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Dissertations / Theses on the topic 'Prévision hydrologique d'ensemble'
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Valdez, Medina Emixi Sthefany, and Medina Emixi Sthefany Valdez. "Plus-value hydrologique du post-traitement de la prévision météorologique d'ensemble." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/33972.
Full textAbstract:
La prévision d’ensemble hydrologique est devenue un élément clé pour atténuer les effets des catastrophes naturelles (crues et sécheresses) et pour aider à la gestion des barrages (gestion du risque et de la ressource). Une approche probabiliste permet de représenter l’incertitude de prévision et de faciliter la prise de décision. Dans cette étude, un système automatique de prévision d’ensemble du débit tenant compte des principales sources d’incertitude est utilisé. L’incertitude météorologique est décrite en utilisant des prévisions d’ensemble météorologiques (MEPS) qui, malgré des améliorations constantes, peuvent rester localement biaisées et/ou peu fiables. Ces deux problèmes peuvent affecter la qualité de la prévision du débit et les décisions qui en résultent. Cette étude vise à évaluer si un post-traitement de la prévision météorologique est utile pour améliorer la prévision du débit produite par un système quantifiant les principales sources d’incertitude. Deux techniques de post-traitement météorologique sont utilisées pour corriger des prévisions de précipitation ECMWF : “Censored, Shifted Gamma Distribution” (CSGD) et “Distribution-based scaling” (DBS). Les prévisions de précipitations brutes et post-traitées sont utilisées pour forcer 20 modèles hydrologiques et obtenir des prévisions d’ensemble de débits. L’incertitude liée aux conditions initiales sont décrites par une assimilation de données (filtre d’ensemble de Kalman). Le post-traitement de la prévision de précipitation est évalué sur les sous-bassins de la rivière Gatineau au Québec en utilisant une évaluation multi-critères (diagramme de fiabilité, MCRPS...). Les résultats montrent une amélioration de la prévision météorologique en termes de fiabilité pour tous les bassins. Cette amélioration dépend de la quantité de précipitations, de l’horizon de prévision et de la saison. Les améliorations en termes d’exactitude sont plus modérées. Cependant, l’amélioration de la qualité de la prévision de précipitation a un impact faible sur la prévision du débit.<br>La prévision d’ensemble hydrologique est devenue un élément clé pour atténuer les effets des catastrophes naturelles (crues et sécheresses) et pour aider à la gestion des barrages (gestion du risque et de la ressource). Une approche probabiliste permet de représenter l’incertitude de prévision et de faciliter la prise de décision. Dans cette étude, un système automatique de prévision d’ensemble du débit tenant compte des principales sources d’incertitude est utilisé. L’incertitude météorologique est décrite en utilisant des prévisions d’ensemble météorologiques (MEPS) qui, malgré des améliorations constantes, peuvent rester localement biaisées et/ou peu fiables. Ces deux problèmes peuvent affecter la qualité de la prévision du débit et les décisions qui en résultent. Cette étude vise à évaluer si un post-traitement de la prévision météorologique est utile pour améliorer la prévision du débit produite par un système quantifiant les principales sources d’incertitude. Deux techniques de post-traitement météorologique sont utilisées pour corriger des prévisions de précipitation ECMWF : “Censored, Shifted Gamma Distribution” (CSGD) et “Distribution-based scaling” (DBS). Les prévisions de précipitations brutes et post-traitées sont utilisées pour forcer 20 modèles hydrologiques et obtenir des prévisions d’ensemble de débits. L’incertitude liée aux conditions initiales sont décrites par une assimilation de données (filtre d’ensemble de Kalman). Le post-traitement de la prévision de précipitation est évalué sur les sous-bassins de la rivière Gatineau au Québec en utilisant une évaluation multi-critères (diagramme de fiabilité, MCRPS...). Les résultats montrent une amélioration de la prévision météorologique en termes de fiabilité pour tous les bassins. Cette amélioration dépend de la quantité de précipitations, de l’horizon de prévision et de la saison. Les améliorations en termes d’exactitude sont plus modérées. Cependant, l’amélioration de la qualité de la prévision de précipitation a un impact faible sur la prévision du débit.<br>Ensemble streamflow forecast has become a key element to mitigate the effects of natural disasters such as floods and droughts and to help dam management (risk and resource management). A probabilistic framework allows to represent the uncertainty linked to the forecast and in this way help the decision making. In this study, an automatic streamflow ensemble prediction system that accounts for three sources of uncertainty is used. Meteorological uncertainty is accounted for by using a meteorological ensemble prediction systems (MEPS) which despite constant improvements remain locally biased and/or unreliable. These problems can affect the quality of the streamflow forecast and consequently, the resulting decision. This study aims at evaluating if a MEPS post-processing is useful to improve streamflow forecasts issued by a modeling chain that quantifies the main sources of uncertainty. Two MEPS postprocessing techniques were used to correct the ECMWF precipitation forecast: Censored, Shifted Gamma Distribution (CSGD) and Distribution-based scaling (DBS). The raw and post-processed ensemble precipitation forecasts are used as forcing variables to 20 rainfallrunoff models to produce ensemble streamflow forecasts. To consider the uncertainty arising from the initial conditions, the hydrological models benefit from data assimilation (Ensemble Kalman Filter). The post-processing of precipitation forecast is assessed over Gatineau’s sub-basins in Quebec using a multi-criteria evaluation (reliability diagram, MCRPS...). The results show an improvement in the meteorological forecast in terms of reliability for all the basins. This improvement varies by amount of precipitation, forecast lead time and season. The improvements in terms of accuracy were more moderate. However, the use of a meteorological post-processing technique did not lead to an improvement of the streamflow forecast.<br>Ensemble streamflow forecast has become a key element to mitigate the effects of natural disasters such as floods and droughts and to help dam management (risk and resource management). A probabilistic framework allows to represent the uncertainty linked to the forecast and in this way help the decision making. In this study, an automatic streamflow ensemble prediction system that accounts for three sources of uncertainty is used. Meteorological uncertainty is accounted for by using a meteorological ensemble prediction systems (MEPS) which despite constant improvements remain locally biased and/or unreliable. These problems can affect the quality of the streamflow forecast and consequently, the resulting decision. This study aims at evaluating if a MEPS post-processing is useful to improve streamflow forecasts issued by a modeling chain that quantifies the main sources of uncertainty. Two MEPS postprocessing techniques were used to correct the ECMWF precipitation forecast: Censored, Shifted Gamma Distribution (CSGD) and Distribution-based scaling (DBS). The raw and post-processed ensemble precipitation forecasts are used as forcing variables to 20 rainfallrunoff models to produce ensemble streamflow forecasts. To consider the uncertainty arising from the initial conditions, the hydrological models benefit from data assimilation (Ensemble Kalman Filter). The post-processing of precipitation forecast is assessed over Gatineau’s sub-basins in Quebec using a multi-criteria evaluation (reliability diagram, MCRPS...). The results show an improvement in the meteorological forecast in terms of reliability for all the basins. This improvement varies by amount of precipitation, forecast lead time and season. The improvements in terms of accuracy were more moderate. However, the use of a meteorological post-processing technique did not lead to an improvement of the streamflow forecast.
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Valdez, Medina Emixi Sthefany. "Plus-value hydrologique du post-traitement de la prévision météorologique d'ensemble." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/33972.
