkal.ogd 97 99.2 99.4 99.4 99.4 100 21 12.6 15.3 14.3 13.5 12.3 gkal.qgam 99.7 100 99.2 100 99.2 100 17.4 15.2 25.1 17.2 18.2 17.9 gkal.qr 95.1 100 99.4 99.4 99.2 100 28.2 15.6 17.3 14.9 14.2 13.5 gkal.th 98.9 100 99.4 100 99.4 100 13.2 26.1 22.5 17.3 15.3 18.1 gam.ogd 100 100 99.2 98.91 99.2 100 13.9 16.5 17.7 15.7 17.1 13.3 gam.qgam 100 100 100 100 99.7 100 19.3 20.5 18.4 15.6 17 18.5 gam.qr 100 100 99.7 99.2 99.7 100 13.9 15.9 15.9 15.3 15.7 15.2 gam.th 100 100 100 100 100 100 16.6 24.5 18.7 19.3 20.5 19.4 qgam 100 99.7 99.7 99.7 99.7 100 20.9 19 22.8 17.9 20 18.8 99.9% gkal.ogd 97.8 100 100 100 100 100 11.1 2.98 4.12 3.43 3.24 4.02 gkal.qgam 100 100 100 100 100 100 4.92 4.79 7.93 6.71 4.38 7.17 gkal.qr 95.1 100 100 100 100 100 22.1 6.05 5.07 3.68 3.28 4.72 gkal.th 99.2 100 100 100 100 100 3.05 12.58 7.59 5.90 4.38 6.58 gam.ogd 100 100 99.2 99.2 99.2 100 2.78 4.98 5.24 6.15 5.92 3.42 gam.qgam 100 100 100 100 100 100 5.76 5.48 4.46 3.32 4 4.49 gam.qr 100 100 99.7 99.2 99.7 100 2.78 4.14 3.71 4.66 4.11 3.70 gam.th 100 100 100 100 100 100 3.74 6.74 4.12 4.26 5.07 4.30 qgam 100 100 100 99.7 100 100 6.52 4.59 7.32 4.83 6.10 6.49 Scores for extreme quantile regression. In bold : best score per line, underlined : best score.

Acknowlegements We thank our colleague Pr Olivier Wintenberger from Sorbonne Université and Wolfgang Pauli Institut, c/o Fakultät für Mathematik, Universität who helped us to initiate this project and provided insight and expertise that greatly assisted the research.


Rosetta/ROSINA DFMS view of the summer fireworks on comet 67P [START_REF] Vincent | Rosetta/ROSINA DFMS view of the summer fireworks on comet 67P, Europlanet Science Congress[END_REF] studied a 3-month period surrounding comet 67P's perihelion passage in August 2015. They detected and characterized 34 different dust outbursts with the Rosetta cameras. The sudden and brief release of dust of such transient events is characterized by a short lifetime. In their study, [START_REF] Vincent | Rosetta/ROSINA DFMS view of the summer fireworks on comet 67P, Europlanet Science Congress[END_REF] estimated the source location of the observed outbursts. They were almost entirely on the Southern hemisphere and mostly located close to morphological boundaries of 67P. Thus, a link between morphology and the outbursts is assumed. In addition, these authors also approximated the local time since sunrise on the surface for each outburst event. Their result suggests that outbursts either appeared when the local surface is at its maximum daily temperature and subsurface volatiles produce an outburst, or when the Sun just began to shine onto the surface, thus inducing large temperature gradients and thermal cracking of the surface. In addition, [START_REF] Vincent | Rosetta/ROSINA DFMS view of the summer fireworks on comet 67P, Europlanet Science Congress[END_REF] proposed that collapsing cliffs are the third mechanism triggering such events. However, the in-situ composition of the dust or gas released by the outbursts has not been studied yet, even though this might largely improve the knowledge about the underlying mechanisms generating such events.

In this work, knowing the source locations of the outbursts observed in [START_REF] Vincent | Rosetta/ROSINA DFMS view of the summer fireworks on comet 67P, Europlanet Science Congress[END_REF], the gas composition in the coma after such events is studied by analysing ROSINA/DFMS mass spectrometry data and possible release mechanisms are discussed. A correlation in terms of angular separation of the sub-spacecraft latitude and longitude and the source location of the dust outburst is needed, as the gas speed is much faster than the observed dust outburst. Furthermore, Rosetta was mostly not directly above the source region during the actual camera observations. Only later or before, as the comet rotated, did Rosetta overfly the source location. Due to this time difference between the observation and the measurement of these dust events and thus the spread of the ejected gas, a distinct field of view needs to be defined in order decide whether the measured gas originated from the outburst source location or not. Consequently, it is possible that several outburst locations overlap with the same peaks in the gas ratios, making it difficult to differentiate a detection. In addition, as the outbursts were very short-lived appearances and thus mostly only detected in one image, the flow direction could not be determined making it impossible to partly decrease the field of view. Thus, a careful evaluation of each peak and its measurement configuration is necessary.

