Les enjeux hydrologiques modernes, de prévisions ou liés aux changements climatiques, forcent l’exploration de nouvelles approches en modélisation afin de combler les lacunes actuelles et d’améliorer l’évaluation des incertitudes. L’approche abordée dans ce mémoire est celle du multimodèle (MM). L’innovation se trouve dans la construction du multimodèle présenté dans cette étude : plutôt que de caler individuellement des modèles et d’utiliser leur combinaison, un calage collectif est réalisé sur la moyenne des 12 modèles globaux conceptuels sélectionnés. Un des défis soulevés par cette approche novatrice est le grand nombre de paramètres (82) qui complexifie le calage et l’utilisation, en plus d’entraîner des problèmes potentiels d’équifinalité. La solution proposée dans ce mémoire est une analyse de sensibilité qui permettra de fixer les paramètres peu influents et d’ainsi réduire le nombre de paramètres total à caler. Une procédure d’optimisation avec calage et validation permet ensuite d’évaluer les performances du multimodèle et de sa version réduite en plus d’en améliorer la compréhension. L’analyse de sensibilité est réalisée avec la méthode de Morris, qui permet de présenter une version du MM à 51 paramètres (MM51) tout aussi performante que le MM original à 82 paramètres et présentant une diminution des problèmes potentiels d’équifinalité. Les résultats du calage et de la validation avec le « Split-Sample Test » (SST) du MM sont comparés avec les 12 modèles calés individuellement. Il ressort de cette analyse que les modèles individuels, composant le MM, présentent de moins bonnes performances que ceux calés indépendamment. Cette baisse de performances individuelles, nécessaire pour obtenir de bonnes performances globales du MM, s’accompagne d’une hausse de la diversité des sorties des modèles du MM. Cette dernière est particulièrement requise pour les applications hydrologiques nécessitant une évaluation des incertitudes. Tous ces résultats mènent à une amélioration de la compréhension du multimodèle et à son optimisation, ce qui facilite non seulement son calage, mais également son utilisation potentielle en contexte opérationnel. / Contemporary hydrological challenges, such as forecasting and climate change impact evaluations, are forcing the exploration of new modeling approaches to address current gaps and improve the assessment of uncertainties. The approach discussed in this Master’s thesis is referred as multimodel (MM). The main innovation in this study lies in this multimodel construction: rather than individually calibrating the models and use their deterministic combination, a collective calibration is performed on the average of the 12 lumped conceptual models. One of the challenges of this innovative approach is the large number of parameters (82) complicating the computational cost and ease of use, in addition to potential equifinality problems. The first part of the solution proposed is based on a sensitivity analysis to determine the least significant parameters and thereby reduce the total number of parameters to be calibrated. The second part is based on an optimisation with calibration and validation to evaluate the performance of MM and its reduced version. Both lead to improve MM understanding. Sensitivity analysis is performed with the Morris method, which reveal a version of the MM with 51 parameters (MM51) just as efficient as the original MM with 82 parameters and with decreased potential equifinality problems. Results of the calibration and validation with the "Split-Sample Test" (SST) of MM are compared with the 12 models calibrated individually. It emerges from this analysis that the MM individual models have reduced performances compared to the ones when calibrated separately. This decrease in individual performances, essential for an good overall MM performance, comes with an increase in diversity for the MM outputs. The latter is an important component of hydrological applications with uncertainty evaluation. These results lead to a better understanding of the multimodel and its optimisation, which facilitate not only the calibration, but also its potential use in an operational context.