Full textAbstract:
La prévision d’ensemble hydrologique est devenue un élément clé pour atténuer les effets des catastrophes naturelles (crues et sécheresses) et pour aider à la gestion des barrages (gestion du risque et de la ressource). Une approche probabiliste permet de représenter l’incertitude de prévision et de faciliter la prise de décision. Dans cette étude, un système automatique de prévision d’ensemble du débit tenant compte des principales sources d’incertitude est utilisé. L’incertitude météorologique est décrite en utilisant des prévisions d’ensemble météorologiques (MEPS) qui, malgré des améliorations constantes, peuvent rester localement biaisées et/ou peu fiables. Ces deux problèmes peuvent affecter la qualité de la prévision du débit et les décisions qui en résultent. Cette étude vise à évaluer si un post-traitement de la prévision météorologique est utile pour améliorer la prévision du débit produite par un système quantifiant les principales sources d’incertitude. Deux techniques de post-traitement météorologique sont utilisées pour corriger des prévisions de précipitation ECMWF : “Censored, Shifted Gamma Distribution” (CSGD) et “Distribution-based scaling” (DBS). Les prévisions de précipitations brutes et post-traitées sont utilisées pour forcer 20 modèles hydrologiques et obtenir des prévisions d’ensemble de débits. L’incertitude liée aux conditions initiales sont décrites par une assimilation de données (filtre d’ensemble de Kalman). Le post-traitement de la prévision de précipitation est évalué sur les sous-bassins de la rivière Gatineau au Québec en utilisant une évaluation multi-critères (diagramme de fiabilité, MCRPS...). Les résultats montrent une amélioration de la prévision météorologique en termes de fiabilité pour tous les bassins. Cette amélioration dépend de la quantité de précipitations, de l’horizon de prévision et de la saison. Les améliorations en termes d’exactitude sont plus modérées. Cependant, l’amélioration de la qualité de la prévision de précipitation a un impact faible sur la prévision du débit.<br>Ensemble streamflow forecast has become a key element to mitigate the effects of natural disasters such as floods and droughts and to help dam management (risk and resource management). A probabilistic framework allows to represent the uncertainty linked to the forecast and in this way help the decision making. In this study, an automatic streamflow ensemble prediction system that accounts for three sources of uncertainty is used. Meteorological uncertainty is accounted for by using a meteorological ensemble prediction systems (MEPS) which despite constant improvements remain locally biased and/or unreliable. These problems can affect the quality of the streamflow forecast and consequently, the resulting decision. This study aims at evaluating if a MEPS post-processing is useful to improve streamflow forecasts issued by a modeling chain that quantifies the main sources of uncertainty. Two MEPS postprocessing techniques were used to correct the ECMWF precipitation forecast: Censored, Shifted Gamma Distribution (CSGD) and Distribution-based scaling (DBS). The raw and post-processed ensemble precipitation forecasts are used as forcing variables to 20 rainfallrunoff models to produce ensemble streamflow forecasts. To consider the uncertainty arising from the initial conditions, the hydrological models benefit from data assimilation (Ensemble Kalman Filter). The post-processing of precipitation forecast is assessed over Gatineau’s sub-basins in Quebec using a multi-criteria evaluation (reliability diagram, MCRPS...). The results show an improvement in the meteorological forecast in terms of reliability for all the basins. This improvement varies by amount of precipitation, forecast lead time and season. The improvements in terms of accuracy were more moderate. However, the use of a meteorological post-processing technique did not lead to an improvement of the streamflow forecast.
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Petit, Thomas. "Évaluation de la performance de prévisions hydrologiques d'ensemble issues de prévisions météorologiques d'ensemble." Master's thesis, Université Laval, 2008. http://hdl.handle.net/20.500.11794/20055.
Full textAbstract:
Les prévisions hydrologiques consistent en l’évaluation du débit d’un cours d’eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d’ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d’entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d’obtenir un résultat sous la forme d’une distribution de probabilité. Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d’ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l’ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d’ensemble (PHE). Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l’évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L’incertitude appliquée aux données d’entrée souffre d’une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée. Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d’en augmenter le nombre, en travaillant avec d’autres bassins versants, d’autres périodes ou encore d’autres modèles.<br>Hydrological forecasts consist in the evaluation of future streamflow. For the time being, current deterministic forecasts do not give any information concerning the uncertainty, which might be a problem in a decision-making process. Ensemble forecasts are expected to fill the gap. To do so, different input parameter sets are produced by adding a small deviation to the original set in order to evaluate the uncertainty. It results in a probability distribution of the output. Since 1996, Environnement Canada produces an 8-member meteorological ensemble forecasts (PME). In july 2007, an improved model now produces a 20-member PME on a 100 km grid. Within the framework of this study, this new PME is used for the first time so as to produce hydrological ensemble forecasts (PHE). The studied watershed is the Lièvre River (Quebec) where 4 locations are set to evaluate the PHE. The 17-day study in October 2007 contains a flood event, and forecasts are produced daily with a 3-day forecast horizon. The deterministic forecast is also available and is compared with the PHE. The results are positive. Even though the deterministic forecast behaves slightly better for a 48h forecast, the PHE is better for a 72h forecast, especially for 1 site. Meanwhile, an other site appears to behave strangely and its results must be taken carefully. The uncertainty applied to the input set is under-dispersed and biaised, which means that the performance of the PHE might be increased with an appropriate calibration. In order to generalize these results, more similar experiments have to be done, by working on other watersheds, with other model and/or other time periods.
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Edouard, Simon. "Prévision d'ensemble des crues rapides méditerranéennes." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30332/document.
Full textAbstract:
Les régions méditerranéennes sont particulièrement soumises au risque de crues rapides. Ces crues sont provoquées par des pluies intenses pouvant être stationnaires et qui affectent des bassins versants à la topographie marquée et aux temps de réponses courts. Ces crues peuvent être très violentes, dévastatrices voire meurtrières. Il est donc important de disposer de systèmes de prévision adaptés pour l'anticipation des pluies et des débits des cours d'eau méditerranéens. Le système couplé ISBA-TOP a été particulièrement conçu pour simuler la réponse hydrologique de bassins versants à dynamique rapide. Il s'agit d'un couplage entre le modèle de surface ISBA et une version du modèle hydrologique TOPMODEL adaptée aux crues rapides. Une première étape du travail de thèse a été d'évaluer l'apport d'une meilleure représentation des processus hydrologiques dans le sol pour la simulation des débits avec ISBA-TOP. Une version d'ISBA-TOP basée sur la version diffusive d'ISBA (ISBA-DF qui découpe verticalement les colonnes de sol en de multiples couches) a donc été comparée à la version originale d'ISBA-TOP qui utilisait l'approche ISBA-3L où 3 couches de sol sont représentées. Sur un échantillon d'une vingtaine de cas d'étude, on montre une légère amélioration des simulations de débits avec la nouvelle version d'ISBA-TOP. Cette nouvelle version permet de s'affranchir du calage de deux paramètres gérant la répartition verticale de l'eau dans les colonnes de sol qu'il était nécessaire de réaliser pour chacun des bassins étudiés. La simulation de petits bassins versants non jaugés, pour lesquels on ne dispose pas d'observations pour réaliser le calage des paramètres, peut donc être envisagée. Il n'en reste pas moins que la modélisation hydrologique avec ISBA-TOP (comme avec tout autre modèle) reste entachée d'incertitude. La seconde partie de cette thèse vise à identifier ces incertitudes et à les quantifier. Dans le cas des crues rapides, les données de précipitation utilisées en entrée du modèle hydrologique constituent la source majeure d'incertitude mais elle n'est pas la seule. La connaissance des conditions initiales d'humidité des sols est également incertaine et le modèle hydrologique, lui-même, est entaché d'incertitude de par la `` paramétrisation '' des processus physiques et de par sa structure. Afin d'explorer ces deux sources d'incertitude et de les hiérarchiser, une étude de sensibilité du modèle ISBA-TOP à ses paramètres et à ses conditions initiales d'humidité des sols a été