Figure 1 shows gas abundance ratios for CO , CO, CH , C H , CH OH, and C H compared to H O for the outburst from 2015-07-26 20:22:42. For all depicted ratios, several peaks were measured at the time Rosetta flew over the outburst source location. This indicates that a larger amount of CO , CO, and different organic species compared to H O has been released by the outburst. It is possible that pockets of these species were buried just below the comet's surface. Our findings show, that some features are already seen before the observed outburst itself, indicating a possible leakage of such gases creating such an event. Still, it is yet unknown whether these gases were responsible for the outbursts to appear or whether they were just released by the outburst as a by-product.

sur 2 15/02/2024 20:18


Keywords: éclats de silex, céramique, trous de poteaux, galets de quartzite, foyers Flint chips, ceramics, postholes, quartzite pebbles, fireplaces, peat

Table des matières

NOTICE SCIENTIFIQUE DU RAPPORT

En juillet 2018, des sondages ont été réalisés sur la rive sud-est du lac de Save (commune d'Arandon-Passins, Isère), actuellement classé comme Espace Naturel Sensible (ENS). Trois tranchées ont été creusées préalablement à l'aménagement de deux mares destinées à la reproduction des batraciens et des insectes, travaux prévus au sein du plan de gestion de l'ENS. La sensibilité archéologique de ce secteur était attestée de longue date par la découverte d'objets préhistoriques et gallo-romains (haches, gaines en bois de cerfs, vases,…) lors de l'exploitation ancienne des tourbières situées au nord-ouest de ce lac [START_REF] Bocquet | Le problème de l'occupation palafittique au Nord du Bas-Dauphiné du Néolithique final au Bronze moyen[END_REF]. Les sondages ont en effet permis d'identifier entre 40 et 50 cm de profondeur des artefacts (tessons de céramique, éclats de silex, galets de quartzite thermofractés, calages de poteaux,…) qui témoignent d'une occupation préhistorique ou protohistorique indéterminée. Quelques fragments de tuile qui se rapportent à la période gallo-romaine ont aussi été observés. Par ailleurs, la sédimentation de bord de lac étudiée en stratigraphie a livré des niveaux de tourbe encore préservés et des séquences alluviales riches en restes végétaux et animaux. Ces archives sédimentaires présentent donc un fort potentiel pour les reconstitutions paléoenvironnementales. Des analyses archéobotaniques (palynologie, carpologie, anthracologie,…) et archéozoologiques vont donc permettre de restituer l'évolution de ce milieu lacustro-palustre et son anthropisation pendant l'Holocène.

Bibliographie

REMERCIEMENTS :

Ces sondages archéologiques ont été réalisés grâce à l'impulsion donnée par le gestionnaire de l'Espace Naturel Sensible du lac de Save, Joanny Piolat, que je tiens à remercier pour son accueil sur le terrain et son aide active pour les carottages. Nous tenons aussi à remercier la réserve naturelle du marais de Lavours, dont la sonde russe nous a été gracieusement prêtée par Fabrice Darinot.

Il aurait été impossible de mener à bien cette opération de terrain sans l'aide incommensurable d'Elvyre Royet et de Robert Royet, à la tête du groupe archéologique de Saint-Romain-de-Jalionas : Olivier

INTRODUCTION

En Nord-Isère, une multitude de lacs et de tourbières sont apparus après la déglaciation, il y a environ 18 000 ans [START_REF] Mandier | Chronostratigraphie des accumulations würmiennes dans la moyenne vallée du Rhône : l'apport des dates radiocarbone[END_REF], Coutterand, Schoeneich et Nicoud 2009). Suite au désenglacement de cette région préalpine, les zones surcreusées par le glacier se sont remplies d'eau, formant des lacs à l'arrière des barrages morainiques. Tout au long du Tardiglaciaire et de l'Holocène, ces dépressions lacustres ont ensuite été peu à peu colmatées par des craies et de la tourbe. Des lacs et tourbières se sont ainsi formés en chapelet dans le vallon de la Save, petit affluent de rive gauche du Haut-Rhône, qui sépare la partie orientale du plateau calcaire de l'Isle Crémieu, au nord, des collines mollassiques des Terres Froides au sud.

Après l'assèchement des vastes marais entourant l'Isle Crémieu, au début du XIX e siècle, des vestiges archéologiques furent découverts dans les fosses d'extraction de tourbe en divers endroits. Au nordouest du lac de Save, des objets préhistoriques (haches polies, plaque d'archer en serpentine, gaine de hache en bois de cerf, meule,...) apparurent ainsi à la base de la tourbe, ainsi qu'un vase gallo-romain à pâte grise dans les couches superficielles (Bocquet 1967, p. 507-508). Durant l'Antiquité romaine, cette zone humide était sans doute exploitée dans le cadre d'un grand domaine foncier. De nombreuses villae ont été découvertes dans cette région rurale relativement proche de Vienne, capitale de la cité des Allobroges. A 2 km au sud-ouest du lac de Save, l'une d'entre elles se trouvait par exemple près du village du Passins, où des fouilles menées en 1981 par M. Colardelle ont dégagé les fondations d'une partie des bâtiments, ainsi qu'une mosaïque (Bernigaud 2012, p. 174-175).

Sur la commune d'Arandon-Passins (Fig. 1), le lac de Save, aujourd'hui classé en Espace Naturel Sensible (ENS), s'étend sur environ 13 hectares à une altitude d'environ 215 m NGF, en aval du Grand Marais (Fig. 2). D'un point de vue géomorphologique, cette zone humide résulte d'un mauvais drainage naturel du vallon en amont d'un goulot d'étranglement située vers l'ancien moulin d'Iselet, qui constitue un ancien verrou rocheux glaciaire. Nous supposons qu'après la fonte du glacier, un lac de faible profondeur a dû occuper une grande partie du fond de la vallée. Ce lac primitif a ensuite été progressivement recouvert par la tourbe pendant l'Holocène, ne laissant qu'un plan d'eau résiduel : l'actuel lac de Save.

