Soutenance mémoire
La modélisation hydrologique
L’objectif du modèle est de déterminer la réponse hydrologique d’un bassin versant donné soumis à des conditions météorologiques réelles ou hypothétiques définies par l’utilisateur. La réponse du bassin versant est mesurée grâce à l’évolution du débit à l’exutoire du bassin en fonction du temps, elle dépend de sa configuration géographique, de la géologie, de la topographie, de l’utilisation des sols, etc. (Singh et Woolhiser, 2002). La modélisation est utile pour la détermination des réponses du bassin à des orages de conception, la prévision hydrologique, l’étude de l’impact des changements climatiques sur les débits des rivières, ainsi que pour l’étude de bassin versants non jaugés. Il s’agit également d’une étape fondamentale nécessaire à toute étude d’ingénierie hydraulique, comme la construction de ponts, de ponceaux routiers, de barrages, à la gestion des ressources en eau et à toutes études d’impact du changement climatique sur les ressources hydriques (Moradkhani et Sorooshian, 2008; Singh et Woolhiser, 2002). L’hydrologie est un domaine appartenant aux sciences naturelles et plus spécifiquement aux sciences de la terre. De ce fait, les études hydrologiques sont, de par leur nature, généralement associées à des zones d’études de grande superficie géographique.
Ceci implique une observation parfois difficile des phénomènes météorologiques, tel que l’observation des températures et des précipitations ou hydrauliques tels que l’observation des débits en rivière. La difficulté ne vient pas du fait que l’observation et la récolte des données soit impossible, mais bien du coût de l’installation des stations d’observations. L’information hydrologique disponible est ainsi limitée que ce soit spatialement ou dans le temps (Beven, 2012). Lors de conceptions hydrauliques, il est souvent nécessaire de connaître le débit à un point d’intérêt et non pas forcément au point où le débit a été mesuré. De plus, la conception se réalise généralement à partir d’une crue de certaine probabilité qui, souvent, n’a pas été mesurée. L’utilisation d’un modèle hydrologique permet de palier à ces manques de données et également de modéliser des conditions météorologiques particulières (Beven, 2012).
Modélisation des bassins versants jaugés
Les modèles déterministes conceptuels ou physiques sont les plus utilisés pour modéliser les bassins versants. Les modèles conceptuels modélisent les différents processus hydrologiques le plus souvent sous la forme de réservoirs, des concepts se rapprochant de la réalité mais n’ayant pas forcément un sens physique (Pechlivanidis et Jackson, 2011). Les modèles physiques représentent les processus physiques le plus précisément possible par la résolution des équations de base de la conservation de la masse et d’énergie (Pechlivanidis et Jackson, 2011). Les modèles se différencient également selon leur approche spatiale qui peut être globale, semi-distribuée ou distribuée (Moradkhani et Sorooshian, 2008). Les modèles globaux sont majoritairement des modèles conceptuels, alors que les modèles distribués sont plus majoritairement à base physique. La différence majeure entre les deux types de modèles est basée sur le fait que les modèles globaux considèrent le bassin versant comme étant une entité homogène en tout point, particulièrement au niveau des précipitations considérées uniformes sur tout le bassin versant, alors que les modèles distribués divisent le bassin versant en entités distinctes les unes des autres (Moradkhani et Sorooshian, 2008).
Une dernière approche appelée méthode semi-distribuée permet également de modéliser un bassin versant. Cette méthode utilise généralement un modèle conceptuel global, mais à la différence de la modélisation globale, on divise ici le bassin versant en unités de sous-bassins naturels. Chacun des sous-bassins est modélisé de manière indépendante et le débit à l’exutoire du bassin étudié est défini à partir de toutes ces modélisations en faisant transférer l’écoulement d’un sous-bassin à un autre. Bien que l’approche semi-distribuée n’apporte pas d’importantes améliorations dans la modélisation du débit à l’exutoire du bassin versant, l’intérêt principal de cette méthode est de pouvoir modéliser les débits en plusieurs points du bassin versant (Ajami et al., 2004).
