Étude statistique et comparative de modèles conceptuels hydrologiques pour des bassins versants de la province du Québec, Canada PDF Download
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Book Description
La description des processus de transformation des précipitations (pluie et neige) en débit dans un bassin versant passe par le choix d'un modèle hydrologique adéquat. Les modèles hydrologiques conceptuels servent à prédire les débits dans les rivières à l'aide de plusieurs paramètres, qui n'ont pas toujours une signification physique. Les débits doivent être déterminés par calibration. Le choix d'une tel modèle repose sur son efficacité, c'est-à-dire sa capacité à fournir des jeux de paramètres permettant au modèle de donner des simulations satisfaisantes. (Perrin, 2002). La validation est l'étape qui suit la calibration où on s'assure que le modèle peut faire des prédictions exactes et reproductibles en dehors de la période sur laquelle il a été calibré (Vogel, 2003). La méthode la plus courante pour valider un modèle hydrologique sur un bassin versant est d'ajuster les données simulées avec les mesures de terrain. La structure de modèle et leurs paramètres associés ne sont pas uniques. Il peut exister plusieurs représentations mathématiques, ce qui risque d'influencer la précision des résultats fournis par le modèle. Dans la plupart des applications de modèles hydrologiques, les réponses simulées du bassin versant, autres que le débit, restent internes (des variables d'état) au modèle. Ceci peut rendre discutable la validité de la description du modèle au processus interne du bassin versant. Il existe plusieurs méthodes pour valider un modèle hydrologique (Seibert, 1997) mais il n'existe pas encore de méthode ou de critère quantitatif définitif pour rejeter un modèle de bassin versant (Vogel & Sankarasubramanian, 2003). La méthode de covariance-variance proposée par Vogel offre une méthodologie quantitative pour accepter ou rejeter un modèle de bassin versant. L'objectif de cette étude est de s'assurer de la capacité du modèle à décrire les échanges dans un bassin versant. La méthode de covariance-variance est basée sur l'aptitude du modèle à représenter la covariance des données métrologiques avec les données de sortie (débit) sans passer par l'étape de calibration. La calibration du modèle génère une erreur inévitable (Vogel & Sankarasubramanian, 2003). Afin de vérifier la pertinence de la méthode de la covariance et sa fiabilité, nous l'avons appliquée sur 125 bassins hydrographiques québécois jaugés par le département de l'expertise hydraulique du Québec (DEHQ), en nous servant des modèles hydrologiques GR4J (Perrin, Michel, & Andréassian, Improvement of a parsimonious model for streamflow simulation, 2003) à quatre paramètres, qui est couplé avec le module de neige CemaNeige (Valery, 2010), HBV (Lindstrom, Johansson, Persson, Gardelin, & Bergstrom, 1997) à dix paramètres, MOHYSE (Fortin & Turcotte, 2007) à dix paramètres et HMETS (Martel, Demeester, & Brissette, HMETS- A simple and efficient model for flow forecasting, climate studies and teaching hydrological modelling, 2014) à vingt et un paramètres. Pour chaque bassin, une période de 16 ans située entre 1980 et 2015 a été sélectionnée. La démarche consiste à effectuer un grand nombre de simulations (Monte Carlo) et s'appuie sur les données observées disponibles (débits, précipitations, température...) afin d'explorer exhaustivement l'espace des valeurs acceptables de débits obtenues par les quatre modèles. Le but est de réussir à tirer l'information des données disponibles pour un bassin et d'en déduire la structure du modèle la plus adaptée. Nos résultats montrent que les modèle GR4J et HMETS ont pu établir une relation entre un ensemble de données simulées obtenues par la méthode de Monte-Carlo et l'observation pour tous les bassins, alors que les modèles hydrologiques MOHYSE et HBV n'ont pas pu établir cette relation pour la majorité des bassins versants étudiés. Ces deux derniers modèles ont représenté les bassins versants moins bien que les autres modèles.