Sur la rive sud-ouest du lac, le projet d'aménagement de 2 mares (destinées à la reproduction des amphibiens et des insectes aquatiques) dans le cadre du plan de gestion de l'ENS, a motivé la réalisation de sondages préalablement à leur creusement. Il s'agissait de prévenir la destruction potentielle d'anciens vestiges humains, dans un secteur où les découvertes anciennes indiquaient une sensibilité archéologique certaine. L'objectif de cette opération était aussi d'étudier dans ce contexte lacustropalustre les archives sédimentaires et leur potentiel paléoenvironnemental pour des reconstructions paléopaysagères.

L'opération de terrain s'est principalement déroulée sur 2 journées (8-9 juillet 2018). Des observations complémentaires ont toutefois été réalisées ultérieurement par E. et O. Royet, lors du creusement effectif des mares, qui a eu lieu une quinzaine de jours plus tard (23-24 juillet). Deux tranchées en croix (T1 et T2) ont été creusées sur une trentaine de mètres de longueur à l'emplacement de la première mare (Fig. 4). Une troisième (T3) a aussi été réalisée à l'emplacement du second bassin, mais cette dernière s'est révélée « négative » d'un point de vue archéologique. Nous y avons en outre observé des niveaux de tourbe très fortement bioturbés. Ce dernier sondage nous semblant difficilement exploitable, nous avons donc pris la décision de ne pas l'étudier en détail, d'autant plus que le temps imparti à cette opération était très limité. L'effort s'est donc porté sur l'étude des tranchées T1 et T2, qui se sont avérées archéologiquement « positives ». Pour en faciliter la présentation, nous présenterons successivement ces 2 tranchées en 4 sections (sud-ouest, nord-est, sud-est, nord-ouest).

Lac de Save

Arandon-Passins Section sud-ouest (T1)

A l'extrémité sud-ouest de cette tranchée, nous avons réalisé un premier sondage profond (Fig. 6). De bas en haut, la séquence sédimentaire y est apparue formée d'une craie lacustre blanche très homogène (n°1), puis d'une couche de limons argileux gris d'une vingtaine de centimètres d'épaisseur (n°2). Cette dernière présente à sa base des marques de bioturbation végétale sous forme de motifs festonnés. La couche grise est recouverte par un mince niveau noir de quelques centimètres d'épaisseur, mélangé à de la craie remaniée (n°4). Enfin, au sommet de la stratigraphie, la tourbe -ou des sédiments limonotourbeux-viennent recouvrir ces niveaux sur une quarantaine de centimètres d'épaisseur. Cette tourbe ne présente pas un faciès homogène. De couleur brune, la partie inférieure (n° 5) est en effet plus compacte que la partie supérieure plus noire (n°6).

En tirant la tranchée vers le nord-est (Fig. 8), nous avons observé des traces d'occupations humaines vers 50 cm de profondeur. Au sommet de la couche de limons-argileux gris (n°2) sont apparus de nombreux charbons, ainsi que des fragments de pierres chauffées et éclatées. Le niveau de limons bruns (n°3/4) a livré des éclats de silex (non taillés), qui témoignent d'occupations préhistoriques ou protohistoriques. Ce paléosol est d'ailleurs recouvert par endroits de fins niveaux de craie, vraisemblablement épandus par l'homme. Section nord-est (T1)

Dans cette tranchée nous avons pu observer une stratigraphie similaire à celle de la branche sud-ouest dans sa partie supérieure où l'on retrouve la séquence craie lacustre/limons argileux gris/paléosols brunnoir/tourbe. La sédimentation apparaît en revanche très différente à la base de la coupe.

En surface du paléosol brun-noir, les vestiges humains sont apparus moins denses que précédemment. Vers 40 cm de profondeur, nous avons toutefois découvert au sommet de la couche crayeuse 4 galets de quartzite disposés en carré (Fig. 9 et 10). Ceux-ci constituaient sans doute un calage de poteau au fond d'un trou, creusé depuis les niveaux sus-jacents. Cette structure pourrait donc être contemporaine des silex et fragments de pierres chauffées identifiés dans la branche sud-ouest, même si elle n'apparait pas au même niveau.

A l'extrémité nord-est de la tranchée 1, là où n'apparaissaient plus aucun artefact, nous avons réalisé un nouveau sondage profond (Fig. 11 et 12). Sous la craie, nous avons découvert au-delà de 1 m de profondeur une sédimentation hétérogène formée d'une légère fraction sableuse, de limons, d'argiles, de tourbe et de craie issue de l'érosion du substrat crayeux plus en amont. Ces dépôts irréguliers, en partie tronqués, présentent un faciès laminé. Nous avons visiblement affaire à une sédimentation alluviale, très riche en fragments de bois (troncs, branches, branchettes, etc.). On observe notamment 2 couches noires d'une dizaine de centimètres d'épaisseur, formées de tourbe remaniées et de nombreux restes organiques. La plus haute (Fig. 12, n°8), vers 0.9 m de profondeur, a livré des ossements animaux, dont des fragments de mâchoire. Une première observation réalisée par l'archéozoologue V. Forest permet d'attribuer ces restes à un jeune cerf d'environ 1 an.

