Thèse soutenue

Prévision des crues par réseaux de neurones artificiels : évaluation des apports de l'assimilation de données pour les applications aux rivières cévenoles
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Auteur / Autrice : Cagri Alperen Inan
Direction : Anne JohannetBedri Kurtuluş
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de la Terre et de l'Eau
Date : Soutenance le 18/01/2023
Etablissement(s) : IMT Mines Alès en cotutelle avec Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
Ecole(s) doctorale(s) : GAIA (Montpellier ; École Doctorale ; 2015-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : HydroSciences (Montpellier) - Hydrosciences Montpellier / HSM
Jury : Président / Présidente : Roger Moussa
Examinateurs / Examinatrices : Anne Johannet, Bedri Kurtuluş, Didier Josselin, Murat Gül, Emrah PEKKAN, Guillaume Artigue
Rapporteurs / Rapporteuses : Didier Josselin, Moumtaz Razack

Résumé

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Dans les régions méditerranéennes, les crues éclair sont des problèmes critiques pour la vie humaine et les propriétés au cours des dernières décennies avec l'augmentation de l'intensité des précipitations et de la population. Afin de prévenir les pertes humaines, il est nécessaire de créer des modèles de prévision des crues éclair et des systèmes d'alerte précoce pour les zones urbaines et rurales. Cependant, ce n'est pas toujours une mission facile, surtout pour les hydrosystèmes complexes ayant une tendance hétérogène et non linéaire des précipitations. Dans ce contexte, le Service Français de Prévision des Inondations (appelé SCHAPI pour Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) a initié le projet BVNE (Bassin Versant Numérique Expérimental) afin d'améliorer la prévision des crues rapides. Dans ce but, mon objectif de recherche a été conçu pour fournir :i) des solutions aux problèmes de modélisation hydrologique des crues éclair dans les hydro-systèmes complexes et hétérogènes soumis à de fortes précipitations.ii) un modèle de réseau neuronal artificiel dédié à la prédiction des crues éclair à l'avance, en renforçant le système en combinant des modèles de perceptron multicouches dans un cadre d'assimilation de données et/ou en couplant différents modèles de réseaux neuronaux (par exemple, des modèles à statique dirigé et récurrents, etc.)Le lieu proposé pour le travail de thèse est le bassin du Gardon de Sainte-Croix, l'un des bassins de la frontière cévenole en France, en raison de la complexité des processus hydrologiques, de la variabilité de la distribution spatiale des précipitations et du temps de réponse très court. De plus, la région et les rivières sont imbriquées dans des zones urbaines et agricoles, ce qui augmente les risques de pertes humaines et matérielles.