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La description des processus de transformation des précipitations (pluie et neige) en débit dans un bassin versant passe par le choix d'un modèle hydrologique adéquat. Les modèles hydrologiques conceptuels servent à prédire les débits dans les rivières à l'aide de plusieurs paramètres, qui n'ont pas toujours une signification physique. Les débits doivent être déterminés par calibration. Le choix d'une tel modèle repose sur son efficacité, c'est-à-dire sa capacité à fournir des jeux de paramètres permettant au modèle de donner des simulations satisfaisantes. (Perrin, 2002). La validation est l'étape qui suit la calibration où on s'assure que le modèle peut faire des prédictions exactes et reproductibles en dehors de la période sur laquelle il a été calibré (Vogel, 2003). La méthode la plus courante pour valider un modèle hydrologique sur un bassin versant est d'ajuster les données simulées avec les mesures de terrain. La structure de modèle et leurs paramètres associés ne sont pas uniques. Il peut exister plusieurs représentations mathématiques, ce qui risque d'influencer la précision des résultats fournis par le modèle. Dans la plupart des applications de modèles hydrologiques, les réponses simulées du bassin versant, autres que le débit, restent internes (des variables d'état) au modèle. Ceci peut rendre discutable la validité de la description du modèle au processus interne du bassin versant. Il existe plusieurs méthodes pour valider un modèle hydrologique (Seibert, 1997) mais il n'existe pas encore de méthode ou de critère quantitatif définitif pour rejeter un modèle de bassin versant (Vogel & Sankarasubramanian, 2003). La méthode de covariance-variance proposée par Vogel offre une méthodologie quantitative pour accepter ou rejeter un modèle de bassin versant. L'objectif de cette étude est de s'assurer de la capacité du modèle à décrire les échanges dans un bassin versant. La méthode de covariance-variance est basée sur l'aptitude du modèle à représenter la covariance des données métrologiques avec les données de sortie (débit) sans passer par l'étape de calibration. La calibration du modèle génère une erreur inévitable (Vogel & Sankarasubramanian, 2003). Afin de vérifier la pertinence de la méthode de la covariance et sa fiabilité, nous l'avons appliquée sur 125 bassins hydrographiques québécois jaugés par le département de l'expertise hydraulique du Québec (DEHQ), en nous servant des modèles hydrologiques GR4J (Perrin, Michel, & Andréassian, Improvement of a parsimonious model for streamflow simulation, 2003) à quatre paramètres, qui est couplé avec le module de neige CemaNeige (Valery, 2010), HBV (Lindstrom, Johansson, Persson, Gardelin, & Bergstrom, 1997) à dix paramètres, MOHYSE (Fortin & Turcotte, 2007) à dix paramètres et HMETS (Martel, Demeester, & Brissette, HMETS- A simple and efficient model for flow forecasting, climate studies and teaching hydrological modelling, 2014) à vingt et un paramètres. Pour chaque bassin, une période de 16 ans située entre 1980 et 2015 a été sélectionnée. La démarche consiste à effectuer un grand nombre de simulations (Monte Carlo) et s'appuie sur les données observées disponibles (débits, précipitations, température...) afin d'explorer exhaustivement l'espace des valeurs acceptables de débits obtenues par les quatre modèles. Le but est de réussir à tirer l'information des données disponibles pour un bassin et d'en déduire la structure du modèle la plus adaptée. Nos résultats montrent que les modèle GR4J et HMETS ont pu établir une relation entre un ensemble de données simulées obtenues par la méthode de Monte-Carlo et l'observation pour tous les bassins, alors que les modèles hydrologiques MOHYSE et HBV n'ont pas pu établir cette relation pour la majorité des bassins versants étudiés. Ces deux derniers modèles ont représenté les bassins versants moins bien que les autres modèles.