De toute évidence, il s'agit ici du remplissage sédimentaire d'un paléochenal de la Save qui traversait le lac. Cette séquence alluviale enfouie à plus de 0,8 m de profondeur -sous plus de 30 cm de craie lacustreest certainement assez ancienne dans l'Holocène (Préboréal ?, Boréal ?). Un examen plus approfondi en laboratoire des restes de faunes et de végétaux -après tamisage des prélèvements réalisés dans ces couches-ainsi que datations par le C 14 devraient nous permettre d'en préciser la chronologie. Section sud-est (T2)

La tranchée 2, d'orientation NO-SE, a permis d'étudier la stratigraphie de l'ancienne extrémité du lac de Save dans son axe longitudinal. Le terrain présente une pente héritée de l'ancienne dépression jusqu'au sommet de l'ancienne berge sèche.

Dans la section sud-est, le sondage a été creusé à 0.8 m de profondeur au maximum, jusqu'à la couche de craie lacustre (Fig. 14). Comme dans la tranchée 1, une couche de limons argileux gris coiffée par un paléosol limoneux brun apparaît au-dessus de la craie. De la tourbe noire est formée au-dessus de ces niveaux sur une vingtaine de centimètres.

Dans la partie la plus occidentale de cette branche, nous avons observé entre la craie lacustre et la couche de limons argileux gris, un niveau noir organique d'environ 10 centimètres d'épaisseur (Fig. 15). Celuici n'apparaissait pas dans les précédents sondages et disparaît dans la partie est de la tranchée. Très localisé, ce niveau reste difficile à interpréter. Il s'agit peut-être d'un paléosol ou d'un niveau paratourbeux, formé sur une rive inondée sous une faible profondeur d'eau. Le cas échéant, celui-ci pourrait donc témoigner d'un ancien niveau lacustre plus haut que l'actuel.

Au milieu de la tranchée, vers 20 cm de profondeur, ont été découverts des tessons de céramique non tournée et de fragments de galets en quartzite sur le mince paléosol limoneux brun formé sur la couche de limon argileux gris (Fig. 16,n°3). Par son positionnement stratigraphique, cet ancien niveau d'occupation se corrèle donc à celui identifié dans la tranchée T1.

Dans la partie orientale du sondage, quelques traces de creusement irrégulières sous forme de petites fosses oblongues et de trous de piquets sont apparues dans ce même paléosol (Fig. 16). Un piquet en bois bien conservé a d'ailleurs été trouvé dans l'épaisseur de craie. Ces éléments sont peut-être à associer au proche niveau archéologique. Il n'est toutefois pas à exclure que les creusements aient été réalisés depuis le niveau de sol actuel. La nature tourbeuse de celui-ci rend en effet difficilement visibles les traces de négatifs au sommet de la stratigraphie, d'autant plus que celui-ci a vraisemblablement été labouré.

Le recouvrement tourbeux (Fig. 16,n°4) s'arrête à l'extrémité sud-est de la tranchée, à la limite entre la dépression topographique et le replat qui forme la berge sèche du lac. A ce dernier emplacement nous avons découverts au sommet de la stratigraphie quelques fragments de tegulae qui signalent une proche occupation gallo-romaine. Celle-ci se développe sans doute un peu plus loin, sur le replat qui forme l'ancienne berge sèche du lac. Section nord-ouest (T2)

Cette tranchée a été creusée en direction du lac jusqu'à 0.9 m de profondeur au maximum. Nous avons arrêté la pelle sur le sommet de la craie lacustre, qui plonge vers le nord-ouest en direction du plan d'eau dont la limite se situe à environ 15 m au-delà de l'extrémité de cette tranchée. Nous avons donc pu sonder ici la partie supérieure du tombant de la beine lacustre.

De bas en haut, on retrouve ici la séquence observée dans la tranchée T1 : craie/limons argileux gris/paléosol noir-brun/tourbe. Au-dessus du tombant, la couche de tourbe devient plus profonde en direction du lac. En bout de tranchée, elle atteint 1 m, mais s'épaissit encore plus au-delà, comme nous avons pu le constater grâce aux carottages (présentés plus loin). Cette épaisseur de tourbe présente différentes couleurs : noire dans sa partie supérieure, elle apparaît brune/rousse à la base sur une quinzaine de centimètres d'épaisseur (Fig. 17). Cette différence de couleur est sans doute due à la nature des végétaux décomposés. La tourbe brune pourrait être formée de sphaignes décomposées, alors que la tourbe noire contient sans doute des restes de joncs et de carex, végétation qui se développe actuellement en surface de la parcelle.

Un niveau d'occupation archéologique a encore ici été détecté dans le paléosol noir-brun. Vers 20 cm de profondeur, quatre gros galets de quartzite posés à plat et disposés de manière circulaire ont été découverts (Fig. 20). Cette structure fait songer à un calage de poteau (TP 1). Plus en contrebas, vers 60 cm de profondeur, sont encore apparus au bord du tombant des bois couchés et des racines autour desquels nous avons trouvé des fragments de galets et des tessons de panse de céramique à pâte noire, vraisemblablement protohistoriques.

