Incertitudes et ambiguité dans la modélisation hydrologique

Download or read book Incertitudes et ambiguité dans la modélisation hydrologique written by Isabella Zin and published by . This book was released on 2006 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Du fait de leur complexité et variabilité, les systèmes naturels ne peuvent être décrits et étudiés dans leur globalité ; on a alors recours à la modélisation pour analyser et prévoir leur dynamique. Dans le domaine des hydrosystèmes, les théories actuellement disponibles ne peuvent tenir compte de tous les processus en jeu et de leurs interactions, notamment à cause de la grande hétérogénéité spatio-temporelle qui existe et de la difficulté à instrumenter l'ensemble des échelles hydrologiques. Tout ceci se traduit par de nombreuses incertitudes : sur les données qui alimentent les modèles, d'abord, sur leur structure et les valeurs des paramètres, ensuite. Cela nous questionne sur la fiabilité et la crédibilité de nos simulations. Ainsi, l'objectif principal de cette thèse était de comprendre si, et de quelle manière, nous pouvons quantifier globalement et rationnellement les différentes incertitudes qui affectent une modélisation, afin de les traduire en incertitudes sur les résultats attendus. Après un diagnostic des méthodes existantes pour la prise en compte des différentes sources d'incertitude (notamment, la méthode GLUE), nous avons proposé une démarche nous permettant (i) d'identifier toutes les combinaisons de paramètres ambigue͏̈s à une combinaison de référence (i.e. ayant toutes une probabilité d'être représentatives du système réel en étude) ; (ii) de proposer des intervalles prédictifs sur les variables de sortie du modèle ; (iii) d'évaluer le gain informatif apporté par de données supplémentaires et/ou une modification de la structure du modèle utilisé. L'application a été menée sur le bassin versant de Vogüé (Ardèche), représenté grâce à une version simplifiée du modèle pluie-débit TOPMODEL. Une analyse de sensibilité des simulations aux différentes sources d'incertitude a été effectuée, puis une comparaison entre les intervalles prédictifs proposés par notre nouvelle méthodologie d'évaluation de l'ambigui͏̈té et la méthodologie GLUE a été proposée.