Mise au point d'une méthode d'utilisation d'un modèle puis-débit conceptuel pour la prévision des crues en temps réel

How can we use a conceptual rainfall-runoff model for real-time flood forecasting

• Auteur / Autrice : Xiaouliu Yang
• Direction : Pierre-Alain Roche
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Terre, océan, espace
• Date : Soutenance en 1993
• Etablissement(s) : Marne-la-vallée, ENPC
• Jury : Président / Présidente : Claude Bocquillon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claude Michel, Charles Obled, Jean-Jacques Vidal
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marie Masson, Jean Rousselle

Mots clés

Mots clés contrôlés

Erreur

Méthodologie

Prévision

Hydrogéologie

Hydrologie

Mots clés libres

France

Bassin versant

Crue

Modèle

Eau pluie

Débit rivière

Traitement temps réel

Ruissellement

France

Drainage basins

Prediction

Floods

Methods

Models

Rain water

River discharge

Errors

Real time processing

Runoff

Résumé

Cette thèse a pour objectif de construire une méthodologie pour l’utilisation, en prévision des crues, d’un modèle pluie-débit conceptuel. Le modèle retenu pour cette étude est le modèle GR3J. Le premier problème a été de vérifier que le modèle GR3J peut être appliqué à un pas de temps nettement plus court que 24 heures. Ensuite, on a analysé les paramètres : surface de réponse, sensibilité et variabilité. Ces analyses ont suggéré une méthodologie pour la prévision des rues que l’on peut caractériser par : 1) ajustement rétroactif des paramètres avec raccordement au fonctionnement en continu du modèle, 2) fonction objectif d’ajustement comportant les deux dernières erreurs et les déviations des paramètres e 3) ajustement conjoint des paramètres et des niveaux des réservoirs pour garantir la continuité des débits. Cette méthodologie a été illustrée sur deux bassins versants expérimentaux français.

The présent research is concerned with real-time flood forecasting based on conceptual rainfall-runoff modeling. The model used is GR3J model developed with daily time step. The first part of the study has focussed on validation of the model using hourly data and analysis of the model parameters : response surface, sensibility and variabiity. Founded upon the precedent step, a new methodology for adjusting model parameters has been worked out in the second part of the study. It is characterized by : 1) operational framework in which the adjustment is carried out over a short period in connection with the continuous operation of the model, 2) objective function involving the last two forecast errors and parameters deviations and 3) joint adjustment of model parameters with model state. The methodology has been tested on two french experimental basins.