menée. Cette étude de sensibilité a d'abord été conduite pour un cas idéalisé, d'interprétation plus facile, avant de confirmer et d'approfondir les résultats sur des cas réels. Les simulations de débit avec ISBA-TOP se sont avérées particulièrement sensibles à trois des paramètres hydrodynamiques : le contenu en eau à saturation, la conductivité hydraulique à saturation et le taux de décroissance de la transmissivité avec la profondeur. Cette sensibilité, toutefois, est très dépendante des conditions initiales d'humidité des sols. Sur la base des résultats de l'étude de sensibilité, une méthode de perturbation des paramètres du modèle hydrologique a été conçue afin de tenir compte des erreurs de modélisation. Elle est complétée par une méthode de perturbations des conditions initiales en humidité des sols afin de constituer un système de simulation hydrologique d'ensemble. Evalué sur six cas réels, il a été montré que cet ensemble a un apport pour la simulation des débits par rapport à la version déterministe du modèle<br>Intense precipitation events in the Mediterranean often lead to devastating flash floods. The affected watersheds are characterized by steep slopes and a short response time. Flash floods can be violent and destructive. Dedicated meteorological and hydrological systems are thus necessary to anticipate those flash floods. The ISBA -TOP coupled system was developed to simulate the hydrological reaction of fast responding rivers. It is a coupling between the ISBA surface scheme and a version of the TOPMODEL hydrological model dedicated to mediterranean flash floods simulation. A first part of the thesis aims at assessing the benefit of a better representation of hydrological processes within the soil for discharge simulation with ISBA-TOP. Moreover, it would allow the use of ISBA-TOP for any watershed even ungauged. A version of ISBA-TOP based on ISBA-DF (the diffusive version of ISBA that discretizes soil columns in multiple layers) has been compared to the original ISBA-TOP that relies on ISBA-3L (with only 3 soil layers). On 18 study cases, better discharge simulations are obtained basically using the new ISBA-TOP version. So this improved representation of hydrological processes in the soil allows to improve discharge simulations and to be confident into the results obtained for small ungauged catchments. The second part of this PhD work concerns the uncertainty that affects ISBA-TOP simulations. For flash floods, rainfall data used to drive an hydrological model are the major source of uncertainty. But initial soil moisture knowledge is also uncertain and the hydrological model himself is affected by uncertainty. The sensitivity of ISBA-TOP model to its parameters and initial soil moisture is investigated to document those two sources of uncertainty. First an academic case is used to verify some preliminary hypotheses and then real cases are studied to properly consider the different data heterogeneities. Discharge simulations with ISBA-TOP are sensitive to three hydro dynamical parameters : the saturated soil water content, the saturated hydraulic conductivity and the rate of decrease of the transmissivity with depth. This sensitivity is found very dependant on initial soil moisture conditions. Perturbation methods varying the 3 parameters that have the highest impact on discharge simulations as well as initial soil moisture allow to design an ensemble prediction system. This ensemble has been assessed for 6 real cases. Using this ensemble-based approach for discharge simulation lead to better results than using the deterministic version. The skill of the ensemble with 30 to 50 members is close to the skill of this ensemble with 100 members whereas it outerperfoms an ensemble with 10 members. The last part of the thesis is the conception of a complete hydrometeorological ensemble prediction system (HEPS). The hydrological ensemble defined in the second part of the thesis is used to take the uncertainty that affects the hydrological modelling and initials soil moisture into account. The uncertainty that affects precipitation fields is sampled using the AROME ensemble prediction system (AROME-EPS). The skill of this complete chain is better than an HEPS based on AROME-EPS and the deterministic version of ISBA-TOP. But both HEPS exhibit a low bias for discharge simulation on the study cases sample. This bias can come from a low bias that is found for the AROME-EPS rainfall forecasts. A simple bias correction applied on rainfall forecasts improves the bias on discharge forecasts
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Abaza, Mabrouk. "Exploration opérationnelle de la prévision hydrologique d'ensemble avec assimilation automatique de données." Doctoral thesis, Université Laval, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25488.
Full textAbstract:
Ce projet de recherche a pour but d’identifier une méthode d’assimilation automatique de données qui pourrait être utilisée dans le cadre de la prévision opérationnelle de crues. Le filtre de Kalman d’ensemble (EnKF) et l’assimilation variationnelle ont ainsi été comparés en premier lieu en utilisant le modèle GR4Jneige. Les résultats ont montré que l’EnKF fournit la meilleure performance pour tous les horizons de prévision lorsque comparé à différentes implantations de la méthode variationnelle. La performance de la méthode variationnelle varie toutefois d’un bassin à un autre. Les prévisions hydrologiques déterministes émises à partir de l’EnKF produisent une performance supérieure au scénario sans assimilation, ce qui n’est pas toujours le cas pour la méthode variationnelle. L’assimilation naïve des sorties ne donne pas des bons résultats au-delà du second jour de prévision. L’EnKF a par la suite été mis en œuvre avec un modèle hydrologique semi-distribué (Hydrotel) afin d’améliorer les conditions initiales de la prévision hydrologique d’ensemble (PHE). La vérification de la qualité des PHE sur le bassin versant au Saumon, pour la période exempte de l’influence de la neige, a révélé une amélioration considérable de la performance et de la fiabilité par rapport aux résultats sans assimilation. L’assimilation manuelle fournit une performance similaire à l’EnKF, mais est beaucoup moins fiable que cette dernière. Les 1000 membres de la PHE générée par EnKF peuvent se réduire jusqu’à 50 sans perte de fiabilité ou de performance. De bons résultats ont aussi été obtenus pour la période d’accumulation et de fonte de la neige, notamment par mise à jour de l’équivalent en eau de la neige en plus des variables identifiées précédemment : la teneur en eau du sol et l’écoulement terrestre. Différents produits canadiens de prévision météorologique d’ensemble (PME) ont finalement été comparés pour évaluer l’impact de leur résolution spatiale sur la qualité de la PHE – ils ont aussi été comparés à des produits déterministes. Les résultats ont montré que la PME mène à une meilleure performance que les produits déterministes. Les PME globale et régionale partagent la même performance, par contre le produit régional s’est révélé plus fiable et a une meilleure capacité à caractériser l’incertitude de la prévision.<br>The aim of this research project is to identify an automatic data assimilation method that could be used in an operational flood forecasting context. The Ensemble Kalman Filter (EnKF) and the variational assimilation method were first compared on the GR4Jsnow model. Results showed that the EnKF provides the best performance for all forecast horizons when compared to various implementations of the variational method. The performance of the variational method varied from one watershed to another. The deterministic hydrological forecasts issued from the EnKF generate better performance than forecasts without assimilation, which is not always the case for the variational method. The naïve output assimilation is not recommended for forecasts beyond a 2-day horizon. The EnKF was next implemented on a semi-distributed hydrological model (Hydrotel) to improve the initial conditions of the hydrological ensemble predictions (HEP), for the snow-free flows on the au Saumon watershed. The verification of the quality of the HEP showed a considerable improvement in both performance and reliabilty in comparison to the results of model without assimilation. Manual assimilation provides performance similar to the EnKF, but with much less reliability. The 1000-member HEP obtained from the EnKF can be reduced up to 50 members without any loss of reliability or performance. Similar results were obtained for snow accumulation and melt periods, especially when updating the snow water equivalent in addition to the state variables previously identified for the snow-free flows, namely the soil water content and the land flow. Different Canadian meteorological ensemble prediction systems (EPS) were also compared to assess the impact of spatial resolution of these systems on the quality of the HEP – they were also compared to deterministic products. The results showed that EPS are superior to the deterministic products. Global and regional EPS share the same performance, in contrast the regional product that turned out more reliable and characterize the uncertainty of the forecast.
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Randrianasolo, Rindra Annie. "Généralisation de l'approche d'ensemble à la prévision hydrologique dans les bassins versants non jaugés." Phd thesis, AgroParisTech, 2012. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00954967.
