Évaluation d'un système expérimental de prévisions hydrologiques et hydrauliques d'ensemble PDF Download
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Book Description
Depuis plusieurs années, la prévision d'ensemble suscite beaucoup d'intérêt en météorologie et en hydrologie. Le dessein de ce type de prévisions est d'évaluer l'incertitude du système pour la présenter sous la forme d'un ensemble de prévisions probables. En hydrologie, la prévision d'ensemble (PHE) est produite en fournissant au modèle pluie-débit les prévisions météorologiques d'ensemble (PME). La valeur ajoutée de cette prévision, comparée à la prévision hydrologique déterministe typique (PHD), pourrait s'avérer d'une grande utilitée pour la gestion en situation de crue. Dans le cadre de cette maîtrise, des PHE de débits et de niveaux sont produites sur le bassin versant du Haut Saint-François pour deux périodes qui ont connu des événements de crues. Les PHE de débits sont simluées en fournissant au modèle hydrologique HYDROTEL la PME issue du système opérationnel d'ensemble canadien. Ces PHE se sont avérées plus performantes que les PHD à partir de l'horizon 24 heures. L'évaluation des PHE obtenues a également démontré que les PHE sous-estiment l'incertitude réelle du système. Cette sous-dispersion de l'ensemble, prononcée lors des premiers pas de temps, s'atténue avec l'horizon. Pour corriger cette sous-dispersion des débits, un post-traitement par la méthode du meilleur membre est appliqué. Cette méthode s'avère efficace et permet d'améliorer la fiabilité de la prévision. Par contre, le post-traitement crée une discontinuité temporelle des hydrogrammes. Pour pallier cette situation, les PHE brutes sous-dispersées sont donc fournies en entrée au modèle hydraulique HEC-RAS pour estimer les niveaux d'eau. Ces prévisions d'ensemble de niveaux présentent également une sous-dispersion, et cela peu importe l'horizon de prévision. L'analyse des prévisions émises les jours précédents les événements de crues a finalement permis de faire quelques observations. Pour l'un des événements, les prévisions probabilistes ont réussi à anticiper l'événement deux jours plus tôt que la prévision déterministe. À 24 heures de préavis, l'incertitude sur les prévisions émises était importante pour les deux événements étudiés. Ce mémoire constitue un premier pas vers l'implantation d'un système opérationnel utilisant les prévisions hydrologiques d'ensemble.
Book Description
Depuis plusieurs années, la prévision d'ensemble suscite beaucoup d'intérêt en météorologie et en hydrologie. Le dessein de ce type de prévisions est d'évaluer l'incertitude du système pour la présenter sous la forme d'un ensemble de prévisions probables. En hydrologie, la prévision d'ensemble (PHE) est produite en fournissant au modèle pluie-débit les prévisions météorologiques d'ensemble (PME). La valeur ajoutée de cette prévision, comparée à la prévision hydrologique déterministe typique (PHD), pourrait s'avérer d'une grande utilitée pour la gestion en situation de crue. Dans le cadre de cette maîtrise, des PHE de débits et de niveaux sont produites sur le bassin versant du Haut Saint-François pour deux périodes qui ont connu des événements de crues. Les PHE de débits sont simluées en fournissant au modèle hydrologique HYDROTEL la PME issue du système opérationnel d'ensemble canadien. Ces PHE se sont avérées plus performantes que les PHD à partir de l'horizon 24 heures. L'évaluation des PHE obtenues a également démontré que les PHE sous-estiment l'incertitude réelle du système. Cette sous-dispersion de l'ensemble, prononcée lors des premiers pas de temps, s'atténue avec l'horizon. Pour corriger cette sous-dispersion des débits, un post-traitement par la méthode du meilleur membre est appliqué. Cette méthode s'avère efficace et permet d'améliorer la fiabilité de la prévision. Par contre, le post-traitement crée une discontinuité temporelle des hydrogrammes. Pour pallier cette situation, les PHE brutes sous-dispersées sont donc fournies en entrée au modèle hydraulique HEC-RAS pour estimer les niveaux d'eau. Ces prévisions d'ensemble de niveaux présentent également une sous-dispersion, et cela peu importe l'horizon de prévision. L'analyse des prévisions émises les jours précédents les événements de crues a finalement permis de faire quelques observations. Pour l'un des événements, les prévisions probabilistes ont réussi à anticiper l'événement deux jours plus tôt que la prévision déterministe. À 24 heures de préavis, l'incertitude sur les prévisions émises était importante pour les deux événements étudiés. Ce mémoire constitue un premier pas vers l'implantation d'un système opérationnel utilisant les prévisions hydrologiques d'ensemble.