Ce mémoire présente les travaux de recherche ayant trait à la modélisation hydrodynamique du ruisseau Pratt et à l’évaluation du risque lié aux inondations à Coaticook. Quatre chapitres composent ce document. Le contexte de la recherche y est d’abord présenté. L’état des connaissances concernant le cours d’eau complexe qu’est le ruisseau Pratt est synthétisé, notamment son historique d’inondations, ses aspects hydrologiques et hydrauliques ainsi que les solutions envisagées jusqu’ici pour régler les problématiques d’inondations. La construction d’un bassin de rétention et l’érection de murs au centre-ville sont favorisées. Par la suite, la méthodologie employée pour développer des modèles hydrodynamiques 1D et 2D sur HECRAS 5.0 est présentée. Les différentes simulations effectuées pour évaluer le risque lié aux inondations de même que la façon dont ces résultats ont été exploités sont ensuite détaillées. La démarche d’évaluation du dommage moyen annuel (DMA) à l’aide de l’aléa des inondations, de l’exposition des bâtiments et de leur vulnérabilité y est notamment décrite. Le troisième chapitre du mémoire contient les résultats de l’étude. Les étendues d’inondation de même que la cartographie des zones inondables pour trois situations et pour les récurrences de 2, 20 et 100 ans sont présentées. Des séries de cartes exploitant des indicateurs de danger potentiel se trouvent également dans cette section. Enfin, les résultats du calcul du DMA pour différents scénarios sont montrés. Selon ces résultats, le DMA lié aux inondations de la ville de Coaticook se trouverait actuellement entre 145 k $-et 228 k $-an. La construction d’un bassin de rétention pourrait toutefois abaisser ces valeurs de plus de 80 %. Finalement, différentes analyses sont exposées dans le dernier chapitre du mémoire. Un jugement sur la légitimité des résultats qui comprennent des incertitudes importantes est d’abord avancé. Ceux-ci sont estimés réalistes, malgré certaines ambiguïtés. L’écoulement du ruisseau Pratt lors d’inondation est ensuite apprécié à l’aide d’une caractérisation de la propagation des inondations et d’une analyse des résultats de modélisation. Les risques liés aux inondations et la pertinence des mesures de mitigations sont finalement analysés. Techniquement, les risques pourraient être grandement diminués à l’aide du bassin de rétention et de l’érection des murs. La première solution pourrait d’ailleurs être rentable si son coût de construction demeure inférieur à 2,4 M $ -voire 3,7 M $ -en considérant les impacts potentiels des changements climatiques sur le régime hydrologique du ruisseau Pratt. Des risques supplémentaires peuvent toutefois accompagner la mise en place de ses mesures. Ces derniers sont décrits à la fin du quatrième chapitre de ce mémoire.

Les simulations et prévisions hydrologiques sont sujettes à diverses sources d'incertitudes, qui sont malheureusement inévitables. La cascade d'incertitude provient de différentes composantes de la chaîne de prévision, telles que la nature chaotique de l'atmosphère, diverses conditions initiales et limites, une modélisation hydrologique conceptuelle nécessairement inexacte et des paramètres stationnaires incohérents avec un environnement en mutation. La prévision d'ensemble s'avère un outil puissant pour représenter la croissance des erreurs dans le système dynamique et pour capter les incertitudes associées aux différentes sources. Thiboult et al. (2016) ont construit un grand ensemble de 50,000 membres qui tient compte de l'incertitude des prévisions météorologiques, de celle des conditions initiales et l’incertitude structurale. Ce vaste ensemble de 50,000 membres peut également être séparé en sous-composants afin de démêler les trois principales sources d’incertitude mentionnées ci-dessus. Emixi Valdez a donc généré un autre H-EPS multimodèles et calibré pour différents bassins hydrographiques suivant un modèle similaire. Cependant, les résultats obtenus ont été simplement agrégés, en considérant les membres équiprobables. Bien que les systèmes de prévision hydrologique multimodèles puissent être considérés comme un système très complet, ils sont néanmoins exposés à d'autres incertitudes. Par exemple, les prévisions météorologiques des recherches de Thiboult et al. (2016) ont été pré-testées sur certains bassins versants. Ces tests ont montré que les performances dues à l'assimilation de données s'estompent rapidement avec l’horizon de prévision. De plus, en réalité, les utilisateurs peuvent ne pas être en mesure d’utiliser parfaitement tous les outils de prévision (c’est-à-dire les prévisions météorologiques d’ensemble, l’assimilation de données et le schéma multimodèle) conjointement. Par conséquent, il existe toujours une place pour l'amélioration permettant d'augmenter la fiabilité et la résolution des prévisions grâce à un post-traitement statistique approprié. L'objectif global de cette recherche est d'explorer l'utilisation appropriée et les compétences prévisionnelles de divers algorithmes statistiques afin de post-traiter séparément les prévisions de débit provenant d’un modèle unique ainsi que les prévisions multimodèles. Premièrement, nous avons testé l’efficacité de méthodes depost-traitement telles que le Affine Kernel Dressing (AKD) et le Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) en comparant les prévisions post-traitées par ces méthodes aux soties