Full textAbstract:
La prévision des crues est un exercice hydrologique complexe : les incertitudes y sont nombreuses, aussi bien dans le processus de modélisation hydrologique, dans la détermination de l'état initial du bassin versant avant le lancement de la prévision, que dans l'évolution des conditions météorologiques futures. Dans le cas des bassins versants non jaugés, où les observations de débits sont lacunaires voire absentes, ces incertitudes sont encore plus importantes, et le besoin de les réduire devient incontournable. Cette thèse s'intéresse à des méthodes simples et robustes qui peuvent apporter de l'information pertinente pour quantifier les incertitudes de prévision dans les bassins versants non jaugés. Le but est d'étudier la meilleure stratégie pour chercher l'information dans les bassins jaugés "donneurs", et pour la transférer vers le site non jaugé. Nous étudions les besoins pour mettre en place un modèle de simulation pluie-débit et pour effectuer une mise à jour du modèle de prévision en temps réel. Ces deux composantes de la prévision sont ainsi découplées dans notre approche. Cette thèse s'appuie sur une large base de données constituée d'environ 1000 bassins versants français, dont un jeu clé de 211 bassins versants qui permet la validation des approches développées. Elle s'appuie également sur une archive d'environ 4,5 années de prévisions d'ensemble de pluies, utilisées en forçage à la modélisation hydrologique journalière. La démarche adoptée consiste à intégrer les scenarios de transfert de l'information régionale disponible et les scenarios de la prévision météorologique d'ensemble dans un système de prévision orienté vers les bassins versants non jaugés. L'approche de prévision d'ensemble est ainsi généralisée à ce cas particulier de la prévision hydrologique. A travers plusieurs scénarios de débits futurs, nous cherchons à quantifier les incertitudes de prévisions dans les sites cibles non jaugés. Pour évaluer les différents scénarios des prévisions hydrologiques émis, un cadre de diagnostic d'évaluation des principales qualités d'un système de prévision d'ensemble, comprenant plusieurs critères numériques et graphiques, a été mis en place. Dans cette thèse, une attention particulière est prêtée aux attributs "fiabilité" et "précision" des prévisions. Nous proposons ainsi un nouveau critère graphique, nommé diagramme de précision d'ensemble. Ce critère permet notamment de mettre en valeur la qualité des prévisions qui ne sont pas forcément fiables, mais qui sont précises. Les résultats obtenus ont mis en évidence que la fiabilité des prévisions peut être améliorée sur un bassin versant non jaugé par l'utilisation de plusieurs jeux de paramètres issus des bassins versants voisins. Si la variabilité apportée par le voisinage géographique influe sur la dispersion des membres, et augmente ainsi la fiabilité des prévisions, la prise en compte des caractéristiques physiques, principalement de la surface des bassins versants, est apparue comme une alternative intéressante, influençant positivement aussi l'attribut précision des prévisions sur le site cible. De plus, il a été montré que la précision des prévisions d'ensemble sur le site non jaugé est améliorée par l'intermédiaire du transfert des bassins versants jaugés vers le site cible des corrections faites lors de la mise à jour sur les bassins voisins (mise à jour caractérisée ici par l'assimilation de la dernière observation de débit dans le modèle hydrologique, avant l'instant de prévision). Les différentes mesures de performance ont montré que la meilleure option pour améliorer la précision des prévisions serait de considérer les corrections effectuées sur le bassin le plus proche à chaque pas de temps de prévision. Le krigeage a également donné des résultats satisfaisants, marqués en plus par l'influence positive sur l'attribut fiabilité des prévisions.
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Dionne, Isabelle. "Évaluation d'un système expérimental de prévisions hydrologiques et hydrauliques d'ensemble." Thesis, Université Laval, 2011. http://www.theses.ulaval.ca/2011/28437/28437.pdf.
Full text
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Boucher, Marie-Amélie. "Le défi de l'intertitude : de la production de prévisions hydrologiques d'ensemble à leur utilisation opérationnelle." Thesis, Université Laval, 2011. http://www.theses.ulaval.ca/2011/27697/27697.pdf.
Full text
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Marty, Renaud. "Prévision hydrologique d'ensemble adaptée aux bassins à crue rapide : élaboration de prévisions probabilistes de précipitations à 12 et 24h : désagrégation horaire conditionnelle pour la modélisation hydrologique : application à des bassins de la région Cévennes Vivarais." Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENU005.
Full textAbstract:
Les bassins de la région Cévennes-Vivarais subissent des crues récurrentes, générées par des épisodes de précipitations intenses, généralement en automne. La prévision de ces crues est une préoccupation majeure, nécessitant l'anticipation maximale pour le déclenchement de l'alerte, ainsi que la meilleure estimation possible des débits futurs. Après avoir dressé un panorama des éléments nécessaires à l'élaboration de prévisions hydrologiques, avec leurs incertitudes associées, nous proposons une approche simple et modulaire, adaptée aux bassins versants à réponse rapide (temps au pic de quelques heures). Compte tenu de l'anticipation souhaitée (24-48h), les prévisions quantitatives de précipitations constituent un élément clé de la démarche. Nous décrivons et évaluons deux sources de prévisions disponibles, i. E. La prévision d'ensemble EPS du CEPMMT et la prévision élaborée par adaptation statistique (analogie) au LTHE, puis nous proposons une correction de la seconde qui améliore encore sa fiabilité. Ces prévisions sont ensuite désagrégées des pas 12 ou 24h au pas horaire, via un désagrégateur flexible, générant des scénarios qui respectent les prévisions de précipitations et la structure climatologique horaire des averses. Ces scénarios forcent un modèle hydrologique, simple et robuste, pour élaborer une prévision hydrologique ensembliste. Il ressort alors que les prévisions hydrologiques sont sensiblement améliorées lorsqu'elles intègrent une information sur la répartition infra-journalière des cumuls de précipitations prévus, issue soit des EPS à 6 ou 12h, soit de la méthode des analogues appliquée au pas de 12h, soit d'une combinaison des deux approches<br>Catchments of Southern France are regularly subject to quick floods, usually in autumn, generated by intense rainfall events. Thus, flood risk is a major concern, necessitating a maximal lead-time to issue early flood warning, as well as an estimation of future discharges. Firstly, the elements required for hydrological forecasts and the related uncertainties are illustrated. Then, a simple and modular approach adapted to flash flood catchments (having a time to peak of about few hours) is proposed. Considering the targeted lead-time (24-48h), quantitative precipitations forecasts are a key element of this approach. Two prediction systems are described and evaluated: the EPS ensemble forecasts provided by ECMWF and the ANALOG probabilistic forecasts issued from an analog sorting technique produced by LTHE. A statistical correction of the latter is suggested to improve its reliability. The different forecasts are thereafter disaggregated by a generator from a 12 or 24 hours time-step to hourly scenarios which respect the precipitation forecasts and are climatologically consistent. Rainfall scenarios are then used as input to a simple and robust hydrological model, to provide hydrological ensemble forecasts. These forecasts get noticeably improved when sub-daily information about rainfall amounts is provided, either from EPS at a 6 or 12h time-step, or from ANALOG applied at 12h, or from a combination of both approaches, taking into account daily rainfall amount from ANALOG and a sub-daily chronology from EPS at 6h
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Thirel, Guillaume. "Amélioration des prévisions d'ensemble des débits sur la France de SAFRAN-ISBA-MODCOU." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00460645.