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Plusieurs modèles hydrologiques ont été développés au cours des dernières décennies. Un modèle hydrologique devrait être capable de représenter tous les bassins versants. Les performances des modèles dépendent des caractéristiques du bassin versant étudié; aucun modèle ne convient à toutes les tâches de modélisation. Cette thèse de doctorat a pour but de proposer une méthode de sélection de modèles parmi un grand nombre de candidats. Elle prend en compte : l'identification d'une banque de modèles performants pour des conditions climatiques différentes et la sélection de modèles appropriés selon les conditions climatiques du bassin versant (aride, tempéré ou continentale) et les objectifs de modélisation (débits élevés, moyens ou faibles). La recherche est basée sur 1446 modèles construits en utilisant l‘approche multistructure empirique (Ensemble Multistructure Framework, EMF) et 100 bassins versants états-uniens aux conditions climatiques diversifiées. L'objectif de cette étude est de valoriser les approches flexibles afin d'identifier des modèles performants pour une diversité de climats. La sélection des modèles est ainsi basée sur les performances individuelles de 1446 modèles en les comparant avec un modèle de référence (GR4J). Sur la base de cette étude, une banque de 80 modèles diversifiés, issus des 1446 modèles initiaux, a été proposée pour d‘autres applications. Pour évaluer l'impact du climat et de la métrique sur la performance du modèle, les 80 modèles présélectionnés ont été évalués sur les trois types de climat et sur les trois objectifs de modélisation. Cette étude propose au final quatre nouveaux modèles hydrologiques conceptuels, adaptés à des conditions climatiques et hydrologiques spécifiques. La modélisation hydrologique demeure imparfaite en raison d'un grand nombre d'incertitudes liées notamment à la description de la transformation pluie-débit par les structures du modèle hydrologique. L'approche multimodèle est une solution alternative, parce que la combinaison de modèles existants peut mener à de meilleurs résultats par rapport aux modèles individuels. La diversité des structures des modèles constitue souvent un des premiers principes du fonctionnement d‘un multimodèle de manière à compenser les erreurs et à améliorer les performances. Les 80 modèles présélectionnés et l'algorithme Backward Greedy Selection (BGS) sont ainsi utilisés afin de sélectionner l‘ensemble des modèles à combiner. Les tests ont été effectués sur six critères (MCRPS, KGEsqrt, Mlogs, NRD, PIT et RDmse). Les résultats montrent que l'optimisation par MCRPS est la plus intéressante.
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L'eau souterraine est une ressource vers laquelle les gens se tournent de plus en plus pour différentes raisons, incluant sa facilité d'exploitation et sa qualité. Il est pourtant nécessaire de bien la quantifier en évaluant son taux de renouvellement pour en assurer une exploitation durable. L'objectif principal de cette étude est ainsi d'évaluer la recharge de l'aquifère de Saint-Honoré, localisé dans la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean au Québec, Canada, par une approche cherchant à prendre en considération toutes les composantes du cycle de l'eau. Ainsi, deux méthodes ont été utilisées conjointement dans cette étude : (1) une analyse des fluctuations du niveau de la nappe et (2) une modélisation hydrologique du bassin versant. L'analyse des fluctuations du niveau de la nappe est une méthode répandue, mais critiquée pour son échelle spatiale de validité (1-100 m2 selon Delin, Healy, Lorenz et Nimmo (2007)) qui est plutôt restreinte, alors que certains cas d'étude nécessitent l'évaluation de la recharge à des échelles plus vastes. Une méthode optimisée, codée et automatisée de l'analyse des fluctuations du niveau de la nappe (OCA-WTF), prenant en compte un emmagasinement spécifique variable, a ainsi été développée dans le cadre de cette étude. Celle-ci a été appliquée aux données de six puits d'observation répartis sur l'aquifère de Saint-Honoré, résultant en une recharge moyenne de 350 mm/an. Cette méthode a été comparée à d'autres, soit des bilans hydriques, des séparations d'hydrogrammes, une analyse isotopique et une méthode analytique d'estimation basée sur les simplifications de Dupuit-Forchheimer. Ces comparaisons ont permis de constater que les résultats obtenus avec la méthode OCA-WTF sur le bassin versant de la rivière Caribou (120 km2) sont représentatifs de l'aquifère et comparables à des méthodes d'estimation à plus grande échelle spatiale. De plus, la comparaison avec l'analyse isotopique a mis en évidence le délai entre les périodes d'infiltration et de recharge qui peut parfois s'avérer très long (i.e. plus d'un an). Ce délai fait en sorte que mettre en relation des données de précipitation et de niveau de nappe phréatique ayant la même échelle temporelle dans les calculs de recharge n'est pas toujours approprié. Le modèle physique distribué WaSiM (Schulla, 2015) a été retenu pour évaluer la recharge par la modélisation hydrologique du bassin versant de la rivière Caribou (120 km2) sur lequel l'aquifère de Saint-Honoré est localisé. Cependant, étant donné que ce bassin versant n'est pas jaugé, il a fallu trouver une solution pour reconstituer les débits à l'exutoire avant de pouvoir mettre en place le modèle hydrologique. Une approche de transfert de débit a été retenue, nécessitant une étude de similarité du bassin versant à l'étude appuyée sur une base de données de 106 bassins versants Québécois. Celle-ci a permis d'identifier quatre bassins versants similaires pour lesquels les débits ont été transférés et ajustés à la rivière Caribou. La calibration du modèle WaSiM devra être complétée afin d'obtenir des résultats de recharge à comparer à ceux obtenus avec la méthode OCA-WTF.