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Depuis plusieurs années, la prévision d'ensemble suscite beaucoup d'intérêt en météorologie et en hydrologie. Le dessein de ce type de prévisions est d'évaluer l'incertitude du système pour la présenter sous la forme d'un ensemble de prévisions probables. En hydrologie, la prévision d'ensemble (PHE) est produite en fournissant au modèle pluie-débit les prévisions météorologiques d'ensemble (PME). La valeur ajoutée de cette prévision, comparée à la prévision hydrologique déterministe typique (PHD), pourrait s'avérer d'une grande utilitée pour la gestion en situation de crue. Dans le cadre de cette maîtrise, des PHE de débits et de niveaux sont produites sur le bassin versant du Haut Saint-François pour deux périodes qui ont connu des événements de crues. Les PHE de débits sont simluées en fournissant au modèle hydrologique HYDROTEL la PME issue du système opérationnel d'ensemble canadien. Ces PHE se sont avérées plus performantes que les PHD à partir de l'horizon 24 heures. L'évaluation des PHE obtenues a également démontré que les PHE sous-estiment l'incertitude réelle du système. Cette sous-dispersion de l'ensemble, prononcée lors des premiers pas de temps, s'atténue avec l'horizon. Pour corriger cette sous-dispersion des débits, un post-traitement par la méthode du meilleur membre est appliqué. Cette méthode s'avère efficace et permet d'améliorer la fiabilité de la prévision. Par contre, le post-traitement crée une discontinuité temporelle des hydrogrammes. Pour pallier cette situation, les PHE brutes sous-dispersées sont donc fournies en entrée au modèle hydraulique HEC-RAS pour estimer les niveaux d'eau. Ces prévisions d'ensemble de niveaux présentent également une sous-dispersion, et cela peu importe l'horizon de prévision. L'analyse des prévisions émises les jours précédents les événements de crues a finalement permis de faire quelques observations. Pour l'un des événements, les prévisions probabilistes ont réussi à anticiper l'événement deux jours plus tôt que la prévision déterministe. À 24 heures de préavis, l'incertitude sur les prévisions émises était importante pour les deux événements étudiés. Ce mémoire constitue un premier pas vers l'implantation d'un système opérationnel utilisant les prévisions hydrologiques d'ensemble.
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L'incertitude liée aux conditions météorologiques est une des grandes problématiques de la prévision hydrologique. L'incertitude inhérente aux prévisions hydrologiques est due aux nombreuses manipulations qu'il faut effectuer pour transformer l'intrant météorologique en débit prévu pour un site en particulier. D'autre part, l'incertitude liée aux prévisions météorologiques est due aux conditions initiales et à la modélisation des phénomènes physiques. Les conditions initiales d'un modèle météorologique sont incertaines car on ne peut connaître avec exactitude l'état de l'atmosphère à un moment donné. De plus, les modèles sont des simplifications des phénomènes physiques complexes de l'atmosphère. En fait, une prévision de débit est l'aboutissement d'un processus de traitement des données impliquant les modèles de prévision météorologiques, des méthodes de pré-traitement (Zalachori, Ramos, Gar ̧con, Mathevet, & Gailhard, 2012), des modèles hydrologiques, des méthodes de post-traitement et des modèles d'aide à la décision. Évidemment, les modèles sont des simplifications de phénomènes physiques complexes et comportent eux aussi une part d'incertitude inhérente aux processus représentés. La modélisation atmosphérique est un processus dynamique (Lorenz, 1963) et difficilement prévisible de par sa sensibilité aux états initiaux du modèle. De ce fait, les météorologues s'efforcent depuis les années 90 à considérer les différentes sources d'incertitude telle celle sur les conditions initiales et celle sur les paramètres dans les modèles atmosphériques. Ce changement de paradigme ne s'est cependant pas tout a fait complété dans le domaine de la prévision hydrologique opérationnelle. En effet, plusieurs centres continuent à se baser sur la méthodologie déterministe pour émettre leurs prévisions. Ceci est du notamment à la difficulté à prévoir des évènements de pluie par les modèles atmosphériques. Étant donné que les préciipitations sont des phénomènes très localisés, il est difficile de prévoir leur lieu exact d'occurrence. De plus, les précipitations, qu'elles soient liquides ou sous forme de neige, sont les variables d'entrée les plus importants d'un modèle hydrologique. Heureusement, malgré les difficultés mentionnées précédemment, la capacité de représenter les évènements de précipitation s'est grandement améliorée à travers les années. Un nombre croissant d'agences hydrologiques à travers le monde