Full textAbstract:
L'objectif de cette thèse était d'améliorer les performances des prévisions d'ensemble hydrologiques du modèle SAFRAN-ISBA-MODCOU (SIM) de Météo-France. D'abord, la Prévision d'Ensemble ARPEGE (PEARP) a été utilisée (en remplacement de l'EPS à 10 jours du CEPMMT). Une étude statistique comparative à courte échéance des deux forçages météorologiques désagrégés et prévisions de débits a été réalisée. Ensuite, les états initiaux des prévisions d'ensemble de débits ont été améliorés par une assimilation des débits dans SIM-analyse (qui initialise le système ensembliste). Le but est d'améliorer les simulations de débits en modifiant l'humidité du sol avec la méthode du Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Plusieurs configurations ont été testées et ont montré une nette amélioration des simulations de débits. Enfin, on a quantifié l'impact de cette assimilation de débits sur les deux systèmes de prévisions d'ensemble des débits. L'amélioration est significative, même à moyenne échéance.
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Marty, Renaud. "PREVISION HYDROLOGIQUE D'ENSEMBLE ADAPTEE AUX BASSINS A CRUE RAPIDE. Elaboration de prévisions probabilistes de précipitations à 12 et 24 h. Désagrégation horaire conditionnelle pour la modélisation hydrologique. Application à des bassins de la région Cévennes Vivarais." Phd thesis, Université de Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00480713.
Full textAbstract:
Les bassins de la région Cévennes-Vivarais subissent des crues récurrentes, générées par des épisodes de précipitations intenses, généralement en automne. La prévision de ces crues est une préoccupation majeure, nécessitant l'anticipation maximale pour le déclenchement de l'alerte, ainsi que la meilleure estimation possible des débits futurs. Après avoir dressé un panorama des éléments nécessaires à l'élaboration de prévisions hydrologiques, avec leurs incertitudes associées, nous proposons une approche simple et modulaire, adaptée aux bassins versants à réponse rapide (temps au pic de quelques heures). Compte tenu de l'anticipation souhaitée (24-48h), les prévisions quantitatives de précipitations constituent un élément clé de la démarche. Nous décrivons et évaluons deux sources de prévisions disponibles, i.e. la prévision d'ensemble EPS du CEPMMT et la prévision élaborée par adaptation statistique (analogie) au LTHE, puis nous proposons une correction de la seconde qui améliore encore sa fiabilité. Ces prévisions sont ensuite désagrégées des pas 12 ou 24h au pas horaire, via un désagrégateur flexible, générant des scénarios qui respectent les prévisions de précipitations et la structure climatologique horaire des averses. Ces scénarios forcent un modèle hydrologique, simple et robuste, pour élaborer une prévision hydrologique ensembliste. Il ressort alors que les prévisions hydrologiques sont sensiblement améliorées lorsqu'elles intègrent une information sur la répartition infra-journalière des cumuls de précipitations prévus, issue soit des EPS à 6 ou 12h, soit de la méthode des analogues appliquée au pas de 12h, soit d'une combinaison des deux approches.
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Zalachori, Ioanna. "Prévisions hydrologiques d’ensemble : développements pour améliorer la qualité des prévisions et estimer leur utilité." Thesis, Paris, AgroParisTech, 2013. http://www.theses.fr/2013AGPT0032/document.
Full textAbstract:
La dernière décennie a vu l'émergence de la prévision probabiliste de débits en tant qu'approche plus adaptée pour l'anticipation des risques et la mise en vigilance pour lasécurité des personnes et des biens. Cependant, au delà du gain en sécurité, la valeur ajoutée de l'information probabiliste se traduit également en gains économiques ou en une gestion optimale de la ressource en eau disponible pour les activités économiques qui en dépendent. Dans la chaîne de prévision de débits, l'incertitude des modèles météorologiques de prévision de pluies joue un rôle important. Pour pouvoir aller au-delà des limites de prévisibilité classiques, les services météorologiques font appel aux systèmes de prévision d'ensemble,générés sur la base de variations imposées dans les conditions initiales des modèlesnumériques et de variations stochastiques de leur paramétrisation. Des scénarioséquiprobables de l'évolution de l'atmosphère pour des horizons de prévision pouvant aller jusqu'à 10-15 jours sont ainsi proposés. L'intégration des prévisions météorologiques d'ensemble dans la chaîne de prévision hydrologique se présente comme une approche séduisante pour produire des prévisions probabilistes de débits et quantifier l'incertitude prédictive totale en hydrologie<br>The last decade has seen the emergence of streamflow probabilistic forecasting as the most suitable approach to anticipate risks and provide warnings for public safety and property protection. However, beyond the gains in security, the added‐value of probabilistic information also translates into economic benefits or an optimal management of water resources for economic activities that depend on it.In streamflow forecasting, the uncertainty associated with rainfall predictions from numerical weather prediction models plays an important role. To go beyond the limits of classical predictability, meteorological services developed ensemble prediction systems, which are generated on the basis of perturbations of the initial conditions of the models and stochastic variations in their parameterization. Equally probable scenarios of the evolution of the atmosphere are proposed for forecasting horizons up to 10‐15 days.The integration of weather ensemble predictions in the hydrological forecasting chain is an interesting approach to produce probabilistic streamflow forecasts and quantify the total predictive uncertainty in hydrology. Last and final summary in the thesis
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Nardo, Caseri Angélica. "Apport de la simulation conditionnelle géostatistique pour la prévision immédiate d'ensemble de pluies et l’alerte aux crues rapides." Electronic Thesis or Diss., Paris, AgroParisTech, 2017. http://www.theses.fr/2017AGPT0002.
Full textAbstract:
Chaque année, les crues soudaines provoquées par des pluies intenses sur de petits bassins versant à réaction rapide sont la cause de pertes humaines et économiques considérables. Pour réduire ces impacts, il est nécessaire d’avoir recours à des systèmes de prévision combinant prévision météorologique et hydrologique à une échelle spatio-temporelle suffisamment fine. Etant données les nombreuses difficultés liées à cet exercice, ces systèmes doivent être capables de bien appréhender les principales sources d’incertitude susceptibles d’influencer leurs prévisions. Les incertitudes associées aux pluies observées ou prévues sont souvent considérées comme celles qui ont un impact le plus important sur les prévisions hydrologiques, surtout lorsqu'il s'agit de crues rapides et très localisées.Le but principal de cette thèse est d'étudier le potentiel d’une méthode de simulation conditionnelle géostatistique pour générer un ensemble de scénarios de pluies qui peuvent être utilisés par un système de prévision des crues soudaines. Pour ce faire, nous cherchons à générer un ensemble de champs de pluie fiable (au sens statistique), tout en exploitant au mieux les points forts des mesures souvent disponibles pour la prévision immédiate : les propriétés spatio-temporelles fournies par les données radar et les intensités pluviométriques mesurées par les pluviomètres au sol. Nous nous appuyons pour cela sur les données de pluie (radar et pluviomètres) de 17 événements intenses observés entre 2009 et 2013 dans le département du Var (sud-est de la France).La première étape de cette thèse est dédiée à la prise en compte des incertitudes sur les observations de pluie. Pour cela, le simulateur SAMPO-TBM développé à l’Irstea de Lyon est adapté pour fournir des simulations des champs de pluie alternatifs au champ de pluie radar observé, tout en respectant, à travers le conditionnement des simulations, les valeurs de pluie observées par les pluviomètres. L’évaluation de ces champs générés montre que la méthode mise en place est capable de générer des scénarios de pluie fiables et ainsi proposer une quantification des incertitudes sur les champs de pluie observés.Dans la deuxième étape de cette thèse, nous évaluons la capacité de notre méthode à être utilisée pour la prévision immédiate de pluies. Plusieurs méthodes sont testées pour la paramétrisation du simulateur et pour l’ajustement des sorties. Ces méthodes sont évaluées en considérant les principaux attributs souhaités pour une prévision d’ensemble : la précision, la fiabilité, la justesse, la discrimination et la performance globale des prévisions. La méthode la plus performante est celle estimant les paramètres du simulateur sur une fenêtre glissante de 4h, mais également en donnant un poids prépondérant à la dernière heure d’observation pour le paramètre lié à la moyenne des pluies non-nulles, associée à une correction des sorties basée sur la dernière erreur de prévision.Enfin, dans la dernière étape de cette thèse, les prévisions d’ensemble de pluie sont utilisées en entrée de la méthode AIGA d’avertissement aux crues rapides développée à Irstea Aix-en-Provence. Cette