Simulation et prévision des étiages sur des bassins versants français : Approche fondée sur la modélisation hydrologique

par Raji Pushpalatha

Thèse de doctorat en Hydrologie

Sous la direction de Vazken Andréassian.

Le président du jury était Florentina Moatar-Bertrand.

Le jury était composé de Vazken Andréassian, Thibault Mathevet, Laurent Pfister, Charles Perrin.

Les rapporteurs étaient Christophe Bouvier.


  • Résumé

    La prévision d'étiage à long terme est l'une des questions émergentes en hydrologie en raison de la demande croissante en eau en période sèche. Des prévisions fiables de débits à longue échéance (quelques semaines à quelques mois à l'avance) peuvent améliorer la gestion des ressources en eau et de ce fait l'économie de la société et les conditions de vie aquatique. Les études limitées sur les étiages dans la littérature nous a conduit à traiter certaines des questions existantes sur l'hydrologie des étiages, principalement sur la simulation et la prévision des étiages. Notre objectif final de développer une approche d'ensemble pour la prévision à long terme des étiages se décline en plusieurs étapes préalables, telles que la caractérisation des étiages, l'évaluation de mesures existantes d'efficacité des simulations des modèles, le développement d'une version améliorée d'un modèle de simulation des étiages, et enfin l'intégration d'une approche de prévision d'ensemble. Un ensemble de bassins distribués partout en France avec une variété de conditions hydro-météorologiques a été utilisé pour l'évaluation des modèles. Cet échantillon de données a d'abord été analysé et les étiages ont été caractérisés en utilisant divers indices. Notre objectif de mieux évaluer les simulations des étiages par les modèles a conduit à proposer un critère basé sur le critère de Nash-Sutcliffe, calculé sur l'inverse des débits pour mettre davantage de poids sur les erreurs sur les très faibles débits. Les résultats montrent que ce critère est mieux adapté à l'évaluation des simulations des étiages que d'autres critères couramment utilisés..Une analyse de sensibilité structurelle a ensuite été menée pour développer une structure de modèle améliorée pour simuler les étiages. Des modèles couramment utilisés ont été choisis ici comme modèles de base pour commencer l'analyse de sensibilité. Le modèle développé, GR6J, atteint de meilleures performances à la fois sur les faibles et les hauts débits par rapport aux autres modèles existants testés. En raison de la complexité du processus pluie-débit et de l'incertitude liée aux conditions météorologiques futures, nous avons développé une approche d'ensemble pour émettre des prévisions et quantifier les incertitudes associées. Ainsi l'approche d'ensemble fournit une gamme de valeurs futures de débits sur la plage de prévision. Ici, la climatologie a été utilisée pour fournir les scénarios météorologiques en entrée du modèle pour réaliser les prévisions. Pour réduire le niveau d'incertitude lié au modèle hydrologique, des combinaisons variées de procédures de mise à jour et de corrections de sortie ont été testées. Une approche directe, similaire à ce qui peut être fait pour la prévision des crues, a été sélectionnée comme la plus efficace. Enfin, des essais ont été réalisés pour améliorer la qualité des prévisions sur les bassins influencés par les barrages, en tenant compte des variations de stockage dans les barrages amont. Testée sur les bassins de la Seine et de la Loire, l'approche a donné des résultats mitigés, indiquant le besoin d'analyses complémentaires.

  • Titre traduit

    Low-flow simulation and forecasting on French river basins : A hydrological modelling approach


  • Résumé

    Long-term stream low-flow forecasting is one of the emerging issues in hydrology due to the escalating demand of water in dry periods. Reliable long-lead (a few weeks to months in advance) streamflow forecasts can improve the management of water resources and thereby the economy of the society and the conditions for aquatic life. The limited studies on low flows in the literature guided us to address some of the existing issues in low-flow hydrology, mainly on low-flow simulation and forecasting. Our ultimate aim to develop an ensemble approach for long-term low-flow forecasting includes several prior steps such as characterisation of low flows, evaluation of some of the existing model's simulation efficiency measures, development of a better model version for low-flow simulation, and finally the integration of an ensemble forecasting approach. A set of catchments distributed over France with various hydrometeorological conditions are used for model evaluation. This data set was first analysed and low flows were characterized using various indices. Our objective to better evaluate the models' low-flow simulation models resulted in the proposition of a criterion based on the Nash-Sutcliffe criterion, but calculated on inverse flows to put more weight on the errors on extreme low flows. The results show that this criterion is better suited to evaluate low-flow simulations than other commonly used criteria. Then a structural sensitivity analysis was carried out to develop an improved model structure to simulate stream low flows. Some widely used models were selected here as base models to initiate the sensitivity analysis. The developed model, GR6J, reaches better performance in both low- as well as high-flow conditions compared to the other tested existing models. Due to the complexity of rainfall-runoff processes and the uncertainty linked to future meteorological conditions, we developed an ensemble modelling approach to issue forecasts and quantify their associated uncertainty. Thus the ensemble approach provides a range of future flow values over the forecasting window. Here observed (climatological) rainfall and temperature were used as meteorological scenarios fed the model to issue the forecasts. To reduce the level of uncertainty linked to the hydrological model, various combinations of simple updating procedures and output corrections were tested. A straightforward approach, similar to what can be done for flood forecasting, was selected as it proved the most efficient. Last, attempts were made to improve the forecast quality on catchments influenced by dams, by accounting for the storage variations in upstream dams. Tested on the Seine and Loire basins, the approach showed mixed results, indicating the need for further investigations.


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