brutes de systèmes de prévision à modèle unique. Ces deux méthodes sont théoriquement / techniquement distinctes, mais partagent toutefois la même caractéristique, à savoir qu’elles ne nécessitent pas d’hypothèse paramétrique concernant la distribution des membres de la prévision d’ensemble. Elles peuvent donc être considérées comme des méthodes de post-traitement non paramétriques. Dans cette étude, l'analyse des fronts de Pareto générés avec NSGA-II a démontré la supériorité de l'ensemble post-traité en éliminant efficacement les biais des prévisions et en maintenant une bonne dispersion pour tous les horizons de prévision. Deux autres méthodes de post-traitement, à savoir le Bayesian Model Averaging (BMA) et le Copula-BMA, ont également été comparées. Ces deux méthodes ont permis d’obtenir des distributions prédictives à partir de prévisions de débit journalier émises par cinq systèmes de prévision d'ensemble hydrologiques différents. Les poids obtenus par la méthode du BMA quantifient le niveau de confiance que l'on peut avoir à l'égard de chaque modèle hydrologique candidat et conduisent à une fonction de densité prédictive (PDF) contenant des informations sur l'incertitude. Le BMA améliore la qualité globale des prévisions, principalement en maintenant la dispersion de l'ensemble avec l’horizon de prévision. Il a également la capacité d’améliorer la fiabilité des systèmes multimodèles qui n’incluent que deux sources d’incertitudes. Le BMA est donc efficace pour améliorer la fiabilité et la résolution des prévisions hydrologiques. Toutefois, le BMA souffre de limitations dues au fait que les fonctions de densité de probabilité conditionnelle (PDF) doivent suivre une distribution paramétrique connue (ex., normale, gamma). Par contre, le modèle prédictif Copula-BMA ne requiert pas une telle hypothèse et élimine aussi l'étape de transformation de puissance, qui est nécessaire pour le BMA. Dans cette étude, onze types de distributions marginales univariées et six fonctions de copule de différents niveaux de complexité ont été explorés dans un cadre Copula-BMA. Cela a permis de représenter de manière exhaustive la structure de dépendance entre des couples de débits prévus et observés. Les résultats démontrent la supériorité du Copula-BMA par rapport au BMA pour réduire le biais dans les prévisions et maintenir une dispersion appropriée pour tous les horizons de prévision. / Hydrological simulations and forecasts are subject to various sources of uncertainties. Forecast uncertainties are unfortunately inevitable when conducting the deterministic analysis of a dynamical system. The cascade of uncertainty originates from different components of the forecasting chain, such as the chaotic nature of the atmosphere, various initial conditions and boundaries, necessarily imperfect hydrologic modeling, and the inconsistent stationnarity assumption in a changing environment. Ensemble forecasting is a powerful tool to represent error growth in the dynamical system and to capture the uncertainties associated with different sources. Thiboult et al. (2016) constructed a 50,000-member great ensemble that accounts for meteorological forcing uncertainty, initial conditions uncertainty, and structural uncertainty. This large ensemble can also be separated into sub-components to untangle the three main sources of uncertainties mentioned above. In asimilar experiment, another multimodel hydrological ensemble forecasting system implemented for different catchments was produced by Emixi Valdez. However,in the latter case, model outputs were simply pooled together, considering the members equiprobable. Although multimodel hydrological ensemble forecasting systems can be considered very comprehensive, they can still underestimate the total uncertainty. For instance, the meteorological forecasts in there search of Thiboult et al. (2016) were pre-tested on some watersheds. It was found out that the forecasting performance of data assimilation fades away quickly as the lead time progresses. In addition, operational forecasts users may not able to perfectly utilize all the forecasting tools (i.e., meteorological ensemble forcing, data assimilation, and multimodel) jointly. Therefore, there is still room for improvement to enhance the forecasting skill of such systems through proper statistical post-processing.The global objective of this research is to explore the proper use and predictive skill of various statistical post-processing algorithms by testing them on single-model and multimodel ensemble stream flow forecasts. First, we tested the post-processing skills of Affine kernel dressing (AKD) and Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) over single-model H-EPSs. Those two methods are theoretically/technically distinct yet are both non-parametric. They do not require the raw ensemble members to follow a specific parametric distribution.AKD-transformed ensembles and the Pareto fronts generated with NSGA-II demonstrated the superiority of post-processed ensembles compared to raw ensembles. Both methods where efficient at eliminating biases and maintaining a proper dispersion for all forecasting horizons. For multimodel ensembles, two post-processors, namely Bayesian model averaging (BMA) and the integrated copula-BMA, are compared for deriving a pertinent joint predictive distribution of daily streamflow forecasts issued by five different