approche permet d’estimer la période de retour (en débit) de l’événement en cours sur des bassins non jaugés. L’événement du 3 au 7 novembre 2011 dans le département du Var est utilisé pour illustrer le potentiel de notre méthode. Des cartes probabilisées indiquant à différentes échéances et sur l’ensemble du réseau hydrographique du département le risque de dépassement d’une certaine période de retour sont générées. Celles-ci sont comparées à la localisation de dégâts relevés sur le terrain après l’événement démontrant un réel intérêt pour la gestion de crise en temps réel<br>Each year, flash floods, generated by small fast-responding catchments hit by intense rainfall, are responsible for huge human and economic losses. To mitigate these impacts, it is necessary to use forecasting systems combining meteorological and hydrological forecasts at small temporal and spatial scales. Because of the underlying difficulties, these systems have to be able to communicate the uncertainties of their forecasts. Uncertainties associated to observed or future rainfall are often seeing as those having the most important impact, in particularly in the case of flash floods localised on small areas.The main aim of this thesis is to study the potential of a geostatistical conditional simulation method to generate an ensemble of rainfall scenarios that can be used by a flash flood warning system. We seek to generate a reliable ensemble of rain fields by making the best use of the strengths of the measurements often available for nowcasting: the spatial and temporal properties of rainfall fields provided by the radar data and the rainfall intensities measured by rain gauges. In order to achieve our objectives, we use radar and rainfall data from 17 intense rainfall events observed in the Var region (south-east France) between 2009 and 2013.The first part of this thesis was devoted to taking into account the uncertainties on the observations of rainfall. For this purpose, the SAMPO-TBM generator developed at Irstea-Lyon is adapted to provide simulations of alternative rain fields to the observed radar rain field, while respecting the rainfall values observed by the rain gauges through a conditioned simulation. The evaluation of the generated fields shows that the method implemented is able to generate a reliable ensemble of rain fields and thus to propose a quantification of the uncertainties on the observed rain fields.In the second part of this thesis, the capacity of our method to be used for the nowcasting of rainfall is evaluated. Several methods are tested for the parameterization of the rainfall generator and for the adjustment of the outputs. These methods are evaluated by considering the main attributes of forecast quality, such as accuracy, reliability, precision, discrimination and overall forecast performance. The best method is the one estimating generator parameters over the last four hours, but also using only the last hour for the parameter related to the mean of the non-zero rainfall distribution, combined by the adjustment of the outputs based on the last forecast error.Finally, in the final part of this thesis, ensemble rainfall forecasts are used as inputs of the flash flood forecasting method AIGA developed at Irstea Aix-en-Provence. The AIGA method enables return period of the ongoing event to estimate at ungauged catchments. The 3th-7th November 2011 event in the Var region is used to illustrate the potential of our method. Nowcasting maps indicating, for different lead times and for the whole hydrological network of the region, the probability to exceed a given return period are produced. They are compared to the localization of observed damages collected from field surveys, illustrating a real interest for the real time crisis management
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Rousset, Regimbeau Fabienne. "Modélisation des bilans de surface et des débits sur la France, application à la prévision d'ensemble des débits." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00197071.
Full textAbstract:
Ce travail de thèse s'appuie sur l'utilisation du modèle couplé hydro-météorologique SAFRAN-ISBA-MODCOU.<br />D'abord, la modélisation couplée du bassin de la Seine est mise en place, en utilisant une représentation détaillée des aquifères du bassin. La capacité de SIM à simuler les différentes composantes des bilans d'eau et d'énergie, le comportement du souterrain, et donc les débits, est présentée. En particulier, SIM est évalué pour la simulation des crues lentes de la Seine à Paris.<br />Ensuite, une chaîne temps réel de prévision d'ensemble des débits sur la France, basée sur SIM, est construite, où ISBA et MODCOU sont forcés par les prévisions d'ensemble météorologiques du CEPMMT désagrégées. Une analyse statistique de la qualité des prévisions d'ensemble de précipitations désagrégées et des prévisions d'ensemble de débit est effectuée sur près d'un an de prévision. Enfin, une étude des prévisions d'ensemble de plusieurs cas de grandes crues du passé récent est présentée.
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Moulin, Laetitia. "Prévision des crues rapides avec des modèles hydrologiques globaux. Applications aux bassins opérationnels de la Loire supérieure : évaluation des modélisations, prise en compte des incertitudes sur les précipitations moyennes spatiales et utilisation de prévisions météorologiques." Phd thesis, AgroParisTech, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00368262.
Full textAbstract:
Ce travail propose d'évaluer, dans le cas des bassins versants de la Loire supérieure, l'intérêt de modèles pluie-débit globaux pour la prévision opérationnelle des crues rapides.<br /><br />Après une description du bassin à Bas-en-Basset, l'analyse critique des jeux de données disponibles met en évidence leur richesse, mais aussi leurs défauts. La grande variété des événements hydrométéorologiques touchant ces bassins apparaît particulièrement intéressante pour comparer des modèles hydrologiques.<br /><br />Des modèles conceptuels simples sont apparus plus robustes et souvent plus performants que des modèles statistiques ou des réseaux de neurones artificiels. Des critères spécifiques à la prévision des crues mettent en évidence les informations sur l'évolution immédiate des débits apportées par la transformation de la pluie en débit, même si les erreurs de modélisation restent importantes et finalement proches d'un modèle à l'autre.<br /><br />Un effort particulier a été porté sur l'estimation par krigeage des précipitations moyennes spatiales, pour lesquelles un modèle d'erreur est proposé et validé sur les données. Ces incertitudes, propagées dans les modèles pluie-débit, contribuent, selon la taille des bassins, à une part variable de l'erreur totale de modélisation.<br /><br />Enfin un travail exploratoire a montré l'intérêt d'inclure des prévisions de pluies probabilisées dans une chaîne hydrométéorologique, pour augmenter les délais d'anticipation et prendre en compte les incertitudes associées. Toutefois, la disponibilité de ces prévisions impose des traitements préalables à leur utilisation.<br /><br />Il ressort que des outils simples peuvent laisser envisager des améliorations dans ce domaine encore très perfectible de la prévision des crues.
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Petit, Thomas Joseph Robert. "Évaluation de la performance de prévisions hydrologiques d'ensemble issues de prévisions météorologiques d'ensemble." Thesis, Université Laval, 2008. http://www.theses.ulaval.ca/2008/25481/25481.pdf.
Full textAbstract:
Les prévisions hydrologiques consistent en l’évaluation du débit d’un cours d’eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d’ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d’entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d’obtenir un résultat sous la forme d’une distribution de probabilité.
Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d’ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l’ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d’ensemble (PHE).
Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l’évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison
Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L’incertitude appliquée aux données d’entrée souffre d’une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée.
Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d’en augmenter le nombre, en travaillant avec d’autres bassins versants, d’autres périodes ou encore d’autres modèles.<br>Hydrological forecasts consist in the evaluation of future streamflow. For the time being, current deterministic forecasts do not give any information concerning the uncertainty, which might be a problem in a decision-making process. Ensemble forecasts are expected to fill the gap. To do so, different input parameter sets are produced by adding a small deviation to the original set in order to evaluate the uncertainty. It results in a probability distribution of the output.
Since 1996, Environnement Canada produces an 8-member meteorological ensemble forecasts (PME). In july 2007, an improved model now produces a 20-member PME on a 100 km grid. Within the framework of this study, this new PME is used for the first time so as to produce hydrological ensemble forecasts (PHE).
