Assimilation de données variationnelle pour la modélisation hydrologique distribuée des crues à cinétique rapide

Variational data assimilation for distributed hydrological modelling of flash floods

• Auteur / Autrice : Hélène Bessière
• Direction : Denis Dartus, David Labat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Hydrologie
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prévision hydrologique

Estimation de paramètres

Mots clés libres

Crues éclair

Modèle hydrologique distribué à base physique

Méthode de l'état adjoint

Bassin du Gardon d'Anduze

Résumé

Dans la région Méditerranéenne les crues « éclair » représentent un risque des plus destructeurs ayant coûté la vie à de nombreuses personnes et entraînant des dommages matériels importants ces dernières années. Le groupe HydroEco de l’IMFT (Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse) a développé le code MARINE (Modélisation de l'Anticipation du Ruissellement et des Inondations pour des évéNements Extrêmes) qui est un modèle hydrologique distribué à base physique pour la prévision de ce type de crues. Une méthode d'assimilation variationnelle de données, la méthode de l'état adjoint, est implémentée dans le modèle MARINE. Cette méthode considère les paramètres d'entrée comme des variables de contrôle du modèle et les optimise en minimisant les écarts entre les observations et les simulations par l'intermédiaire d'une fonction coût. Le bassin d'étude est le bassin versant du Gardon d'Anduze sur lequel nous disposons d'une base de données d'évènements extrêmes. Une analyse de sensibilité préliminaire permet d'identifier les paramètres les plus sensibles du modèle afin de réduire l'équifinalité. Une première application de la méthode de l'état adjoint est alors utilisée pour la calibration du modèle. Elle permet de tester la validité des hypothèses physiques en évaluant les performances du modèle puis de suggérer des pistes d'amélioration. Un jeu de paramètres consistant, cohérent avec les résultats de simulations utilisant une méthode de Monte Carlo, est alors identifié. Les hydrogrammes de crues obtenus sont compris dans une plage d'incertitude réduite. La seconde application de cette méthode s'intéresse à la prévision des crues par l'emploi de deux stratégies différentes. La première consiste à utiliser les informations à l'exutoire pendant la phase de montée de crue pour prédire ce pic de crue. La seconde consiste à utiliser les observations d'une station intermédiaire à l'amont du bassin pour prédire le débit à l'exutoire. Ces deux stratégies permettent une anticipation du pic de crue de quelques heures, résultat essentiel d'un point de vue opérationnel.

Intense flash floods, produced by severe thunderstorms, represent the most destructive hazard in the Mediterranean region. Human lives and properties are increasingly exposed to flood risks. Therefore, there is a clear need to improve real-time monitoring and flood forecasting. The HydroEco research group at IMFT (Institute of Fluid Mechanics of Toulouse) developed the MARINE model (Modélisation de l'Anticipation du Ruissellement et des Inondations pour des évéNements Extrêmes), a distributed physically-based model, in order to forecast this kind of flood. A data assimilation process called the adjoint state method is implemented into the MARINE model. The principle of the adjoint method is to consider input parameters as control variables and optimize them by minimizing a cost function measuring the discrepancy between observations and model simulations. The procedure is tested on the Mediterranean Gardon d'Anduze catchment. A previous sensitivity analysis allows identifying the most sensitive parameters in order to avoid the “non-uniqueness problem” and overparameterization. Then a first application of the adjoint method aims at calibrating the model. The method enables to evaluate the model performance and contributes to either the validation of physical hypothesis or perspectives for the model structure improvements. A consistent set of parameters, in accordance with results achieved with a Monte-Carlo procedure, is then identified and simulated hydrographs are limited into a reduced range of uncertainties. The second application of the method is dedicated to flash flood forecasting. The first strategy employed is to use outlet flow information during the rising flood phase to estimate the peak. The second strategy employed is to use information of intermediate upstream gauging stations to predict the outlet flow. Both strategies allow anticipating, a few hours in advance, the peak which is crucial from an operational point of view.