Analyse de sensibilité et estimation de paramètres pour la modélisation hydrologique : potentiel et limitations des méthodes variationnelles - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2007

Sensitivity analysis and parameter estimation for hydrological modelling: potential and limitations of variational methods

Analyse de sensibilité et estimation de paramètres pour la modélisation hydrologique : potentiel et limitations des méthodes variationnelles

Résumé

The rainfall-runoff transformation is characterized by the complexity of the involved processes and by the limited observability of the atmospheric forcing, catchment properties and hydrological response. It is therefore essential to understand, analyse and reduce the uncertainty inherent to hydrological modelling (sensitivity and uncertainty analysis, data assimilation). Variational methods are widely used in other scientific disciplines (ex. Meteorology, oceanography) facing the same challenges. In this work, they were applied to hydrological models characterised by different modelling paradigms (reductionist vs. systemic) and runoff generation mechanisms (infiltration-excess vs. saturation excess). The potential and limitations of variational methods for catchment hydrology are illustrated with MARINE from the Toulouse Fluids Mechanics Institute (IMFT) and two models (event based flood model and continuous water balance model) based on TOPMODEL concepts developed at the Laboratory of Environmental Hydrology (LTHE). Forward and adjoint sensitivity analysis provide a local but extensive insight of the relation between model inputs and prognostic variables. The gradient of a performance measure (characterising the misfit with observations), calculated with the adjoint model, efficiently drives a bound-constrained quasi-newton optimization algorithm for the estimation of model parameters. The results obtained are very encouraging and plead for an extensive use of the variational approach to understand and corroborate the processes described in hydrological models but also estimate the model control variables (calibration of model parameters and state estimation using data assimilation).
Comme tout évènement géophysique, la transformation de la pluie en débit dans les rivières est caractérisée par la complexité des processus engagés et par l'observation partielle, parfois très limitée, de la réponse hydrologique du bassin versant ainsi que du forçage atmosphérique auquel il est soumis. Il est donc essentiel de comprendre, d'analyser et de réduire les incertitudes inhérentes à la modélisation hydrologique (analyse de sensibilité, assimilation de données, propagation d'incertitudes). Les méthodes variationnelles sont très largement employées au sein d'autres disciplines (ex. météorologie, océanographie ...) confrontés aux mêmes challenges. Dans le cadre de ce travail, nous avons appliqué ce type de méthodes à des modèles représentant deux types de fonctionnement des hydrosystèmes à l'échelle du bassin versant. Le potentiel et les limitations de l'approche variationnelle pour la modélisation hydrologique sont illustrés avec un modèle faisant du ruissellement par dépassement de la capacité d'infiltration le processus prépondérant pour la genèse des écoulements superficiels (MARINE) ainsi qu'avec un modèle basé sur le concept des zones contributives d'aire variable (TOPMODEL). L'analyse de sensibilité par linéarisation ou basée sur la méthode de l'état adjoint permet une analyse locale mais approfondie de la relation entre les facteurs d'entrée de la modélisation et les variables pronostiques du système. De plus, le gradient du critère d'ajustement aux observations calculé par le modèle adjoint permet guider de manière très efficace un algorithme de descente avec contraintes de bornes pour l'estimation des paramètres. Les résultats obtenus sont très encourageants et plaident pour une utilisation accrue de l'approche variationnelle afin d'aborder les problématiques clés que sont l'analyse de la physique décrite dans les modèles hydrologiques et l'estimation des variables de contrôle (calibration des paramètres et mise à jour de l'état par assimilation de données).
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Dates et versions

tel-00264807 , version 1 (18-03-2008)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00264807 , version 1

Citer

William Castaings. Analyse de sensibilité et estimation de paramètres pour la modélisation hydrologique : potentiel et limitations des méthodes variationnelles. Mathématiques [math]. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00264807⟩
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