utilisent les prévisions d'ensemble dans un cadre opérationnel, notamment le EFAS (European Flood Alert System) (Thielen, Bartholmes, Ramos, De Roo, et al., 2008). Il est clair que le processus de production des prévisions hydrologiques contient plusieurs sources d'incertitude qui peuvent entraîner de graves conséquences pour les prévisions subséquentes. Il est scientifiquement plus correct de considérer et de traiter l'incertitude du modèle que de se limiter à des prévisions qui ne la considèrent pas. De l'acceptation de cette incertitude est née l'approche probabiliste. Cette approche nécessite donc de créer des membres à partir d'états initiaux perturbés. Cette procédure était impossible il y a une trentaine d'années par la capacité de calcul informatique qu'elle nécessite. De nos jours, la prévision météorologique probabiliste est la norme et est effectuée différemment pour chacun des centres météorologiques mondiaux. De plus, la résolution spatiale de ces prévisions données sous forme de grilles s'est grandement améliorée de manière à ce qu'elle soit adéquate pour la prévision hydrologique. La résolution spatiale plus fine des grilles de prévision permet de mieux décrire le champs de précipitation sur le bassin et donc d'améliorer la prévision hydrologique. Le premier objectif de ce projet de maîtrise est une analyse de l'inclusion de deux sources d'incertitude dans le processus de production de prévisions hydrologiques soit celle du choix de modèle atmosphérique ainsi que celle des conditions initiales et de la représentation physique de l'atmosphère. L'approche multi-modèle météorologique sera évaluée pour l'émission des prévisions d'ensemble hydrologiques. Cette analyse a pour but de comparer la performance d'un système de prévision multi-modèle météorologique avec la méthodologie couramment en vigueur chez Hydro-Québec qui est plutôt basée sur la climatologie. Le deuxième objectif est de tester une méthode de post-traitement multi-modèle appelée le "Bayesian Model Averaging" (BMA) pour combiner les prévisions multi-modèles en une seule distribution prédictive. Le BMA permettra aussi d'attribuer à chaque modèle atmosphérique un poids représentatif de sa crédibilité déterminée lors d'une période d'entraînement. Des prévisions météorologiques provenant des modèles atmosphériques canadiens, américains et européens serviront à produire des prévisions hydrologiques sur trois bassins versants québécois soit La-Grande 4, Outardes 4 et Baskatong. Les performances de ces prévisions seront ensuite comparées à celle des prévisions opérationnelles brutes provenant d'Hydro-Québec. Ce mémoire de maîtrise se divise en 5 chapitres soit la problématique, la revue de littérature, l'approche méthodologique, la présentation des résultats et la conclusion.
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: Mohammed Amine Bessar Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 129
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Les inondations présentent une grande menace à la sécurité humaine et matérielle. Les effets associés à ces phénomènes naturels risquent d'augmenter encore plus avec les tendances liées aux changements climatiques. Il est donc important de disposer d'outils de prévision et de prévention des crues fiables afin de mitiger les conséquences dévastatrices reliées. La mise en œuvre de ces outils implique des processus physiques assez complexes et nécessite beaucoup de données avec toute l'incertitude associée. Dans cette thèse, on explore les différentes sources d'incertitudes liée à la détermination des niveaux d'eau en rivières principalement dans un contexte de prévision où l'incertitude liée aux données de forçage est très importante. Les analyses conduites sont appliquées à la rivière Chaudière au Québec. En premier lieu, nous avons exploré les différentes sources paramétriques d'incertitude associées à la modélisation hydraulique dans un contexte de simulation avec un accent sur l'amélioration de la calibration du modèle hydraulique. Par la suite, dans un contexte de prévision opérationnel, on a évalué la propagation des sources d'incertitude de la prévision atmosphérique au modèle de rivière en passant par les prévisions hydrologiques avec des techniques probabilistes d'ensemble. La quantification de l'incertitude a montré que les données de forçage sont celles qui contribuent le plus à la description de l'incertitude dans la détermination des niveaux d'eau. L'incertitude paramétrique, dans un contexte de prévision, est quant à elle négligeable. Le recours à des prévisions d'ensemble a permis de produire une prévision de niveau d'eau assez fiable et a montré que celle-ci est fortement liée à la qualité des données qui proviennent de la chaine de prévision hydrométéorologique à l'amont du système de prévision proposé.