LES CAROTTAGES

En plus des sondages, nous avons réalisé lors de cette opération des carottages au moyen d'une tarière manuelle équipée d'une sonde russe. Celle-ci nous a permis de prélever les sédiments par section de 50 cm de longueur. Les deux premiers carottages (C1 et C2) ont été implantés à 5 m de distance l'un de l'autre, à proximité de l'extrémité de la tranchée nord-ouest. Lors des sondages, nous avions pu en effet observer que la tourbe s'épaississait au-dessus du tombant de la beine lacustre. Il a ainsi été possible de prélever à cet emplacement 1.5 et 1.8 m de tourbe. Un troisième carottage (C3) a été réalisé beaucoup plus loin, à 640 m de distance, sur la rive nord-ouest du lac, dans une des rares parcelles épargnées par l'exploitation ancienne de tourbe. Nous avons pu mettre ici en évidence une épaisseur plus importante atteignant 2.5 m. Sur cette partie du rivage, la tourbière s'épaissit encore très certainement en direction du plan d'eau où elle doit dépasser les 3 m.

Immédiatement après leur extraction, ces sections de carottes ont fait sur le terrain l'objet d'observations préliminaires et de photographies (Fig. 20). Leur examen doit toutefois être repris en laboratoire afin de décrire plus finement la couleur et la texture des sédiments tourbeux et crayeux. Nous n'en donnerons donc à ce stade préliminaire de l'étude qu'une description générale et de premières interprétations et hypothèses.

Carotte C1

La tourbe est formée sur 1.4 m d'épaisseur. Sur ses trente premiers centimètres, elle est noire et limoneuse (section I) alors qu'elle apparaît plus brune et moins compacte en profondeur (sections II et III). Dans cette épaisseur s'intercalent 3 niveaux limoneux plus clairs, de 3 à 5 cm d'épaisseur, à 0.8 puis 1.3 et enfin 1.5 m de profondeur. Il pourrait s'agir de dépôts alluviaux consécutifs à des inondations de la rive ou encore des dépôts crayeux témoignant de transgressions relativement durables du plan d'eau. La craie est atteinte à partir de 1.6 m de profondeur. De couleur blanche, elle apparaît finement laminée et assez homogène, hormis la présence d'un morceau de bois à la base de la carotte (section IV).

Carotte C2

La tourbe atteint 1.7 m d'épaisseur au-dessus des niveaux crayeux. Bien que prélevée à quelques mètres seulement de C1, la sédimentation apparaît ici sensiblement différente. Au sommet, la tourbe limoneuse est moins noire et plus brune. Curieusement, on n'y retrouve pas les dépôts limoneux interstitiels observés dans C1. En-dessous de la tourbe, la sédimentation crayeuse, de teinte jaune-gris, présente un faciès très laminé. Plusieurs petits niveaux de tourbe ou de gyttja sont intercalés dans la craie (section V). Ces alternances pourraient témoigner de phases de transgression et de régression du niveau lacustre très anciennes. Il est toutefois à remarquer que celles-ci ne sont pas visibles dans la base crayeuse de C1. Mais cette dernière a été prélevée dans la partie supérieure de la beine lacustre, c'est-à-dire une zone plus haute et sans doute moins affectée par les fluctuations du plan d'eau au début de l'Holocène, alors que la cuvette était beaucoup moins colmatée par les sédiments. Il est toutefois aussi possible que la tourbe interstratifiée dans cette craie ne soit pas en place. Peut-être s'agit-il de dépôts alluviaux, dans cette zone à proximité de l'exutoire.

Carotte C3

Prélevée sur la rive nord-ouest du lac, à 640 m de distance de C1 et C2, la partie supérieure de la tourbe semble ici peu ou pas limoneuse. La sédimentation est donc plus exclusivement authigène que sur la rive méridionale du lac où l'influence alluviale est bien marquée. Par ailleurs la tourbe apparaît ici beaucoup plus épaisse : elle atteint 2.5 m de profondeur, soit 0.8 m de plus qu'en C2. De teinte noire dans sa partie supérieure (section I), elle apparaît aussi plus brune en-dessous (sections II et III), mais redevient foncée dans sa partie inférieure (section V et VI). La craie lacustre blanche sous-jacente (section VI) apparaît finement laminée et très homogène, sans inclusion de restes organiques. Cette sédimentation témoigne d'un processus de décantation des carbonates en eau calme, à l'écart du courant de la Save.

CONCLUSION, PERSPECTIVES DE RECHERCHES

Sur la rive sud-est du lac de Save, les sondages réalisés en juillet 2018 ont mis en évidence entre 40 et 50 cm de profondeur la présence de d'artefacts (tessons de céramique, éclats de silex, galets de quartzite, calage de poteaux…) qui renvoient au Néolithique ou à la Protohistoire, ainsi que des fragments de tuiles qui indiquent une proche occupation de l'Antiquité romaine. Ces découvertes confirment la sensibilité archéologique de cette zone de bord de lac où des objets préhistoriques et gallo-romains avaient été anciennement découverts dans les fosses d'extraction de tourbe.

A [START_REF] Bocquet | Le problème de l'occupation palafittique au Nord du Bas-Dauphiné du Néolithique final au Bronze moyen[END_REF] signalait qu'au nord-ouest du lac de Save les objets néolithiques avaient été découverts au contact de la craie lacustre, alors que les vestiges gallo-romains apparaissaient au sommet de la tourbe. Notre étude confirme que les occupations les plus anciennes se trouvent en effet sous la tourbe où apparaît un mince paléosol limoneux. Sur les rives du lac, cette tourbe s'est donc formée postérieurement à ces installations humaines anciennes. Il est possible qu'au Néolithique, les plans d'eau n'étaient encore que peu réduits par les tourbières limnogènes qui se sont développées ultérieurement, recouvrant les vestiges d'anciennes occupations humaines. Ces observations laissent penser que la turfigenèse s'est accélérée durant la Protohistoire avant de connaître un ralentissement ou un arrêt durant l'Antiquité romaine, comme l'avait déjà supposé J.-P. Bravard (1987) à partir du cas du marais de la Verpillière, à une vingtaine de kilomètres plus à l'ouest.