single-model hydrological ensemble prediction systems (H-EPSs). BMA assign weights to different models. Forecasts from all models are then combined to generate more skillful and reliable probabilistic forecasts. BMA weights quantify the level of confidence one can have regarding each candidate hydrological model and lead to a predictive probabilistic density function (PDF) containing information about uncertainty. BMA improves the overall quality of forecasts mainly by maintaining the ensemble dispersion with the lead time. It also improves the reliability and skill of multimodel systems that only include two sources of uncertainties compared to the 50,000-member great ensemble from Thiboult et al (2016). Furthermore, Thiboult et al. (2016) showed that the meteorological forecasts they used were biased and unreliable on some catchments. BMA improves the accuracy and reliability of the hydrological forecasts in that case as well.However, BMA suffers from limitations pertaining to its conditional probability density functions (PDFs), which must follow a known parametric distribution form (e.g., normal, gamma). On the contrary, Copula-BMA predictive model fully relaxes this constraint and also eliminates the power transformation step. In this study, eleven univariate marginal distributions and six copula functions are explored in a Copula-BMA framework for comprehensively reflecting the dependence structure between pairs of forecasted and observed streamflow. Results demonstrate the superiority of the Copula-BMAcompared to BMA in eliminating biases and maintaining an appropriate ensemble dispersion for all lead-times.

Les modèles hydrologiques traditionnels n’imposent pas la contrainte de conservation d’énergie à la surface. Lorsque soumis à des températures plus élevées, ils ont le potentiel de surestimer l’évapotranspiration. Le modèle de surface physique CLASS est couplé au modèle de routage RAPID, basé sur la méthode de Muskingum, pour former un modèle hydrologique plus robuste en contexte de réchauffement global. CLASS-RAPID est implanté sur le bassin versant du Haut-Montmorency (47.4°N, 71.1°O). CLASS est calibré et validé à l’aide d’observations hydrométéorologiques à la Forêt Montmorency ; RAPID est optimisé d’après les observations de débits de la Direction d’expertise hydrique du Québec. Des projections climatiques provenant des modèles CanESM2, CNRM-CM5, GFDL-ESM2M et MPI-ESM du Projet d’intercomparaison des modèles couplés et des scénarios climatiques RCP 4.5 et RCP 8.5 sont fournies en entrées à CLASS-RAPID afin de réaliser des simulations hydrologiques pour la période future de 2041 à 2070. Des projections climatiques provenant des mêmes modèles pour la période de référence de 1981 à 2005 sont également utilisées par CLASS-RAPID afin de générer une séquence de débits pouvant être comparée à celle de la période future. CLASS-RAPID obtient un score de NSE = 0, 66 au critère de performance de Nash-Sutcliffe. Le modèle reproduit fidèlement la séquence des évènements hydrologiques, mais sous-estime systématiquement les pointes de crue. Les simulations de CLASS-RAPID réalisées en condition de changements climatiques projettent que les crues printanières se produisent plusieurs dizaines de jours à l’avance pour la période future de 2041 à 2070 en comparaison à la période de référence. Pour les quatre modèles à l’étude, les simulations en condition de changements climatiques permettent de prévoir une diminution moyenne des débits d’étiage d’été de 40% pour le scénario climatique RCP 4.5 et de 50% pour le scénario climatique RCP 8.5. Pour les mêmes scénarios climatiques, l’Atlas hydroclimatique du Québec, qui repose sur une modélisation hydrologique traditionnelle, prévoit une diminution des débits de respectivement 37% et 45%. / Typical hydrological models do not impose energy conservation at the surface. Therefore, under higher temperatures they may overestimate evapotranspiration. Physical land surface model CLASS is paired to Muskingum based routing model RAPID in order to create a functional hydrological model under global warming context. CLASS-RAPID is set up on the Haut-Montmorency watershed (47.4°N, 71.1°W). The model is calibrated and validated with the ERA5 reanalysis and the flowrates observations from the Direction d’expertise hydrique du Québec. Climate projections from CanESM2, CNR-CM5, GFDL-ESM2M and MPI-ESM and climate scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5 are given as entries to CLASS-RAPID in order to simulate flowrates for 2041 to 2070. Climate projections from the same models and for the benchmark period of 1981 to 2005 are used by CLASS-RAPID in order to obtain hydrological simulations that can be compared to the flowrates of 2041 to 2070. CLASS-RAPID has a Nash-Sutcliffe coefficient of NSE = 0, 66. The model tends to replicate hydrological events sequence correctly but underestimate flood peaks. CLASS-RAPID simulations under climate changes conditions foresee that spring floods will tend to happen sooner in the years for 2041 to 2070 when compared to the benchmark period. For the four climate models, climate changes simulations foresee reductions of summer flowrates of 40% for climate scenario RCP 4.5 and of 50% for climate scenario RCP 8.5. For the same climate scenarios, the Atlas hydroclimatique du Québec foresees a reduction of the flowrates of respectively 37% and 45%.