Author: Jing Xu Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 114
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Les simulations et prévisions hydrologiques sont sujettes à diverses sources d'incertitudes, qui sont malheureusement inévitables. La cascade d'incertitude provient de différentes composantes de la chaîne de prévision, telles que la nature chaotique de l'atmosphère, diverses conditions initiales et limites, une modélisation hydrologique conceptuelle nécessairement inexacte et des paramètres stationnaires incohérents avec un environnement en mutation. La prévision d'ensemble s'avère un outil puissant pour représenter la croissance des erreurs dans le système dynamique et pour capter les incertitudes associées aux différentes sources. Thiboult et al. (2016) ont construit un grand ensemble de 50,000 membres qui tient compte de l'incertitude des prévisions météorologiques, de celle des conditions initiales et l’incertitude structurale. Ce vaste ensemble de 50,000 membres peut également être séparé en sous-composants afin de démêler les trois principales sources d’incertitude mentionnées ci-dessus. Emixi Valdez a donc généré un autre H-EPS multimodèles et calibré pour différents bassins hydrographiques suivant un modèle similaire. Cependant, les résultats obtenus ont été simplement agrégés, en considérant les membres équiprobables. Bien que les systèmes de prévision hydrologique multimodèles puissent être considérés comme un système très complet, ils sont néanmoins exposés à d'autres incertitudes. Par exemple, les prévisions météorologiques des recherches de Thiboult et al. (2016) ont été pré-testées sur certains bassins versants. Ces tests ont montré que les performances dues à l'assimilation de données s'estompent rapidement avec l’horizon de prévision. De plus, en réalité, les utilisateurs peuvent ne pas être en mesure d’utiliser parfaitement tous les outils de prévision (c’est-à-dire les prévisions météorologiques d’ensemble, l’assimilation de données et le schéma multimodèle) conjointement. Par conséquent, il existe toujours une place pour l'amélioration permettant d'augmenter la fiabilité et la résolution des prévisions grâce à un post-traitement statistique approprié. L'objectif global de cette recherche est d'explorer l'utilisation appropriée et les compétences prévisionnelles de divers algorithmes statistiques afin de post-traiter séparément les prévisions de débit provenant d’un modèle unique ainsi que les prévisions multimodèles. Premièrement, nous avons testé l’efficacité de méthodes depost-traitement telles que le Affine Kernel Dressing (AKD) et le Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) en comparant les prévisions post-traitées par ces méthodes aux soties brutes de systèmes de prévision à modèle unique. Ces deux méthodes sont théoriquement / techniquement distinctes, mais partagent toutefois la même caractéristique, à savoir qu’elles ne nécessitent pas d’hypothèse paramétrique concernant la distribution des membres de la prévision d’ensemble. Elles peuvent donc être considérées comme des méthodes de post-traitement non paramétriques. Dans cette étude, l'analyse des fronts de Pareto générés avec NSGA-II a démontré la supériorité de l'ensemble post-traité en éliminant efficacement les biais des prévisions et en maintenant une bonne dispersion pour tous les horizons de prévision. Deux autres méthodes de post-traitement, à savoir le Bayesian Model Averaging (BMA) et le Copula-BMA, ont également été comparées. Ces deux méthodes ont permis d’obtenir des distributions prédictives à partir de prévisions de débit journalier émises par cinq systèmes de prévision d'ensemble hydrologiques différents. Les poids obtenus par la méthode du BMA quantifient le niveau de confiance que l'on peut avoir à l'égard de chaque modèle hydrologique candidat et conduisent à une fonction de densité prédictive (PDF) contenant des informations sur l'incertitude. Le BMA améliore la qualité globale des prévisions, principalement en maintenant la dispersion de l'ensemble avec l’horizon de prévision. Il a également la capacité d’améliorer la fiabilité des systèmes multimodèles qui n’incluent que deux sources d’incertitudes. Le BMA est donc efficace pour améliorer la fiabilité et la résolution des prévisions hydrologiques. Toutefois, le BMA souffre de limitations dues au fait que les fonctions de densité de probabilité conditionnelle (PDF) doivent suivre une distribution paramétrique connue (ex., normale, gamma). Par contre, le modèle prédictif Copula-BMA ne requiert pas une telle hypothèse et élimine aussi l'étape de transformation de puissance, qui est nécessaire pour le BMA. Dans cette étude, onze types de distributions marginales univariées et six fonctions de copule de différents niveaux de complexité ont été explorés dans un cadre Copula-BMA. Cela a permis de représenter de manière exhaustive la structure de dépendance entre des couples de débits prévus et observés. Les résultats démontrent la supériorité du Copula-BMA par rapport au BMA pour réduire le biais dans les prévisions et maintenir une dispersion appropriée pour tous les horizons de prévision.
