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

An adaptive hydrological model for multiple time-steps : diagnostics and improvements based on fluxes consistency

• Auteur / Autrice : Andrea Ficchí
• Direction : Vazken Andréassian, Charles 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 ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Hydrosystèmes et bioprocédés (2005-2019)
• Jury : Président / Présidente : Agnès Ducharne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lionel Berthet, Hubert H. G. Savenije, Isabella Zin
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Marco Borga, Nicolas Massei

Mots clés

Mots clés contrôlés

Écoulement (hydrologie) -- Vitesse

Inondations

Modèles mathématiques

Hydrologie

Mots clés libres

Modélisation pluie-Débit

Modèles GR

Pas de temps fin

Cohérence structurelle

Interception

Événements de crue

Rainfall-runoff modelling

Short time step

Interception

Résumé

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.

This thesis aims at exploring the question of temporal scaling in lumped conceptual hydrological modelling. The main objectives of the thesis are to: (i) study the effects of varying the modelling time step on the performance, parameters and structure of hydrological models; (ii) develop a hydrological model operating at different time steps, from daily to sub-hourly, through a unified, robust and coherent modelling framework at different time scales. Our starting point is the chain of conceptual rainfall-runoff models called ‘GR’, developed at Irstea, and in particular the daily ‘GR4J’ lumped model. The GR4J model will be the baseline model to be effectively downscaled up to sub-hourly time steps following a top-down approach. An hourly adaptation of this model had already been proposed in previous research studies, but some questions on the optimality of the structure at sub-daily time steps were still open. This thesis builds on these previous studies on the hourly model and responds to the operational expectations of improving and adapting the model at multiple sub-daily and sub-hourly time steps, which is particularly interesting for flood forecasting applications. For our modelling tests, we built a database of 240 unregulated catchments in metropolitan France, at multiple time steps, from 6-minute to 1 day, using fine time step hydro-climatic datasets available: (i) 6-min rain gauges and higher spatial-density daily reanalysis data for precipitation; (ii) daily temperature data for potential evapotranspiration (making assumptions on sub-daily patterns); (iii) sub-hourly variable time step streamflow data. We investigated the impact of the inputs temporal distribution on model outputs and performance in a flood simulation perspective based on 2400 selected flood events. Then our model evaluation focused on the consistency of model internal fluxes at different time steps, in order to ensure obtaining a satisfactory model performance by a coherent model functioning at multiple time steps. Our model diagnosis led us to identify and test a significant improvement of the model structure at sub-daily time steps based on the complexification of the interception component of the model. Thus, we propose a new version of the model at multiple sub-daily time steps, with the addition of an interception store without extra free parameters. Our tests also confirm the suitability at multiple time steps of a modified groundwater exchange function proposed earlier, leading to overall improved model accuracy and coherence.