D'un point de vue paléoenvironnemental, l'occupation préhistorique ou protohistorique que nous avons détectée sur la rive sud-ouest du lac de Save pourrait s'être implantée à la faveur de conditions plus sèches qu'elles ne l'ont été ultérieurement. Un niveau lacustre assez bas a pu permettre le développement d'une pédogenèse sur une rive exondée, ce dont témoigne vraisemblablement le niveau de limons argileux gris bioturbés, coiffés du mince paléosol brun-noir que nous avons observé. A contrario, la formation de tourbe au-dessus de ces anciens niveaux d'occupation signale un environnement plus humide, causé par une remontée durable du plan d'eau. Une telle transgression aurait pu être provoquée par un changement climatique. Les travaux en palynologie de J. Clerc (1988) en Bas-Dauphiné évoquaient un climat plus humide au Subboréal, perceptible par un fort développement de l'aulnaie dans les diagrammes polliniques entre la fin du Néolithique et le Premier Age du Fer (4700-2600 BP). Hormis l'hypothèse climatique, on peut aussi envisager une modification des écoulements dans la vallée où le drainage naturel a pu être altéré par diverses causes (sismicité, éboulements, barrages de castor, etc.). A 500 m en aval du lac, la vallée de la Save est particulièrement étroite et encaissée, à hauteur de l'ancien moulin d'Iselet. Une obstruction dans ce goulet d'étranglement pourrait avoir retenu l'eau dans la partie amont de la vallée et favorisé par un surcroît d'humidité le développement et l'extension des tourbières.

Ces questionnements et hypothèses suscités par ces observations archéologiques et sédimentaires doivent désormais pouvoir bénéficier de différentes analyses de laboratoire qui permettront d'élucider ces relations entre les dynamiques d'implantation humaine et les transformations de l'environnement.

Les sondages sur la rive sud-ouest du lac confirment le fort potentiel paléoenvironnemental de ce secteur pour les reconstructions paléopaysagères. Les séquences alluviales découvertes à l'extrémité de la tranchée T1, dans un ancien chenal de la Save, sont notamment apparues très riches en restes végétaux et animaux conservés grâce à l'humidité. Les prélèvements réalisés dans ces couches seront tamisés et les biorestes isolés. Leur étude en laboratoire nous permettra d'étudier l'évolution de la faune et de la flore dans cet écosystème anthropisé de longue date, pour autant qu'on puisse en juger par les découvertes archéologiques.

Analyses palynologiques

Les carottes prélevées dans la tourbe feront aussi l'objet d'analyses palynologiques afin de reconstituer l'évolution du paysage végétal environnant. Nous avons pris contact avec J. Argant (ARPA) qui pourra étudier au printemps (2019) 30 échantillons dans l'une des carottes de tourbe (Tableau 1), sous réserve de l'obtention de crédits d'analyses. Ces échantillons seront prélevés dans la carotte C1 tous les 5 cm.

La détermination spécifique des grains de pollen dans ces échantillons permettra de restituer la composition du paysage végétal environnant et son évolution dans le temps. Tableau 1 : Liste des échantillons de tourbe de la carotte C1 destinés à l'analyse palynologique.

Datations radiocarbones

Enfin l'obtention d'une série de 10 datations C 14 à partir de biorestes sera nécessaire pour établir la chronostratigraphie des différents niveaux (séquence alluviale de la Save, horizons archéologiques, formations tourbeuses) (Tableau 2), et pour appréhender la chronologie des implantations humaines en regard des transformations environnementales dans ce secteur lacustro-palustre. Nous prévoyons de faire réaliser 5 datations dans la séquence alluviale (Fig. 12) afin d'obtenir des éléments de chronologie précis sur la formation de ces niveaux riches en restes végétaux et animaux. Ces datations couplées aux analyses bioarchéologiques (détermination des charbons, graines, ossements,…) permettront de restituer l'évolution de l'environnement pour des périodes vraisemblablement anciennes de l'Holocène (Mésolithique, Néolithique). Nous prévoyons de plus de faire dater par le radiocarbone 5 échantillons de tourbe dans la carotte C1. Ces datations permettront d'établir la chronologie de la formation de la tourbe (postérieure aux niveaux alluviaux et vraisemblablement protohistorique), ainsi que de fournir des jalons chronologiques pour l'étude palynologique. D'une manière plus générale, les archives sédimentaires du lac de Save offrent de toute évidence un fort potentiel d'analyse pour le paléoenvironnement. L'opération de sondage a démontré qu'il subsistait encore des séquences intactes, encore préservées de l'exploitation intensive de la tourbe. Le développement des études autour du lac de Save doit donc contribuer à une recherche plus régionale sur la question du peuplement, de l'exploitation et de la transformation des milieux humides dans la longue durée. Dans ce secteur du Bas-Dauphiné, les zones humides sont en effet très nombreuses, et constituent depuis plusieurs années des terrains d'études privilégiés par les archéologues et paléoenvironnementalistes. Au-delà d'une simple étude de cas, l'analyse pluridisciplinaire des sédiments du lac de Save doit donc contribuer à éclairer les dynamiques socio-environnementales holocènes à plus large échelle.