Les modèles à milieu poreux équivalent ou à double continuum sont couramment utilisés lors de la modélisation du transport de masse à l'échelle régionale lorsqu'aucune fracture discrète n'est prise en compte. Par contre, la migration d'un contaminant lors de la modélisation du transport de masse de domaines régionaux où des plans de litage ou des failles majeures sont présents peut être importante. Ainsi, de tels chemins préférentiels doivent être explicitement pris en compte lors de modélisations. Les modèles régionaux devraient donc être autant capable de capter le mouvement du contaminant par advection dans les fractures que la diffusion matricielle dans le milieu poreux. Par contre, le ratio entre l'ouverture d'une fracture, qui est normalement de l'ordre du centimètre au maximum, par rapport à l'étendue latérale de celle-ci est extrêmement grand. L'ordre de grandeur des concentrations rencontrées dans le processus de diffusion matricielle par rapport au transport advection est aussi très grand étant donné le développement de gradient de concentration important à l'intérieur du milieu poreux. Ainsi, étant donné ces différences d'ordre de grandeur, le développement d'un modèle numérique robuste, précis et permettant la génération du maillage adéquat en présence de domaines régionaux fracturés est extrêmement intéressant. Présentement, les modèles permettant de simuler de tels domaines requièrent des maillages extrêmement denses et des temps de calculs dépassant les limites acceptables. L'objectif du projet est donc de développer une méthode permettant de simuler avec précision et efficacité le transport de masse en milieu fracturé à l'échelle régionale, c'est-à-dire sur des distances d'au moins 100 mètres et plus. Ainsi, un nouveau modèle numérique a été développé pour la simulation à l'échelle régionale du transport de masse dans un milieu poreux à fractures discrètes où la diffusion matricielle et l'advection dans les fractures sont considérées. Un code générique d'éléments finis, MEF++, a été utilisé pour résoudre les équations d'écoulement de l'eau et de transport de masse en employant des éléments de fractures 2D et des éléments 3D pour le milieu poreux. Le nouveau modèle résout séparément les équations pour les fractures et pour le milieu poreux qui sont considérés comme deux domaines distincts. Ensuite, ces deux domaines sont couplés par l'entremise d'un terme de transfert de fluide et de masse. Ce terme de transfert est calculé à partir des gradients de fluide et de concentration pouvant exister entre le milieu poreux et la fracture, et il est pondéré par un coefficient dépendant des propriétés du milieu poreux tel que la porosité et le coefficient de diffusion. Cette approche permet une représentation générale du transfert entre fractures et milieu poreux. De plus, pour combler les problèmes de discrétisation du milieu fracturé, MEF++ permet, à l'aide d'un algorithme d'adaptation de maillage utilisant un estimateur d'erreur a posteriori, d'augmenter efficacement la densité d'éléments aux endroits où les gradients de charge hydraulique ou de concentration sont élevés. À partir de ce nouveau modèle numérique, de concert avec l'utilisation de l'adaptation de maillage, des vérifications et des exemples illustratifs ont été effectués pour démontrer les capacités du modèle. Il a été montré que le modèle permet de reproduire, avec une grande précision, les résultats d'une solution analytique connue. De plus, des simulations de vérification ont permis de confirmer l'exactitude de l'adaptation de maillage. Enfin, un domaine ressemblant au site de Smithville, Ontario, contaminé par des BPC, a été utilisé afin d'effectuer l'analyse de sensibilité de certains paramètres sur le modèle numérique. / Regional scale modelling of solute transport in fractured porous media is commonly done with equivalent porous medium or dual-continuum models, where discrete fractures are not explicitly accounted for. However, for regional scale transport over distances of hundreds of meters or more, discrete features such as extensive bedding planes or regional scale faults could have a profound impact on solute migration. These discrete features represent preferential pathways for fluid flow and should ideally be explicitly accounted for in modelling studies instead of relying on a continuum approach. Models should be able to capture the rapid advection along these regional scale features as well as solute diffusion into the surrounding matrix. However, the aspect ratio of such conductive features is extremely high, with typical fracture aperture on the order of centimeters at the most, compared to possible lateral extent on the order of hundreds of meters. The length-scale of diffusion into the matrix is also much less than that of regional scale advective transport, with large concentration gradients developing over very short distances into the matrix. Because of these discrepancies in scales, the generation of