Thèse soutenue

Un modèle hydrologique adaptatif à différents pas de temps : diagnostic et améliorations basés sur la cohérence des flux

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Auteur / Autrice : Andrea Ficchí
Direction : Vazken AndréassianCharles Perrin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Géosciences, ressources naturelles et environnement
Date : Soutenance le 27/02/2017
Etablissement(s) : Paris 6
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Géosciences, ressources naturelles et environnement (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Hydrosystèmes et bioprocédés (2005-2019)
Jury : Président / Présidente : Agnès Ducharne
Examinateurs / Examinatrices : Lionel Berthet, Hubert H. G. Savenije, Isabella Zin
Rapporteurs / Rapporteuses : Marco Borga, Nicolas Massei

Résumé

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Cette thèse vise à explorer la question du changement d'échelle temporelle en modélisation hydrologique conceptuelle. Les principaux objectifs sont : (i) étudier les effets du changement du pas de temps sur les performances, les paramètres et la structure des modèles hydrologiques ; (ii) mettre au point un modèle pluie-débit applicable à différents pas de temps. Notre point de départ est le modèle global journalier GR4J, développé à Irstea. Ce modèle a été choisi comme le modèle de référence à adapter à d'autres résolutions plus fines, jusqu'à des pas de temps infra-horaires, en suivant une approche descendante. Pour nos tests, nous avons construit une base de données de 240 bassins versants non influencés en France, à différents pas de temps allant de 6 minutes à 1 jour, en utilisant: (i) les données pluviométriques à 6 minutes et la réanalyse des lames d'eau journalières à plus haute résolution spatiale ; (ii) les données de température journalière pour le calcul de l'évapotranspiration potentielle ; (iii) les données hydrométriques à pas de temps variable. Nous avons étudié l'impact de la distribution temporelle des entrées sur les performances du modèle en se focalisant sur la simulation de crue, sur la base de 2400 événements. Ensuite, notre évaluation du modèle a porté sur l'analyse de la cohérence des flux internes du modèle à différents pas de temps, afin d'assurer une performance satisfaisante à travers un fonctionnement du modèle cohérent. Notre diagnostic du modèle nous a permis d'identifier une amélioration de la structure du modèle à différents pas de temps infra-journaliers basée sur la complexification de la composante d'interception du modèle.