Une nouvelle grille coût-performance pour la modélisation des crues et des inondations sur des bassins avec des données éparses. Application sur le bassin du Awali, Liban.

A Framework for Flood Modelling in Data-Sparse Regions Based on a New Cost-Performance Grid, Application on the Awali Basin in Lebanon

• Auteur / Autrice : Rouya Hdeib
• Direction : Roger Moussa, Chadi Abdallah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'Eau
• Date : Soutenance le 08/03/2019
• Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale GAIA Biodiversité, agriculture, alimentation, environnement, terre, eau (Montpellier ; 2015-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'étude des interactions sols-agrosystèmes-hydrosystèmes (Montpellier)
• Jury : Président / Présidente : Marie-George Tournoud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Roger Moussa, Chadi Abdallah, Marie-George Tournoud, Christophe Cudennec, Rabi H. Mohtar, Patrick Arnaud
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christophe Cudennec, Rabi H. Mohtar

Mots clés

Mots clés libres

Hydrologie

Hydraulique

Inondation

Bassin peu jaugé

Mesure post-Événement

Liban

Hydrology

Hydraulic

Flood

Poorly gauged basin

Post-Event measurements

Lebanon

Résumé

Les inondations touchent un grand nombre de personnes et sont susceptibles de causer des dommages. La mise au point d'outils de modélisation des inondations pour mieux comprendre et atténuer leurs ampleurs est un défi pour la recherche. De nombreux modèles de niveaux de complexités différents sont maintenant disponibles afin de comprendre les processus de propagation des crues et des inondations. Choisir un modèle efficace et économique n’est pas un exercice facile. Dans les régions où uniquement des données éparses sont disponibles, la modélisation des inondations est une tâche ardue en raison du manque de données permettant de caler et de valider les modèles hydrologiques et hydrauliques. La question se pose alors de savoir s'il est possible de modéliser les inondations à partir de modèles hydrologiques et hydrauliques utilisant des données rares et si cette approche reste rentable compte tenu de la grande complexité du modèle et de la disponibilité limitée des données. Ce travail vise à développer un cadre pour la modélisation des inondations dans les régions avec des données éparses en développant une approche coût-performance. Une application sur le bassin du Awali au Liban. Le mémoire est structuré en trois parties: (i) un recueil des inondations au Liban émanant des journaux et analyse de leurs fréquences d’occurrence spatiale, (ii) mise au point d’une nouvelle approche coût-performance permettant de comparer différentes approches de modélisation, (iii) un cadre pour le choix du modèle adéquat des inondations en utilisant des données éparses.Dans la première partie, une analyse intensive des archives des journaux nous a permis d'extraire 711 événements d'inondation au Liban. La variabilité spatiale des inondations a été reliée aux caractéristiques morphologiques, hydrologiques et de vulnérabilité. La carte d’occurrence des inondations peut être traitée comme une carte de risque d’inondation. Les informations extraites des journaux étaient prometteuses mais restent descriptives, et ne peuvent donc pas remplacer le besoin d’une modélisation détaillée.Dans la deuxième partie, nous proposons une nouvelle grille coût-performance pour évaluer les approches de modélisation des crues et des inondations. La grille repose sur la définition de métriques permettant d'évaluer la disponibilité des données, la complexité du modèle et les performances de la modélisation. Pour les applications, 10 études sont choisies et ont été évaluées et représentées dans un diagramme coût-performance. Les approches couplées hydrologie-hydraulique sont les plus complexes et coûteuses alors que les approches empiriques sont les moins coûteuses et les moins performantes.Dans la troisième partie, nous avons utilisé un modèle couplé hydrologique-hydraulique (HEC-HMS et HEC-RAS) contraint par les données des événements passés et les mesures post-événement. L’approche est testée sur le bassin de l’Awali au Liban. Le modèle hydrologique a été étalonné avec 12 événements Pluie/Débit visant à définir des plages de paramètres hydrologiques. L’incertitude des paramètres du modèle a été évaluée en effectuant une simulation Monte Carlo pour les plages des paramètres estimés. L'incertitude sur les variables simulées est réduite. Les informations des médias sociaux constituaient une valeur ajoutée pour contraindre les simulations de modèles hydrologiques. Les mesures post-événement étaient prometteuses pour valider la carte des inondations.Basé sur la grille coût-performance, le cadre proposé révèle un bon niveau coût-performance. L’approche de modélisation est en position intermédiaire entre les approches complexes et simples. La démarche peut être étendue et appliquée dans d’autres zones avec des données éparses. La grille coût-performance est un outil utile pour la comparaison, la classification et la sélection d'approches adéquates de modélisation.

Floods affect the greatest number of people worldwide and have the greatest potential to cause damage. Developing flood modelling tools to better understand and mitigate floods has become a global endeavor. Numerous models of variable complexity are now available aiming at understanding the flood processes. Therefore, the choice of selection of an effective and economic model is not an easy exercise. In data-sparse regions, flood modeling is a challenging task because of the shortage in observational data to calibrate and validate the hydrological-hydraulic models and the question arises to whether there is opportunity to model floods based on hydrological-hydraulic models using sparse data, and whether such approach remains cost-effective given the high model complexity and limited data availability. Consequently, this work aims to develop a framework for flood modeling in data-sparse regions based on analyzing different flood modeling approaches in a cost-performance approach. It is structured into three parts: (i) a collection of flood events in Lebanon from newspapers to analyze the spatial occurrence of events, (ii) a new cost-performance gird to compare different modeling approaches, (iii) a cost-effective framework for flood modelling using sparse data.In part I an intensive history scan of newspaper archives allows us to extract 711 flood events (1293-2013) in Lebanon. The spatial occurrence of these events was mapped and analyzed to extract the reasons behind such variability. The spatial variability of flood events in the studied catchments was linked to a combination of morphological, hydrological, and vulnerability characteristics and the developed spatial flood occurrence map can be treated as a flood risk map. The extracted events from newspapers were promising in retrieving information on previous flood events, but these records remain descriptive and hence cannot replace the need for a detailed hydrological-hydraulic modeling.In part II we propose a new cost-performance grid to evaluate flood modeling approaches. The grid is based on defining metrics to evaluate the three axes of a modeling problem: data availability, model complexity, and modeling performance. As an application, 10 arbitrability selected study cases were evaluated and plotted on a cost-performance diagram. Hydraulic and coupling approaches are associated with good performances and are located above the cost-performance curve, whereas, empirical and hydrological approaches are located below and are associated with less performance levels.In part III we develop a framework for flood modeling in data-sparse regions, based on a coupled hydrological-hydraulic model (HEC-HMS/HEC-RAS) constrained by past storm events and post-event measurements. The approach is tested to the Awali river basin (301 km2), in Lebanon, particularly to simulate the investigated early January 2013 extreme flood event. The hydrological model was calibrated with 12 past storm events aiming at defining narrow hydrological parameter ranges. The uncertainty in the model parameters was assessed by performing Monte Carlo simulation for the estimated parameter ranges. The uncertainty in the resulting outflow values is reduced when compared to simulations based on arbitrarily chosen wide parameter ranges. Social media information was an added value to constrain the hydrological model simulations. Post-event measurements of high-water marks were promising in validating the flood map in space.Based on the cost-performance grid, the proposed framework reveals a good cost-performance level. The modeling approach falls in an intermediate position between complex and simple approaches. The framework can be extended to other data-sparse regions facing the same problems and can be part of a national flood forecasting system. The cost-performance grid can be a tool to support the comparison, classification, and future selection of cost-effective modeling approaches.