a robust and adequate mesh for the numerical simulation of regional scale transport in discrete features is extremely challenging. Currently, models that simulate such Systems need extremely dense grids and computational time that often preclude their use. The objective of this research is to develop an efficient and accurate method for the simulation of regional scale (100 meters and greater) solute transport in the presence of discrete high-conductivity features and diffusion into the matrix. Therefore, a new numerical model has been developed for regional scale mass transport in discretely fractured porous media where matrix diffusion and fractures advection are accounted for. A generic finite elements code, MEF++, had been used to solve the flow and mass transport equations using 2D elements for the fracture features and 3D elements for the porous medium. In the model, fractures are represented as 2D features that are embedded into a 3D porous matrix. The model solves independently the equations for the fracture System and the porous medium System. Then, these two Systems and coupled together using mass and fluid transfer terms. The transfer term is calculated using the concentration or head gradients that exist at the fracture / porous medium interface and it is weighted using a coefficient that is dependant of the fracture and porous medium properties such as the porosity and diffusion coefficient. This approach allows a general representation of the mass and fluid transfer between the fractures features and the porous medium. Also, to prevent discretization problems of the porous medium, MEF++ allows, using an adaptive mesh refinement method that uses an a posteriori error estimator, to increase the mesh density where high gradients are occurring. Using this new numerical model, coupled with the adaptive mesh refinement technique, verifications and illustrative examples have been done to show the model performance and capacities. It is shown that the model allows to reproduce, with great accuracy, the results of a known and accepted analytical solution. Some examples are conducted to show the accuracy and the adaptive mesh refinement method as well as a sensitivity analysis on a hypothetical fractured rock aquifer that resembles the Smithville, Ontario, fractured carbonate aquifer where groundwater contamination by PCB has been recorded and where previous modelling effort were based on continuum approaches.

En hydrologie, la simulation de la transformation de la pluie en débit dans les rivières constitue un axe de recherche dynamique. À la mise en oeuvre des nouveaux modèles, il faut ajouter les tentatives d'améliorer ceux existant grâce à la possibilité qu'offrent des nouveaux outils d'acquisition de données et à la puissance de calcul des ordinateurs toujours croissante. La puissance de calcul des nouveaux ordinateurs rend utilisable des algorithmes autrefois difficiles à mettre en oeuvre comme les réseaux de neurones (RN). Les réseaux de neurones ont connu un essor dans la modélisation hydrologique dans les années 1990 où ils ont été essentiellement utilisés dans la mise en oeuvre de modèles pluie-débit. Dans cette thèse l'on cherche à remplacer le module BV3C (bilan vertical 3 couches) du modèle distribué HYDROTEL par un ensemble de réseaux de neurones. BV3C divise le sol en trois couches où il simule les teneurs en eau et les débits sortant de chacune des couches. Cette démarche a pour but d'explorer l'opportunité de remplacer des modules de modèles complexes par des réseaux de neurones qui, une fois optimisés, constituent des outils de calculs très simples, rapides et transportables sur des supports informatiques simples. Le défi d'une telle démarche est de trouver une base de données représentative susceptible d'être utilisée par le module substitué. Dans le cas présent, des données provenant de zones hydro-climatologiques différentes ont été utilisées. Ces données sont utilisées comme entrées du module original extrait de l'ensemble du modèle HYDROTEL. Les résultats de simulation sont classés avant d'être utilisés en partie pour l'optimisation et le test des réseaux de neurones. Les réseaux mis en oeuvre sont testés sur une autre partie des données et dans un cadre opérationnel où les réseaux de neurones sont réintégrés dans le modèle. Les résultats des différents tests montrent tout d'abord que la substitution donne des résultats satisfaisants sur l'ensemble des données qui n'ont servi ni à l'optimisation, ni aux tests des réseaux de neurones. En plus, on enregistre un léger gain de temps. Les résultats sur les teneurs en eau sont nettement meilleurs. Cela s'explique par le fait que celles-ci connaissent de faibles variations dans le temps. Les variations plus importantes des débits des différentes couches rendent plus difficile leur modélisation mais les résultats obtenus rendent la substitution envisageable aussi bien dans le présent cas que dans des modules plus complexes.

