Thèse soutenue

Relations hauteur-débit non univoques : analyse bayésienne des courbes de tarage complexes et de leurs incertitudes

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Auteur / Autrice : Valentin Mansanarez
Direction : Michel LangJérôme Le CozBenjamin Renard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Océan, atmosphère, hydrologie
Date : Soutenance le 02/11/2016
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (France). Centre de Lyon-Villeurbanne
Jury : Président / Présidente : Jean-Luc Bertrand-Krajewski
Examinateurs / Examinatrices : Michel Lang, Anne-Catherine Favre Pugin, Arnaud Belleville, Gilles Pierrefeu
Rapporteurs / Rapporteuses : Giuliano Di Baldassarre, Jan Seibert

Résumé

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Les courbes de tarage complexes, qui prennent en entrée la hauteur d'eau et des variables supplémentaires, sont nécessaires pour établir les chroniques de débit des cours d'eau là où la relation hauteur-débit n'est pas univoque. Dans le même cadre bayésien, des méthodes à base hydraulique sont proposées et testées pour construire les courbes de tarage complexes et estimer leurs incertitudes : des modèles hauteur-gradient-débit (SGD) pour résoudre l'hystérésis due aux écoulements transitoires, des modèles hauteur-dénivelée-pente (SFD) pour résoudre le remous variable aux stations à double échelle, le modèle hauteur-période-débit (SPD) pour résoudre les détarages nets dus aux évolutions du lit. Chaque modèle a été appliqué à des stations hydrométriques variées et évalué grâce à des analyses de sensibilité. Pour chacune des trois sources de non-univocité de la relation hauteur-débit, les méthodes bayésiennes proposées fournissent non seulement une analyse d'incertitude quantitative mais aussi des solutions efficaces à des problèmes récurrents que posent les procédures traditionnelles pour les courbes de tarage complexes.