Dans la réalité, les processus physiques de l’hydrologie sont complexes et les données physiques du bassin versant sont souvent interpolées sur de longues distances et/ou bien difficiles à mesurer. Il s’agit du cas des précipitations, des informations sur les types de sols, la fonte de la neige, le niveau de la nappe, etc. (Beven, 2012; Moradkhani et Sorooshian, 2008; Pechlivanidis et Jackson, 2011). Il est difficile d’estimer les paramètres de modèles physiques donnant des résultats de simulation fiables. Ceci est d’autant plus viable pour les modèles conceptuels dont les paramètres n’ont pas forcément de signification physique. Pour pallier à ce problème et obtenir des simulations de débits cohérentes il est nécessaire d’utiliser une démarche inverse, c’est à dire partir de la solution afin de retrouver les inconnues du modèle. Plus concrètement, les débits réels observés sont utilisés pour calculer la valeur des paramètres du modèle. Ceci correspond à l’étape de calibration du modèle. Elle peut être effectuée soit manuellement, ce qui est un travail difficile et long compte tenu du nombre élevé de paramètres qu’un modèle peut contenir, soit de manière automatique par l’intermédiaire d’un algorithme d’optimisation (Moradkhani et Sorooshian, 2008). Avec l’aide de débits observés et d’un critère d’évaluation, l’algorithme d’optimisation vise à reproduire le plus fidèlement possible la courbe des débits observés par un processus itératif d’évaluations de la qualité du modèle.
Le choix de l’algorithme d’optimisation doit être réalisé en fonction du modèle hydrologique utilisé et la taille du bassin versant étudié (Arsenault et al., 2013a). Le critère objectif qui permet de noter la performance de la calibration doit être choisi selon le type d’étude hydrologique effectué (étude des inondations, des étiages, de tendances moyennes, …) (Pushpalatha et al., 2012). Les critères objectifs les plus utilisés sont présentés dans l’article de Moriasi et Arnold (2007). La calibration effectuée, le jeu de paramètre trouvé permet de simuler le débit du bassin versant étudié. Les modèles hydrologiques, particulièrement les modèles conceptuels fonctionnent avec de nombreux paramètres et ceux-ci peuvent être hautement corrélés. De cette manière les modèles sont souvent surparamétrés, résultant sur une problématique connue sous le nom d’équifinalité. L’équifinalité implique que plusieurs jeux de paramètres peuvent donner des résultats dont le score évalué par le critère objectif est identique (Beven, 2006). En d’autre mots, cela veut dire que plusieurs (voir une infinité de) jeux de paramètres peuvent donner le même résultat.
Modélisation des bassins versants non jaugés
Dans le cas d’un bassin versant non jaugé, il est impossible de calibrer les modèles hydrologiques du fait qu’il n’y a pas de données de débits mesurés disponibles. Il est alors nécessaire d’utiliser une méthode de régionalisation permettant de simuler un bassin versant non jaugé à partir de la modélisation d’un (ou de plusieurs) bassin(s) versant(s) jaugé(s). L’article de He et al. (2011) recense les différentes définitions données à la régionalisation depuis son apparition dans les articles scientifique en 1973. Celles-ci ont toutes en commun la volonté d’étendre ou de transférer les données de débits dans l’espace. Une approche simple de régionalisation consiste à transférer les données de débit d’une station de relevé de débit à un autre endroit du bassin. Rousselle et al. (1990) ont défini le débit au point non jaugé comme étant égal au débit à la station multipliée par le rapport de surface du bassin non jaugé par la surface du bassin jaugé, élevé d’une puissance n : Cette méthode est le plus souvent utilisée pour transférer les données d’une station lorsque l’exutoire d’intérêt ne se trouve pas au même endroit sur le même bassin, mais elle s’applique très peu pour transférer les débits d’un bassin à un autre. Une idée proche de celleci a été utilisée par Andréassian et al. (2012). Ils ont utilisé un modèle appelé modèle du bassin versant voisin (NC) permettant de simuler les débits d’un bassin versant en utilisant les débits d’un bassin versant voisin. Cependant, les résultats sont décevants lors de modélisations à partir de débits simulés (Andréassian et al., 2012).
D’autres méthodes de régionalisation transfèrent les paramètres de modélisation d’un bassin versant à un autre. Les méthodes de régionalisation par transfert de paramètres se distinguent en 3 sous-groupes : La régionalisation par une approche de proximité spatiale, par approche de similarité physique ainsi que par régression des paramètres. L’approche de régression vise à lier les paramètres du modèle hydrologique utilisé à des spécificités physiques des bassins versants, ainsi pour modéliser un bassin non jaugé, l’utilisation de ces relations de régressions permet de déduire les paramètres à utiliser, certains paramètres peuvent ainsi être liés à la taille du bassin versant par exemple (He et al., 2011). L’approche de proximité spatiale propose de transférer les paramètres d’un bassin géographiquement proche du bassin non jaugé à celui-ci. Plusieurs méthodes de transfert existent pour cette approche de proximité spatiale, mais il semble qu’une des méthodes les plus robustes est d’utiliser plusieurs bassins donneurs et moyenner les résultats des diverses simulations (McIntyre et al., 2005; Oudin et al., 2008).