Une configuration alternative de la chaîne de modélisation hydroclimatique est proposée contournant la rareté des observations météorologiques nécessaires au post-traitement statistique des simulations climatiques ainsi qu’au calage du modèle hydrologique. Cette configuration propose de calibrer les fonctions de transfert nécessaires au post-traitement statistique conjointement aux paramètres du modèle hydrologique et repose sur l’hypothèse que les variations de débits observées à l’exutoire d’un bassin versant constituent un proxy valable des forçages climatiques correspondant. Cette configuration repose également sur la notion de « fonction-objectif asynchrone », c’est-à-dire un critère d’erreur négligeant volontairement la corrélation entre deux variables. Parce qu’elles sont largement dépendantes des observations disponibles, les configurations conventionnelles de la chaîne de modélisation hydroclimatique sont généralement limitées au déploiement des champs précipitations et températures. Elles sont conséquemment limitées à l’usage de formulations empiriques pour évaluer les processus hydrologiques à l’échelle du bassin versant. Par la mise en place de la configuration alternative, les champs humidité de l’air, rayonnement solaire et vitesse du vent sont intégrés à une chaîne complète de modélisation hydroclimatique, permettant la construction de projections hydrologiques à partir de la formulation physique d’évapotranspiration de référence de Penman-Montheith. Les projections ainsi produites sont comparées à celles issues d’une configuration conventionnelle employant des réanalyses comme substituts aux observations. Les deux configurations sont mises en place sur le bassin versant de la rivière Du Loup, un bassin forestier de taille intermédiaire localisé dans la Vallée du Saint-Laurent, à partir des simulations issues de l’ensemble climatique CRCM5-LE et du modèle hydrologique distribué à base physique WaSiM-ETH. L’analyse des projections hydrologiques produites démontrent la capacité de la configuration alternative à produire une réponse hydrologique cohérente, généralement plus robuste que celle produite par une configuration conventionnelle. Cette dernière s’avère sensible aux biais inscrits à même les réanalyses, affectant le post-traitement des séries simulées et l’identification des paramètres calibrés. Sur la période historique, la formulation de Penman-Montheith offre une représentation plus cohérente des fluctuations d’évapotranspiration comparativement à une formulation empirique basée exclusivement sur la température de l’air. La projection de l’évapotranspiration, des teneurs en eau dans le sol ainsi que des étiages estivaux se sont avérée sensibles aux choix de la formulation d’évapotranspiration. La configuration alternative proposée répond d’abord à une incohérence structurelle inscrite dans les configurations conventionnelles de la chaîne de modélisation hydroclimatique. Elle permet également le déploiement d’une modélisation hydroclimatique à base physique cohérente pour des régions où les observations météorologiques sont rares tel que les régions montagneuses ou septentrionales, ou bien en voie de développement.

Le fonctionnement du schéma de surface canadien CLASS a été analysé en détail, basé sur une démarche de rétroconception. L’impact des multiples variables d’états du modèle sur les termes des bilans énergétique et hydrique a été expliqué. La valeur des albédos et des transmissivités de la canopée augmente en fin de saison lorsque la canopée devient moins dense. Donc, le rayonnement au sol augmente alors que celui à la canopée diminue. La résistance de couche limite de la feuille ralentit les transferts de chaleur sensible et latente à la canopée durant le jour, mais n’a aucune influence la nuit. La résistance aérodynamique au transfert de chaleur est plus élevée le jour que la nuit. Elle influe sur les flux de chaleur sensible et latente à la canopée. La résistance de surface au transfert de chaleur est très élevée le jour et peu élevée la nuit. Elle influe sur les flux de chaleur sensible et latente au sol. La résistance stomatale est très grande la nuit. Elle freine le transfert de chaleur latente durant le jour et n’a aucune influence sur les flux de chaleur sensible. Finalement, on a observé de grandes fluctuations de température et de teneur en eau dans les deux premières couches de sol. Tandis que la troisième couche de sol a montré une réaction très lente aux précipitations et aux variations de température à la surface du sol. Les résultats sont supportés d’explications théoriques très détaillées dans la section théorie. / Canadian Land Surface Scheme