The studied watershed is the Lièvre River (Quebec) where 4 locations are set to evaluate the PHE. The 17-day study in October 2007 contains a flood event, and forecasts are produced daily with a 3-day forecast horizon. The deterministic forecast is also available and is compared with the PHE.
The results are positive. Even though the deterministic forecast behaves slightly better for a 48h forecast, the PHE is better for a 72h forecast, especially for 1 site. Meanwhile, an other site appears to behave strangely and its results must be taken carefully. The uncertainty applied to the input set is under-dispersed and biaised, which means that the performance of the PHE might be increased with an appropriate calibration.
In order to generalize these results, more similar experiments have to be done, by working on other watersheds, with other model and/or other time periods.
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Roulin, Emmannuel. "Medium-range probabilistic river streamflow predictions." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2014. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209270.
Full textAbstract:
River streamflow forecasting is traditionally based on real-time measurements of rainfall over catchments and discharge at the outlet and upstream. These data are processed in mathematical models of varying complexity and allow to obtain accurate predictions for short times. In order to extend the forecast horizon to a few days - to be able to issue early warning - it is necessary to take into account the weather forecasts. However, the latter display the property of sensitivity to initial conditions, and for appropriate risk management, forecasts should therefore be considered in probabilistic terms. Currently, ensemble predictions are made using a numerical weather prediction model with perturbed initial conditions and allow to assess uncertainty. <p><p>The research began by analyzing the meteorological predictions at the medium-range (up to 10-15 days) and their use in hydrological forecasting. Precipitation from the ensemble prediction system of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used. A semi-distributed hydrological model was used to transform these precipitation forecasts into ensemble streamflow predictions. The performance of these forecasts was analyzed in probabilistic terms. A simple decision model also allowed to compare the relative economic value of hydrological ensemble predictions and some deterministic alternatives. <p><p>Numerical weather prediction models are imperfect. The ensemble forecasts are therefore affected by errors implying the presence of biases and the unreliability of probabilities derived from the ensembles. By comparing the results of these predictions to the corresponding observed data, a statistical model for the correction of forecasts, known as post-processing, has been adapted and shown to improve the performance of probabilistic forecasts of precipitation. This approach is based on retrospective forecasts made by the ECMWF for the past twenty years, providing a sufficient statistical sample. <p><p>Besides the errors related to meteorological forcing, hydrological forecasts also display errors related to initial conditions and to modeling errors (errors in the structure of the hydrological model and in the parameter values). The last stage of the research was therefore to investigate, using simple models, the impact of these different sources of error on the quality of hydrological predictions and to explore the possibility of using hydrological reforecasts for post-processing, themselves based on retrospective precipitation forecasts. <p>/<p>La prévision des débits des rivières se fait traditionnellement sur la base de mesures en temps réel des précipitations sur les bassins-versant et des débits à l'exutoire et en amont. Ces données sont traitées dans des modèles mathématiques de complexité variée et permettent d'obtenir des prévisions précises pour des temps courts. Pour prolonger l'horizon de prévision à quelques jours – afin d'être en mesure d'émettre des alertes précoces – il est nécessaire de prendre en compte les prévisions météorologiques. Cependant celles-ci présentent par nature une dynamique sensible aux erreurs sur les conditions initiales et, par conséquent, pour une gestion appropriée des risques, il faut considérer les prévisions en termes probabilistes. Actuellement, les prévisions d'ensemble sont effectuées à l'aide d'un modèle numérique de prévision du temps avec des conditions initiales perturbées et permettent d'évaluer l'incertitude.<p><p>La recherche a commencé par l'analyse des prévisions météorologiques à moyen-terme (10-15 jours) et leur utilisation pour des prévisions hydrologiques. Les précipitations issues du système de prévisions d'ensemble du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen-Terme ont été utilisées. Un modèle hydrologique semi-distribué a permis de traduire ces prévisions de précipitations en prévisions d'ensemble de débits. Les performances de ces prévisions ont été analysées en termes probabilistes. Un modèle de décision simple a également permis de comparer la valeur économique relative des prévisions hydrologiques d'ensemble et d'alternatives déterministes.<p><p>Les modèles numériques de prévision du temps sont imparfaits. Les prévisions d'ensemble sont donc entachées d'erreurs impliquant la présence de biais et un manque de fiabilité des probabilités déduites des ensembles. En comparant les résultats de ces prévisions aux données observées correspondantes, un modèle statistique pour la correction des prévisions, connue sous le nom de post-processing, a été adapté et a permis d'améliorer les performances des prévisions probabilistes des précipitations. Cette approche se base sur des prévisions rétrospectives effectuées par le Centre Européen sur les vingt dernières années, fournissant un échantillon statistique suffisant.<p><p>A côté des erreurs liées au forçage météorologique, les prévisions hydrologiques sont également entachées d'erreurs liées aux conditions initiales et aux erreurs de modélisation (structure du modèle hydrologique et valeur des paramètres). La dernière étape de la recherche a donc consisté à étudier, à l'aide de modèles simples, l'impact de ces différentes sources d'erreur sur la qualité des prévisions hydrologiques et à explorer la possibilité d'utiliser des prévisions hydrologiques rétrospectives pour le post-processing, elles-même basées sur les prévisions rétrospectives des précipitations.<br>Doctorat en Sciences<br>info:eu-repo/semantics/nonPublished
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Zalachori, Ioanna. "Prévisions hydrologiques d'ensemble : développements pour améliorer la qualité des prévisions et estimer leur utilité." Phd thesis, AgroParisTech, 2013. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00927676.
Full textAbstract:
La dernière décennie a vu l'émergence de la prévision probabiliste de débits en tant qu'approche plus adaptée pour l'anticipation des risques et la mise en vigilance pour lasécurité des personnes et des biens. Cependant, au delà du gain en sécurité, la valeur ajoutée de l'information probabiliste se traduit également en gains économiques ou en une gestion optimale de la ressource en eau disponible pour les activités économiques qui en dépendent. Dans la chaîne de prévision de débits, l'incertitude des modèles météorologiques de prévision de pluies joue un rôle important. Pour pouvoir aller au-delà des limites de prévisibilité classiques, les services météorologiques font appel aux systèmes de prévision d'ensemble,générés sur la base de variations imposées dans les conditions initiales des modèlesnumériques et de variations stochastiques de leur paramétrisation. Des scénarioséquiprobables de l'évolution de l'atmosphère pour des horizons de prévision pouvant aller jusqu'à 10-15 jours sont ainsi proposés. L'intégration des prévisions météorologiques d'ensemble dans la chaîne de prévision hydrologique se présente comme une approche séduisante pour produire des prévisions probabilistes de débits et quantifier l'incertitude prédictive totale en hydrologie.
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Stéphanie, Singla. "Prévisibilité des ressources en eau à l'échelle saisonnière en France." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00798280.
