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Thèse B. Boutkhamouine - 14 décembre

16 novembre

Couplage entre approches mécaniste et systémique pour la modélisation
stochastique des phénomènes de crues

Soutenance de thèse Brahim Boutkhamouine

Vendredi 14 décembre à 8 h 00 - Amphithéâtre Nougaro

Résumé :

Les systèmes de prévision des crues décrivent les transformations pluie-débit en se basant sur des représentations simplifiées. Ces représentations modélisent les processus physiques impliqués avec des descriptions empiriques, ou basées sur des équations de la mécanique classique. Les performances des modèles actuels de prévision des crues sont affectées par différentes incertitudes liées aux approximations et aux paramètres du modèle, aux données d’entrée et aux conditions initiales du bassin versant.
La connaissance de ces incertitudes permet aux décideurs de mieux interpréter les prévisions et constitue une aide à la décision lors de la gestion de crue. L’analyse d’incertitudes dans les modèles hydrologiques existants repose le plus souvent sur des simulations de Monte-Carlo (MC). La mise en œuvre de ce type de techniques requiert un grand nombre de simulations et donc un temps de calcul potentiellement important. L’estimation des incertitudes liées à la modélisation hydrologique en temps réel reste donc une gageure. Dans ce projet de thèse, nous développons une méthodologie de prévision des crues basée sur les réseaux Bayésiens (RB). Les RBs sont des graphes acycliques dans lesquels les nœuds correspondent aux variables caractéristiques du système modélisé et les arcs représentent les dépendances probabilistes entre ces variables. La méthodologie présentée propose de construire les RBs à partir des principaux facteurs hydrologiques contrôlant la génération des crues, en utilisant à la fois les observations disponibles de la réponse du système et les équations déterministes décrivant les processus concernés. Elle est conçue pour prendre en compte la variabilité temporelle des différentes variables impliquées.
Les dépendances probabilistes entre les variables (paramètres) peuvent être spécifiées en utilisant des données observées, des modèles déterministes existants ou des avis d’experts. Grâce à leurs algorithmes d’inférence, les RBs sont capables de propager rapidement, à travers le graphe, di-érentes sources d’incertitudes pour estimer leurs effets sur la sortie du modèle (ex. débit d’une rivière). Plusieurs cas d’études sont testés. Le premier cas d’étude concerne le bassin versant du Salat au sud-ouest de la France : un RB est utilisé pour simuler le débit de la rivière à une station donnée à partir des observations de 3 stations hydrométriques localisées en amont. Le modèle présente de bonnes performances pour l’estimation du débit à l’exutoire. Utilisé comme méthode inverse, le modèle a-che également de bons résultats quant à la caractérisation de débits d’une station en amont par propagation d’observations de débit sur des stations en aval. Le deuxième cas d’étude concerne le bassin versant de la Sagelva situé en Norvège, pour lequel un RB est utilisé a-n de modéliser l’évolution du contenu en eau de la neige en fonction des données météorologiques disponibles.
Les performances du modèle sont conditionnées par les données d’apprentissage utilisées pour spécifier les paramètres du modèle. En l’absence de données d’observation pertinentes pour l’apprentissage, une méthodologie est proposée et testée pour estimer les paramètres du RB à partir d’un modèle déterministe. Le RB résultant peut être utilisé pour effectuer des analyses d’incertitudes sans recours aux simulations de Monte-Carlo. Au regard des résultats enregistrés sur les différents cas d’études, les RBs se révèlent utiles et performants pour une utilisation en support d’un processus d’aide à la décision dans le cadre de la gestion du risque de crue.

Jury :

  • Anne JOHANNET Professeur d’Université Rapporteur
  • Joseba QUEVEDO Professeur d’Université Rapporteur
  • Ronald VAN NOOYEN Assistant Professeur Examinateur
  • Marco BORGA Professeur d’Université Examinateur
  • François PERES Professeur d’Université Directeur de these
  • Hélène ROUX Maître de Conférences (HDR) Directeur de these
  • Rory Nathan Assistant Professeur Invité
  • Knut Alfredsen Professeur d’Université Invité