Author: Thomas Petit Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 97
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Les prévisions hydrologiques consistent en l'évaluation du débit d'un cours d'eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d'ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d'entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d'obtenir un résultat sous la forme d'une distribution de probabilité. Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d'ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l'ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d'ensemble (PHE). Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l'évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L'incertitude appliquée aux données d'entrée souffre d'une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée. Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d'en augmenter le nombre, en travaillant avec d'autres bassins versants, d'autres périodes ou encore d'autres modèles.
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Ce document défend la thèse selon laquelle les prévisions hydrologiques d'ensemble possèdent une utilité opérationnelle supérieure à celle de leur contrepartie déterministe, autant dans le cas des prévisions basées sur des réseaux de neurones que pour des prévisions provenant d'un modèle hydrologique physique couplé à des prévisions météorologiques d'ensemble. Pour ce faire, deux séries de prévisions hydrologiques d'ensemble sont produites. La première série exploite un ensemble de réseaux de neurones tandis que la deuxième série provient du modèle hydrologique physique HYDROTEL auquel sont fournies des prévisions météorologiques d'ensemble issues de deux modèles atmosphériques développés par Environnement Canada. Puisque la simplicité de mise en oeuvre des réseaux de neurones de type perceptron multicouches le permet, ceux-ci sont testés sur six bassins versants. Les prévisions provenant du modèle HYDROTEL, quant à elles, concernent uniquement le bassin versant de la rivière Gatineau, qui comporte plusieurs ouvrages de production hydroélectrique. Cette particularité permet l'étude de la performance économique des prévisions hydrologiques d'ensemble pour la gestion du système. De plus, cette expérience se déroulant en période de crue, on peut démontrer l'intérêt des prévisions d'ensemble pour la prévention des débordements dans ce secteur. Par ailleurs, une comparaison entre les prévisions d'ensemble et les débits observés est effectuée à l'aide de critères de performance spécifiques aux prévisions d'ensemble, tels que le Continuous Ranked Probability Score ainsi que sa décomposition. Cette approche répandue chez les partisans des modèles physiques est toutefois novatrice du point de vue des ensembles neuronaux. Elle permet de démontrer la pertinence de conserver l'intégralité de l'ensemble neuronal plutôt que de l'agréger en une valeur moyenne, puisque l'ensemble offre une performance prévisionnelle supérieure. VI L'analyse des prévisions brutes, toute provenance confondue, révèle la présence d'un biais ainsi qu'une sous-estimation de l'incertitude (sous-dispersion) importante. Consé-quemment, quatre méthodes de post-traitement des prévisions sont appliquées et comparées. Ces méthodes, majoritairement basées sur une procédure de type noyaux, sont aussi testées sur deux jeux de prévisions d'ensemble synthétiques simples, afin d'effectuer une expérience plus théorique pour laquelle la réponse attendue est connue.
Author: Pierre-Alain Roche Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 2817801059 Category : Science Languages : fr Pages : 612
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Cet ouvrage expose les connaissances hydrologiques les plus récentes sur la genèses des écoulements, les crues extrêmes et les étiages. Il fournit des conseils pratiques dans l’utilisation et l’interprétation des données. Il présente aussi des outils de modélisation qui peuvent être utilisés pour évaluer les risques hydrologiques et gérer des réserves hydrauliques en prenant appui sur les expériences récentes de leurs applications opérationnelles.
Author: Isabelle Dionne (Ingénieur hydraulique)
Author: Isabelle Dionne (Ingénieur hydraulique)
Author: Isabelle Dionne
Author: Fabian Tito Arandia Martinez
Author: Juan Alberto Velázquez Zapata
Author: Juan Alberto Velazquez Zapata
Author: Mohammed Amine Bessar
Author: Jing Xu
Author: Thomas Petit
Author: Marie-Amélie Boucher
Author: Pierre-Alain Roche