Modélisation des hydrosystèmes par approche systémique

par Frédéric Bardolle

Thèse de doctorat en Géophysique

Sous la direction de Frédérick Delay.

Soutenue le 20-06-2018

à Strasbourg , dans le cadre de École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....) , en partenariat avec Laboratoire d'hydrologie et de géochimie de Strasbourg (laboratoire) .

Le président du jury était Thierry Poinot.

Le jury était composé de Nathalie Dörfliger, Gilles Porel.

Les rapporteurs étaient Nicolas Flipo, Nicolas Massei.

mots clés

• Apprentissage automatique
• Optimisation par essaim de particule
• Fonction de transfert
• Approche systémique
• Hydrosystèmes -- Modèles mathématiques
• Hydrogéologie

Résumé

Dans l'état actuel des connaissances, il est impossible de poser correctement toute la physique permettant de modéliser les hydrosystèmes dans leur ensemble, notamment à cause de la dynamique très contrastée des différents compartiments. Les modèles systémiques simplifient la représentation des hydrosystèmes en ne considérant que leurs flux d’échange. L’objet de ce travail est de proposer un outil de modélisation systémique fournissant des informations sur le fonctionnement physique des hydrosystèmes, tout en étant simple et parcimonieux. Ce modèle nommé MASH (pour Modélisation des Hydrosystèmes par Approche Systémique) est basé sur l’utilisation de fonctions de transfert paramétriques choisies en fonction de leur faible paramétrisation, leur caractère général et leur interprétation physique. Il est versatile, dans le sens que son architecture est modulable et que le nombre d’entrées, le nombre de fonctions de transfert en série et le type de fonctions de transfert utilisé est laissée à la discrétion de l’utilisateur. Ce modèle est inversé en utilisant de récentes avancées en apprentissage automatique grâce à une famille d’heuristiques basée sur l’intelligence en essaim nommé « optimisation par essaim de particule » (ou PSO pour « Particle Swarm Optimization »). Le modèle et ses algorithmes d’inversion sont testés sur un cas d’école synthétique, puis sur un cas d’application réel.

mots clés

• Machine learning
• Particle swarm optimization
• Transfer function
• Systemic approach

Titre traduit

Hydrosystem modelling with a systemic approach

Résumé

In the light of current knowledge, hydrosystems cannot be modelled as a whole since underlying physical principles are not totally understood. Systemic models simplify hydrosystem representation by considering only water flows. The aim of this work is to provide a systemic modelling tool giving information about hydrosystem physical behavior while being simple and parsimonious. This model, called HMSA (for Hydrosystem Modelling with a Systemic Approach) is based on parametric transfer functions chose for their low parametrization, their general nature and their physical interpretation. It is versatile, since its architecture is modular, and the user can choose the number of inputs, outputs and transfer functions. Inversion is done with recent machine learning heuristic family, based on swarm intelligence called PSO (Particle Swarm Optimization). The model and its inversion algorithms are tested first with a textbook case, and then with a real-world case.