La mobilisation et la gestion de l’eau de surface constitue la clé de voûte du bien-être social et économique des populations des zones arides d’Afrique de l’Ouest. Cependant l’utilisation des outils de gestion et de prédétermination hydrologique est entravée par les changements climatiques et environnementaux que connait l’Afrique de l’Ouest depuis les années 1970. Les impacts de ces changements sont assez bien documentés sur les caractéristiques moyennes des régimes hydrologiques mais le sont moins lorsqu’on s’intéresse aux caractéristiques des extrêmes. Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une contribution à un projet d’actualisation des normes hydrologiques en Afrique de l’Ouest, et constitue le premier pas essentiel pour ce projet. Son objectif général est de caractériser les régimes de crues dans la région en répondant aux questions suivantes : Quelles sont les évolutions observées sur les régimes des crues en Afrique de l’Ouest ? Ces évolutions sont-elles en rapport avec les changements climatiques et/ou les modifications environnementales ? Quels sont les scénarii possibles de l’évolution des crues au regard des simulations climatiques futures ? La difficulté majeure de ce travail est liée à la disponibilité des données hydro climatiques et environnementales dans la région, aussi, l’analyse s’est basée sur des outils reconnus robustes dans la littérature. Dans un premier temps, l’utilisation des données de 14 stations hydrométriques de la région... / Water resources plays a key role in the social progress and economic development of west african countries. But the mobilization of water is hampered by climate and environmental changes that undergoes the region since 1970. Extremes parts of hydrological regimes are also impacted, but less studies have focus on their evolution, in relation with climate and environmental changes. The main objective of this thesis is to characterize hydrological extreme events in West Africa, we tried to answer the following questions:- What are the trends of maximum discharge in west Africa?- Are these trends due to climate changes or enviromental changes?- Which speculations can be made from these evolutions, according to future climate simulations?In the first part of the work, we analyzed the trends of floods over 14 watersheds of the region. This analysis allowed us to highlight a clustering behavior of flood according to the climatic region the catchments belong to. Increasing trends have been found on flood magnitude and flood frequency of the 3 sahelian catchments used, and decreasing trends of flood magnitude were found on three sudanian catchments. Finally, the remaining catchments did not showed significant trend in their flood regime...

Flood forecasting describes the rainfall-runoff transformation using simplified representations. These representations are based on either empirical descriptions, or on equations of classical mechanics of the involved physical processes. The performances of the existing flood predictions are affected by several sources of uncertainties coming not only from the approximations involved but also from imperfect knowledge of input data, initial conditions of the river basin, and model parameters. Quantifying these uncertainties enables the decision maker to better interpret the predictions and constitute a valuable decision-making tool for flood risk management. Uncertainty analysis on existing rainfall-runoff models are often performed using Monte Carlo (MC)- simulations. The implementation of this type of techniques requires a large number of simulations and consequently a potentially important calculation time. Therefore, quantifying uncertainties of real-time hydrological models is challenging. In this project, we develop a methodology for flood prediction based on Bayesian networks (BNs). BNs are directed acyclic graphs where the nodes correspond to the variables characterizing the modelled system and the arcs represent the probabilistic dependencies between these variables. The presented methodology suggests to build the RBs from the main hydrological factors controlling the flood generation, using both the available observations of the system response and the deterministic equations describing the processes involved. It is, thus, designed to take into account the time variability of different involved variables. The conditional probability tables (parameters), can be specified using observed data, existing hydrological models or expert opinion. Thanks to their inference algorithms, BN are able to rapidly propagate, through the graph, different sources of uncertainty in order to estimate their effect on the model output (e.g. riverflow). Several case studies are tested. The first case study is the Salat river basin, located in the south-west of France, where a BN is used to simulate the discharge at a given station from the streamflow observations at 3 hydrometric stations located upstream. The model showed good performances estimating the discharge at the outlet. Used in a reverse way, the model showed also satisfactory results when characterising the discharges at an upstream station by propagating back discharge observations of some downstream stations. The second case study is the Sagelva basin, located in Norway, where a BN is used to simulate the accumulation of snow water equivalent (SWE) given available weather data observations. The performances of the model are affected by the learning dataset used to train the BN parameters. In the absence of relevant observation data for learning, a methodology for learning the BN-parameters from deterministic models is proposed and tested. The resulted BN can be used to perform uncertainty analysis without any MC-simulations to be performed in real-time. From these case studies, it appears that BNs are a relevant decisionsupport tool for flood risk management.