La dernière approche, celle de similarité physique, vise à déterminer quel bassin versant a les caractéristiques les plus proches du bassin versant étudié, des méthodes ont été proposées afin de mesurer des indices de similarités comme celle proposée par (Wagener et al., 2007). Ce bassin sera alors considéré comme bassin versant donneur. Plusieurs études comparatives ont été réalisées sur le sujet de la régionalisation donnant des résultats assez différents selon les approches, bassins et modèles étudiés. Zhang et Chiew (2009) ont analysé plusieurs de ces méthodes et ont conclu que les méthodes de Oudin et al. (2008) qui proposent une approche mêlant similitudes physiques et proximité ( / )n xTu xTg Au Ag 10 spatiale des bassins versant donnent les résultats les plus concluants, suivies par les approches de proximité spatiale, puis la similitude physique. De plus, ils ont démontré qu’il était avantageux de moyenner les résultats provenant des simulations de multiples donneurs.
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Table des matières
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTERATURE
1.1 La modélisation hydrologique
1.1.1 Pourquoi modéliser
1.1.2 Modélisation des bassins versants jaugés
1.1.3 Modélisation des bassins versants non jaugés
1.1.4 Modélisation des lacs
1.1.5 Modélisation et étude des évènements extrêmes
1.2 Changement climatique
1.2.1 Définition
1.2.2 Modélisation des changements climatiques
1.3 Analyse des incertitudes
1.3.1 L’incertitude des MCG
1.3.2 Incertitude liée aux méthodes de descente d’échelle
1.3.3 Incertitude liée à la modélisation hydrologique
1.3.4 Incertitude liée aux scénarios d’émissions de gaz à effet de serre
CHAPITRE 2 PRÉSENTATION DU BASSIN VERSANT
2.1 Caractéristiques physiques
2.2 Caractéristiques météorologiques et hydrologiques
2.3 Historique des crues les plus importantes
2.4 Études réalisés sur le bassin du lac de Champlain
CHAPITRE 3 MÉTHODOLOGIE ET PRÉSENTATION DES ARTICLES
3.1 Introduction et vision globale de la méthodologie
3.2 Modélisation hydrologique
3.2.1 Concept de modélisation : le bilan de masse
3.2.2 La modélisation des apports naturels
3.2.3 Corrélation entre le débit de la rivière et le niveau du lac
3.2.4 Suppositions et hypothèses
3.3 Modélisation des impacts du changement climatique
3.3.1 Modélisation des impacts
3.3.2 Méthodes d’analyse des résultats
3.3.3 Suppositions et hypothèses
3.4 Analyse des crues du Richelieu
3.4.1 Choix des crues à analyser
3.4.2 Paramètres analysés
3.4.3 Suppositions et hypothèses
CHAPITRE 4 CLIMATE CHANGE IMPACTS AND UNCERTAINTIES ON SPRING FLOODING OF LAKE CHAMPLAIN AND THE RICHELIEU RIVER
4.1 Abstract
4.2 Introduction
4.3 Datasets and study area
4.3.1 Presentation of the study area
4.3.2 Datasets
4.4 Methodology
4.4.1 Modeling of the Champlain watershed
4.4.2 Climate Change
4.5 Results
4.5.1 Modeling the Richelieu River Flow
4.5.2 Climate Change
4.6 Discussion
4.6.1 Flow modeling
4.6.2 Uncertainties for climate change results
4.7 Conclusion
4.8 Acknowledgements
CHAPITRE 5 ANALYSIS OF LAKE CHAMPLAIN/RICHELIEU RIVER’S HISTORICAL 2011 FLOOD
5.1 Abstract
5.2 Introduction
5.3 Study area
5.4 Dataset
5.5 Method
5.5.1 Hydrologic modelling of the watershed
5.5.2 Flood and return period analysis
5.6 Results
5.6.1 Hydrology and reservoir model
5.6.2 Lake Level
5.6.3 Maximum snowpack
5.6.4 Temperature
5.6.5 Rainfall
5.6.6 Analysis of past floods
5.6.6.1 1998 and 1993
5.6.6.2 2008
5.6.6.3 2011
5.7 Discussion
5.7.1 Uncertainties
5.8 Conclusion
5.9 Aknowledgement
CHAPITRE 6 DISCUSSION DES RESULTATS
6.1 Modélisation du bassin versant
6.1.1 Discussion des résultats
6.1.2 Validation de la modélisation semi-distribuée
6.2 Modélisation des impacts du changement climatique
6.2.1 Retour sur les résultats
6.2.2 Identification des incertitudes
6.3 Analyses des crues de la rivière de Richelieu
6.4 Conclusion sur les résultats de l’étude
CONCLUSION
ANNEXE I CARTOGRAPHIES
LISTE DE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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