N° datation

Nature de l'échantillon

TABLE DES FIGURES :

  Notice scientifique du rapport ............................................................................................................... Générique de l'opération ....................................................................................................................... Remerciements : .................................................................................................................................... Introduction ......................................................................................................................................... Description de la stratigraphie dans les tranchées ............................................................................... Observations générales .................................................................................................................... Section sud-ouest (T1) ...................................................................................................................... Section nord-est (T1) ........................................................................................................................ Section sud-est (T2) .......................................................................................................................... Section nord-ouest (T2) .................................................................................................................... Les carottages ...................................................................................................................................... Carotte C1 ........................................................................................................................................ Carotte C2 ........................................................................................................................................ Carotte C3 ........................................................................................................................................ Conclusion, perspectives de recherches .............................................................................................. Analyses palynologiques .................................................................................................................. Datations radiocarbones .................................................................................................................. Bibliographie ........................................................................................................................................ Table des figures : ................................................................................................................................

  : Bocquet, 1967 : « Le problème de l'occupation palafittique au Nord du Bas-Dauphiné du Néolithique final au Bronze moyen », Bulletin de la Société Préhistorique Française, Tome LXIV, p. 501-516. GENERIQUE DE L'OPERATION Financement Espace Naturel Sensible du lac de Save (Département de l'Isère) chercheur post-doctoral au CEREGE/Université d'Aix-Marseille) Equipe de sondage et carottage Nicolas BERNIGAUD, Elvyre ROYET, Robert ROYET, Joanny PIOLAT, et le groupe archéologique de Saint-Romain-de-Jalionas : BERGER Patrick, DARCEL Xavier, ROYET Olivier, DESSAIX Pâquerette, MANENT Sébastien, MOTIN Marie-Christine, RIVAL Denis Relevés Elvyre ROYET, Nicolas BERNIGAUD DAO Nicolas BERNIGAUD

Figure 1 :

 1 Figure 1 : Localisation de la commune d'Arandon-Passins (rond rouge) en Nord-Isère (source : http://www.geoportail.gouv.fr).

Figure 2 :

 2 Figure 2 : Localisation du lac de la Save sur fond de carte IGN (source : http://www.geoportail.gouv.fr).

Figure 3 :

 3 Figure 3 : Vue générale des sondages au premier plan sur la berge méridionale du lac de Save (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 4 :

 4 Figure 4 : Emplacement des 3 tranchées sur l'ancienne rive sud-est du lac de Save sur fond de photo aérienne de l'IGN.

Figure 5 :

 5 Figure 5 : Plan des sondages T1 et T2 et localisation des artefacts dans les tranchées (DAO N. Bernigaud).

Figure 6 :

 6 Figure 6 : Coupe stratigraphique de la section sud-ouest, tranchée T1 (Relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud).

Figure 7 :

 7 Figure 7 : Sondage profond à l'extrémité sud-ouest de la tranchée 1. On observe à la base de la séquence de la craie lacustre blanche surmontée par une couche de limons argileux grise. Au sommet de cette dernière on distingue de fins niveaux noirs et blancs recouverts par environ 40 cm de tourbe (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 8 :

 8 Figure 8 : Coupe stratigraphique de la section sud-ouest (II), tranchée T1 (relevés E. Royet, DAO N. Bernigaud).

Figure 9 :

 9 Figure 9 : Paroi est de la section nord-est (T2). 4 galets de quartzite disposés de manière quadrangulaire (TP 2) apparaissent vers 40 cm de profondeur. Il s'agit probablement d'un calage de poteau (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 10 :

 10 Figure 10 : Vue zénithale sur les galets de quartzite formant un probable calage de poteau TP 2 (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 11 :

 11 Figure 11 : Séquence alluviale, lacustre et palustre à l'extrémité de la branche nord-est. On observe dans la partie inférieure de la stratigraphie 2 couches noires très riches en restes végétaux et animaux (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 12 :

 12 Figure 12 : Coupe stratigraphique de l'extrémité de la section nord-est, tranchée T1 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud).

Figure 13 :

 13 Figure 13 : Stratigraphie dans le sondage profond de la section nord-est. Dans la partie inférieure de la séquence (au niveau de la mire), on observe une alternance de niveaux blancs et noirs qui sont des dépôts alluviaux formés de craie et de tourbe remaniées avec une fraction sableuse (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 14 :

 14 Figure 14 : Vue générale de la branche sud-est de la tranchée 2 en cours d'étude. Le sol conservé en hauteur au milieu de la tranchée a livré des indices d'occupation archéologique (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 15 :

 15 Figure 15: Détail de la stratigraphie dans la partie septentrionale de la branche sud-est. On voit ici entre la craie blanche à la base de la stratigraphie et la couche de limons argileux gris un niveau noir qui n'apparaît pas ailleurs. Au sommet se trouve une couche de tourbe noire minéralisée d'environ 25 cm d'épaisseur (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 16 :

 16 Figure 16 : Coupe stratigraphique de la partie orientale de la section sud-est, tranchée T2 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud).

Figure 17 :

 17 Figure 17 : Extrémité de la branche nord-ouest en cours de creusement. La couche de tourbe très noire apparaît brune à sa base sur 15 cm d'épaisseur (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 18 :

 18 Figure 18 : Coupe stratigraphique de la section nord-ouest, tranchée T2 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud).