Full textAbstract:
Bien que la prévision saisonnière soit opérationnelle depuis quelques années, son application à l'hydrologie reste encore aujourd'hui moins développée. La prévision saisonnière hydrologique peut pourtant se révéler être un outil utile pour prévoir quelques mois à l'avance les caractéristiques hydrologiques, comme les conditions d'humidité des sols ou les débits des rivières. L'objectif de cette thèse est d'évaluer le potentiel de la chaîne hydrométéorologique Hydro-SF pour prévoir les débits et l'humidité des sols à l'échelle de la saison en France métropolitaine pour la gestion des ressources en eau, et plus particulièrement l'anticipation des sécheresses et des basses eaux. Pour cela, dans un premier temps, les différentes sources de prévisibilité du système hydrologique, ainsi que l'apport de la prévision saisonnière par rapport à une prévision climatologique, sont évaluées sur la période de 1960 à 2005 au printemps (trimestre Mars-Avril-Mai). Ces résultats, qui font l'objet d'un article publié, montrent alors qu'une part importante de la prévisibilité du système hydrologique provient : de la neige pour les bassins de montagne, de la nappe souterraine modélisée dans le bassin de la Seine, et du forçage atmosphérique pour les plaines en France. De plus, plusieurs forçages du modèle de climat ARPEGE sont comparés, et l'apport de la prévision saisonnière par rapport à la climatologie est constaté sur le Nord-Est de la France. Ensuite, compte-tenu de l'importance des forçages tmosphériques dans les résultats obtenus précédemment en zone de plaine, un travail spécifique sur la descente d'échelle des prévisions saisonnières météorologiques est réalisé. Les températures et les précipitations issues des prévisions saisonnières sont désagrégées grâce à une méthode statistique complexe : la classification par type de temps et analogues avec DSCLIM. Cette désagrégation est ainsi comparée à la méthode implémentée jusqu'à présent, basée sur une simple interpolation spatiale et des calculs d'anomalies standardisées. Ce travail sur la descente d'échelle s'effectue toujours sur la période du printemps, et permet ainsi de constater que son apport par rapport à la descente d'échelle simple auparavant utilisée reste mitigé autant pour les paramètres de surface du forçage atmosphérique que pour les variables hydrologiques. Quelques pistes d'études plus poussées sur la descente d'échelle des prévisions saisonnières sont ainsi proposées pour l'avenir. Enfin, des prévisions saisonnières hydrologiques sont réalisées pour la saison de l'été (Juin-Juillet-Août), période où ont lieu les plus fortes tensions sur les différents usages de l'eau du fait des faibles débits et des sécheresses. Ce thème est alors documenté à l'aide de quatre expériences de prévisions avec des dates d'initialisations différentes (de Février à Mai) pour évaluer la chaîne Hydro-SF sur la période de débits estivaux en France, mais aussi pour connaître la date optimale d'initialisation des prévisions et permettre la meilleure anticipation d'éventuelles sécheresses. Les résultats sont intéressants puisqu'ils montrent des scores significatifs à partir des prévisions initialisées au mois d'Avril, surtout pour les bassins en aval des montagnes dont la prévisibilité dépend de la couverture neigeuse, et le bassin de la Seine où l'influence de la nappe modélisée sur les débits des rivières augmente par rapport au printemps. Comme pour le printemps, l'apport de la prévision saisonnière pour le système hydrologique est évalué et montre une valeur ajoutée sur le Sud de la France.
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Arandia, Martinez Fabian Tito. "Conception d'un système de prévisions hydrologiques d'ensemble multimodèle en contexte opérationnel." Thèse, 2015. http://constellation.uqac.ca/2896/1/ArandiaMartinez_uqac_0862N_10000.pdf.
Full textAbstract:
L’incertitude liée aux conditions météorologiques est une des grandes problématiques de la prévision hydrologique. L’incertitude inhérente aux prévisions hydrologiques est due aux nombreuses manipulations qu’il faut effectuer pour transformer l’intrant météorologique en débit prévu pour un site en particulier.
D’autre part, l’incertitude liée aux prévisions météorologiques est due aux conditions initiales et à la modélisation des phénomènes physiques. Les conditions initiales d’un modèle météorologique sont incertaines car on ne peut connaître avec exactitude l’état de l’atmosphère à un moment donné. De plus, les modèles sont des simplifications des phénomènes physiques complexes de l’atmosphère. En fait, une prévision de débit est l’aboutissement d’un processus de traitement des données impliquant les modèles de prévision météorologiques, des méthodes de pré-traitement (Zalachori, Ramos, Gar¸con, Mathevet, & Gailhard, 2012), des modèles hydrologiques, des méthodes de post-traitement et des modèles d’aide à la décision. Évidemment, les modèles sont des simplifications de phénomènes physiques complexes et comportent eux aussi une part d’incertitude inhérente aux processus représentés.
La modélisation atmosphérique est un processus dynamique (Lorenz, 1963) et difficilement prévisible de par sa sensibilité aux états initiaux du modèle. De ce fait, les météorologues s’efforcent depuis les années 90 à considérer les différentes sources d’incertitude telle celle sur les conditions initiales et celle sur les paramètres dans les modèles atmosphériques. Ce changement de paradigme ne s’est cependant pas tout a fait complété dans le domaine de la prévision hydrologique opérationnelle. En effet, plusieurs centres continuent à se baser sur la méthodologie déterministe pour émettre leurs prévisions.
Ceci est du notamment à la difficulté à prévoir des évènements de pluie par les modèles atmosphériques. Étant donné que les préciipitations sont des phénomènes très localisés, il est difficile de prévoir leur lieu exact d’occurrence. De plus, les précipitations, qu’elles soient liquides ou sous forme de neige, sont les variables d’entrée les plus importants d’un modèle hydrologique. Heureusement, malgré les difficultés mentionnées précédemment, la capacité de représenter les évènements de précipitation s’est grandement améliorée à travers les années. Un nombre croissant d’agences hydrologiques à travers le monde utilisent les prévisions d’ensemble dans un cadre opérationnel, notamment le EFAS (European Flood Alert System) (Thielen, Bartholmes, Ramos, De Roo, et al., 2008).
Il est clair que le processus de production des prévisions hydrologiques contient plusieurs sources d’incertitude qui peuvent entraîner de graves conséquences pour les prévisions subséquentes. Il est scientifiquement plus correct de considérer et de traiter l’incertitude du modèle que de se limiter à des prévisions qui ne la considèrent pas.
De l’acceptation de cette incertitude est née l’approche probabiliste. Cette approche nécessite donc de créer des membres à partir d’états initiaux perturbés. Cette procédure était impossible il y a une trentaine d’années par la capacité de calcul informatique qu’elle nécessite. De nos jours, la prévision météorologique probabiliste est la norme et est effectuée différemment pour chacun des centres météorologiques mondiaux. De plus, la résolution spatiale de ces prévisions données sous forme de grilles s’est grandement améliorée de manière à ce qu’elle soit adéquate pour la prévision hydrologique. La résolution spatiale plus fine des grilles de prévision permet de mieux décrire le champs de précipitation sur le bassin et donc d’améliorer la prévision hydrologique.
Le premier objectif de ce projet de maîtrise est une analyse de l’inclusion de deux sources d’incertitude dans le processus de production de prévisions hydrologiques soit celle du choix de modèle atmosphérique ainsi que celle des conditions initiales et de la représentation physique de l’atmosphère. L’approche multi-modèle météorologique sera évaluée pour l’émission des prévisions d’ensemble hydrologiques. Cette analyse a pour but de comparer la performance d’un système de prévision multi-modèle météorologique avec la méthodologie couramment en vigueur chez Hydro-Québec qui est plutôt basée sur la climatologie.
Le deuxième objectif est de tester une méthode de post-traitement multi-modèle appelée le ”Bayesian Model Averaging” (BMA) pour combiner les prévisions multi-modèles en une seule distribution prédictive. Le BMA permettra aussi d’attribuer à chaque modèle atmosphérique un poids représentatif de sa crédibilité déterminée lors d’une période d’entraînement.
Des prévisions météorologiques provenant des modèles atmosphériques canadiens, américains et européens serviront à produire des prévisions hydrologiques sur trois bassins versants québécois soit La-Grande 4, Outardes 4 et Baskatong. Les performances de ces prévisions seront ensuite comparées à celle des prévisions opérationnelles brutes provenant d’Hydro-Québec. Ce mémoire de maîtrise se divise en 5 chapitres soit la problématique, la revue de littérature, l’approche méthodologique, la présentation des résultats et la conclusion.