Author: Mohamed Saadi Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Afin de déterminer l'impact hydrologique de l'étalement urbain à venir, la modélisation hydrologique est très utile car elle permet de traduire les scénarios d'urbanisation en scénarios hydrologiques en tenant compte de la variabilité climatique. Malgré la diversité actuelle des modèles hydrologiques applicables sur les bassins urbanisés, ces modèles sont en général développés sur un nombre limité de bassins versants, ce qui pose la question de leur robustesse. L'objectif de cette thèse est de chercher une structure de modèle hydrologique capable de reproduire la relation pluie-débit pour un large échantillon de bassins versants urbanisés, situés en France et aux États-Unis, et caractérisés par différents niveaux d'étalement urbain. Pour ce faire, nous sommes partis d'une structure de modèle conceptuel (GR4H), fonctionnant au pas de temps horaire mais non dédiée aux bassins versants urbanisés. Pour arriver à nos objectifs, nous avons considéré quatre étapes : (1) la collecte et la préparation d'un large échantillon de données pour plus de 2000 bassins versants situés en France et aux États-Unis. L'analyse de la variabilité des coefficients de ruissellement de 852 bassins nord-américains a montré une dépendance non seulement au taux moyen d'imperméabilité totale (TIA), mais aussi aux conditions d'humidité du sol quel que soit le niveau d'étalement urbain du bassin versant ; (2) le test de la structure de départ sur les bassins fortement urbanisés. Cette étape a montré l'aptitude des paramètres du modèle GR4H à traduire les spécificités du comportement hydrologique en contexte urbanisé ; (3) la régionalisation des paramètres de la structure de départ GR4H pour les lier à la fraction du couvert urbain. Les relations de régression obtenues ont été performantes mais peu sensibles à la caractérisation du couvert urbain ; (4) la modification pas-à-pas de la structure de GR4H en rajoutant le ruissellement sur les surfaces imperméables, et en variant le partage entre écoulement rapide et écoulement lent en fonction de chaque bassin. L'évaluation de ces modifications sur 273 bassins versants urbanisés a indiqué une amélioration de la simulation des écoulements surtout lors des périodes sèches et des périodes de crue. Les paramètres rajoutés ont montré une forte dépendance au taux moyen d'imperméabilité totale. Les travaux de cette thèse montrent un exemple de démarche constructive de développement de modèle hydrologique, par laquelle nous avons réussi à améliorer la représentation de l'urbanisation au sein du modèle tout en obtenant de meilleurs résultats en comparant avec des séries observées. Un effort de régionalisation de la nouvelle structure en exploitant des mesures de fragmentation du paysage urbain permettra une étude d'impact de différents schémas d'urbanisation future sur la réponse hydrologique.
Author: Juan Alberto Velázquez Zapata Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 200
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La prévision hydrologique consiste à évaluer quelle sera l'évolution du débit au cours des prochains pas de temps. En utilisant les systèmes actuels de prévisions hydrologiques déterministes, il est impossible d'apprécier simplement l'incertitude associée à ce type de prévision, ce que peut nuire à la prise de décisions. La prévision hydrologique d'ensemble (PHE) cherche à étayer cette incertitude en proposant, à chaque pas de temps, une distribution de probabilité, la prévision probabiliste, en place et lieu d'une estimation unique du débit, la prévision déterministe. La PHE offre de nombreux bénéfices : elle informe l'utilisateur de l'incertitude; elle permet aux autorités qui prennent des décisions de déterminer des critères d'alerte et de mettre en place des scénarios d'urgence; elle fournit les informations nécessaires à la prise de décisions tenant compte du risque. L'objectif principal de cette thèse est l'évaluation de prévisions hydrologiques d'ensemble, en mettant l'accent sur la performance et la fiabilité de celles-ci. Deux techniques pour construire des ensembles sont explorées: a) une première reposant sur des prévisions météorologiques d'ensemble (PME) et b) une seconde exploitant simultanément un ensemble de modèles hydrologiques (multimodèle). En termes généraux, les objectifs de la thèse ont été établis afin d'évaluer : a) les incertitudes associées à la structure du modèle : une étude qui repose sur des simulations journalières issues de dix-sept modèles hydrologiques globaux, pour plus de mille bassins versants français; b) les incertitudes associées à la prévision météorologique : une étude qui exploite la PME du Service Météorologique du Canada et un modèle hydrologique opérationnel semi-distribué, pour un horizon de 3 jours sur douze bassins versants québécois; c) les incertitudes associées à la fois à la structure du modèle et à la prévision météorologique : une étude qui repose à la fois sur la PME issue du ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) et seize modèles hydrologiques globaux, pour un horizon de 9 jours sur 29 bassins versants français. Les résultats mets en évidence les avantages des systèmes probabilistes par rapport aux les déterministes. Les prévisions probabilistes sont toutefois souvent affectées par une sous dispersion de leur distribution prédictive. Elles exigent alors un post traitement avant d'être intégrées dans un processus de prise de décision. Plus intéressant encore, les résultats ont également montré le grand potentiel de combiner plusieurs sources d'incertitude, notamment celle associée à la prévision météorologique et celle associée à la structure des modèles hydrologiques. Il nous semble donc prioritaire de continuer à explorer davantage cette approche combinatoire.