Figure 19 :

 19 Figure 19 : Formation de tourbe au-dessus de la craie lacustre, au niveau du haut du tombant de la beine (cliché N. Bernigaud 2018).

Figure 20 :

 20 Figure 20 : Vue zénithale sur les galets de quartzite reposant sur le paléosol limoneux brun n°4 (structure TP1)

Figure 21 :

 21 Figure 21 : Dessin des 3 carottes de tourbe et de craie prélevées sur les rives du lac de Save (DAO N. Bernigaud).

Figure 1 :Figure 5 :

 15 Figure 1 : Localisation de la commune d'Arandon-Passins (rond rouge) en Nord-Isère (source : http://www.geoportail.gouv.fr). ............................................................................................................ 12 Figure 2 : Localisation du lac de la Save sur fond de carte IGN (source : http://www.geoportail.gouv.fr). ............................................................................................................................................................. 12 Figure 3 : Vue générale des sondages au premier plan sur la berge méridionale du lac de Save (cliché N. Bernigaud 2018). .................................................................................................................................. 13 Figure 4 : Emplacement des 3 tranchées sur l'ancienne rive sud-est du lac de Save sur fond de photo aérienne de l'IGN. ................................................................................................................................ 13 Figure 5 : Plan des sondages T1 et T2 et localisation des artefacts dans les tranchées (DAO N. Bernigaud). ........................................................................................................................................... 14 Figure 6 : Coupe stratigraphique de la section sud-ouest, tranchée T1 (Relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud). ........................................................................................................................................... 15 Figure 7 : Sondage profond à l'extrémité sud-ouest de la tranchée 1. On observe à la base de la séquence de la craie lacustre blanche surmontée par une couche de limons argileux grise. Au sommet de cette dernière on distingue de fins niveaux noirs et blancs recouverts par environ 40 cm de tourbe (cliché N. Bernigaud 2018). .................................................................................................................................. 16 Figure 8 : Coupe stratigraphique de la section sud-ouest (II), tranchée T1 (relevés E. Royet, DAO N. Bernigaud). ........................................................................................................................................... 16 Figure 9 : Paroi est de la section nord-est (T2). 4 galets de quartzite disposés de manière quadrangulaire (TP 2) apparaissent vers 40 cm de profondeur. Il s'agit probablement d'un calage de poteau (cliché N. Bernigaud 2018). .................................................................................................................................. 17Figure 10 : Vue zénithale sur les galets de quartzite formant un probable calage de poteau TP 2 (cliché N. Bernigaud 2018). ............................................................................................................................. 18 Figure 11 : Séquence alluviale, lacustre et palustre à l'extrémité de la branche nord-est. On observe dans la partie inférieure de la stratigraphie 2 couches noires très riches en restes végétaux et animaux (cliché N. Bernigaud 2018). ............................................................................................................................. 18 Figure 12 : Coupe stratigraphique de l'extrémité de la section nord-est, tranchée T1 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud). ............................................................................................................................ 19 Figure 13 : Stratigraphie dans le sondage profond de la section nord-est. Dans la partie inférieure de la séquence (au niveau de la mire), on observe une alternance de niveaux blancs et noirs qui sont des dépôts alluviaux formés de craie et de tourbe remaniées avec une fraction sableuse (cliché N. Bernigaud 2018). ............................................................................................................................................................. 19 Figure 14 : Vue générale de la branche sud-est de la tranchée 2 en cours d'étude. Le sol conservé en hauteur au milieu de la tranchée a livré des indices d'occupation archéologique (cliché N. Bernigaud

Figure 10 :

 10 Figure 16 : Coupe stratigraphique de la partie orientale de la section sud-est, tranchée T2 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud). ................................................................................................................. 22 Figure 17 : Extrémité de la branche nord-ouest en cours de creusement. La couche de tourbe très noire apparaît brune à sa base sur 15 cm d'épaisseur (cliché N. Bernigaud 2018). ....................................... 23 Figure 18 : Coupe stratigraphique de la section nord-ouest, tranchée T2 (relevé E. Royet, DAO N. Bernigaud). ........................................................................................................................................... 23 Figure 19 : Formation de tourbe au-dessus de la craie lacustre, au niveau du haut du tombant de la beine (cliché N. Bernigaud 2018). ................................................................................................................. 24

Figure 20 :

 20 Figure 20 : Vue zénithale sur les galets de quartzite reposant sur le paléosol limoneux brun n°4 (structure TP1) ..................................................................................................................................................... 24 Figure 21 : Dessin des 3 carottes de tourbe et de craie prélevées sur les rives du lac de Save (DAO N. Bernigaud). ........................................................................................................................................... 26

  Récapitulatif des datations C 14 envisagées parmi les échantillons prélevés sur le terrain.

			Profondeur
		Carotte C1
	1	Tourbe	50 cm
	2		75 cm
	3		100 cm
	4		125 cm
	5		150 cm
		Séquence alluviale (fig. 12)
	6	Ossements	90 cm
	7	Restes végétaux	100 cm
	8	idem	110 cm
	9	idem	120 cm
	10	idem	130 cm
		Tableau 2 :

Royet, Sébastien Manent, Xavier Darcel, Marie-Christine Motin, Pâquerette Dessaix, Denis Rival et Patrick Berger. Que tous soient vivement remerciés pour leur aide généreuse et enthousiaste, en dépit de la chaleur accablante de ce mois de juillet 2018.