Estimation bayésienne en temps réel de modèles hauteur-débit dynamiques

par Matteo Darienzo

Projet de thèse en Océan, Atmosphère, Hydrologie

Sous la direction de Michel Lang et de Jérôme Le coz.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale terre, univers, environnement (Grenoble) , en partenariat avec IRSTEA Lyon (laboratoire) depuis le 06-11-2017 .


  • Résumé

    Les séries temporelles de débit des rivières sont établies en utilisant une courbe de tarage, c'est-à-dire un modèle fournissant le débit en sortie à partir de la hauteur d'eau en entrée, plus d'autres paramètres éventuels qui peuvent être mesurés en continu. Malheureusement, de nombreuses relations hauteur-débit sont instables : elles peuvent changer soudainement ou graduellement à cause de nombreux facteurs (par exemple, changement de la géométrie du cours d'eau suite à une forte crue, ou croissance de la végétation aquatique, ou développement de la glace). On parle alors de « détarage », et des modèles hauteur-débit dynamiques doivent alors être utilisés. L'objectif de ce travail de thèse est de développer une méthode bayésienne pour estimer de tels modèles en temps réel. Les détarages induits par des processus morphodynamiques ou des cycles de croissance/déclin de la végétation aquatique seront étudiés en priorité car ils sont les plus problématiques en France. En particulier, la thèse aura pour objectifs : - La définition et la validation d'outils pour détecter les détarages éventuels, et pour estimer leur probabilité d'occurrence ainsi que leur magnitude ; - L'implémentation et la validation d'une méthode bayésienne d'estimation en temps réel de modèles hauteur-débit dynamiques, en utilisant un jeu de stations hydrométriques bien documentées.

  • Titre traduit

    Real-time Bayesian estimation of dynamic stage-discharge models


  • Résumé

    River discharge time series are established using 'rating curves', which are models with discharge as output and stage and possibly other monitored parameters as inputs. Unfortunately, many stage-discharge relations are unstable, i.e. they are subject to sudden or progressive changes due to many possible causes (e.g. change in the geometry of the river after a large flood, vegetation growth, ice processes, etc.). This requires using dynamic stage-discharge models. This PhD aims at developing a Bayesian method to estimate such models in real time. Rating changes due to morphodynamic effects and vegetation cycles will be addressed in priority since they are the most problematic in France. This requires: - defining and validating tools for detecting rating changes and estimating their probabilities and magnitudes; - implementing, testing and validating a Bayesian method for estimating dynamic stage-discharge models in real time, using well documented hydrometric stations.