Author: François Bourgin Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 0
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La modélisation hydrologique permet de quantifier la transformation pluie-débit au sein d'un bassin versant. Bien que les modèles parviennent généralement à représenter de manière acceptable le fonctionnement des bassins versants, cette représentation, nécessairement simplifiée, reste imparfaite, et une quantification des incertitudes est souhaitable. Cette thèse s'intéresse à la quantification de l'incertitude prédictive en modélisation hydrologique. Le principal objectif de nos travaux est d'explorer différentes méthodes qui permettent d'associer à des simulations ou des prévisions de débits déterministes des distributions probabilistes. Nous distinguons le contexte de simulation du contexte de prévision et adoptons dans ces deux cas une démarche comparative et pragmatique qui permet d'évaluer différentes approches sur un large échantillon de bassins versants français, à l'aide de critères d'évaluation adaptés. En simulation, nos travaux ont porté sur deux méthodes liées à l'estimation des paramètres des modèles hydrologiques, la méthode GLUE et le calage bayésien, ainsi que sur deux approches plus pragmatiques, l'approche multi-modèles, et le post-traitement statistique. Nos résultats suggèrent que les approches telles que GLUE qui ne s'appuient que sur un ensemble de différents jeux de paramètres ne parviennent pas, en général, à représenter de manière adéquate l'incertitude prédictive totale. L'utilisation d'un modèle d'erreur extérieur au fonctionnement interne du modèle hydrologique est nécessaire. Les méthodes de post-traitement suffisamment flexibles pour caractériser les erreurs résiduelles obtenues en calage parviennent à refléter de manière plus satisfaisante les marges d'erreurs du modèle hydrologique utilisé. Nous proposons également une méthode qui permet d'obtenir une estimation de l'incertitude prédictive pour les bassins non jaugés, au moyen d'un transfert des marges d'erreurs constatées sur les bassins jaugés. Les résultats indiquent que la méthode est prometteuse et fournit dans la plupart des cas des intervalles de confiance fiables et fins sur les sites non-jaugés. En prévision, nos travaux ont porté d'une part sur la comparaison de différentes méthodes de post-traitement statistique, et d'autre part sur l'interaction entre l'assimilation de données et le post-traitement au sein d'une chaîne de prévision hydrologique d'ensemble. Les résultats obtenus montrent l'importance de la prise en compte de l'évolution de l'incertitude prédictive en fonction de l'échéance de prévision et mettent en évidence les gains de performance qui peuvent être obtenus quand la quantification de l'incertitude s'appuie sur une meilleure caractérisation de la situation de la situation de prévision. Enfin, nos travaux indiquent que l'utilisation conjointe de l'assimilation de données et d'une méthode de post-traitement permet d'améliorer les performances d'une chaîne de prévision hydrologique d'ensemble.
Author: Mustapha Hamaoui
Author: Mustapha Hamaoui
Author: Sisouvanh Kittavong
Author: Geneviève Labrecque
Author: Juan Alberto Velazquez Zapata
Author: Mohamed Saadi
Author: Juan Alberto Velázquez Zapata
Author: François Bourgin
Author: Claudie Beaulieu
Author: B. Bobée
Author: J. Marsalek