La possibilité d’estimer l’impact du changement climatique en cours sur le comportement hydrologique des hydro-systèmes est une nécessité pour anticiper les adaptations inévitables et nécessaires que doivent envisager nos sociétés. Dans ce contexte, ce projet doctoral présente une étude sur l'évaluation de la sensibilité des projections hydrologiques futures à : (i) La non-robustesse de l’identification des paramètres des modèles hydrologiques, (ii) l’utilisation de plusieurs jeux de paramètres équifinaux et (iii) l’utilisation de différentes structures de modèles hydrologiques. Pour quantifier l’impact de la première source d’incertitude sur les sorties des modèles, quatre sous-périodes climatiquement contrastées sont tout d’abord identifiées au sein des chroniques observées. Les modèles sont calés sur chacune de ces quatre périodes et les sorties engendrées sont analysées en calage et en validation en suivant les quatre configurations du Different Splitsample Tests (Klemeš, 1986; Wilby, 2005; Seiller et al. (2012); Refsgaard et al. (2014)). Afin d’étudier la seconde source d’incertitude liée à la structure du modèle, l’équifinalité des jeux de paramètres est ensuite prise en compte en considérant pour chaque type de calage les sorties associées à des jeux de paramètres équifinaux. Enfin, pour évaluer la troisième source d'incertitude, cinq modèles hydrologiques de différents niveaux de complexité sont appliqués (GR4J, MORDOR, HSAMI, SWAT et HYDROTEL) sur le bassin versant québécois de la rivière Au Saumon. Les trois sources d'incertitude sont évaluées à la fois dans conditions climatiques observées passées et dans les conditions climatiques futures. Les résultats montrent que, en tenant compte de la méthode d'évaluation suivie dans ce doctorat, l'utilisation de différents niveaux de complexité des modèles hydrologiques est la principale source de variabilité dans les projections de débits dans des conditions climatiques futures. Ceci est suivi par le manque de robustesse de l'identification des paramètres. Les projections hydrologiques générées par un ensemble de jeux de paramètres équifinaux sont proches de celles associées au jeu de paramètres optimal. Par conséquent, plus d'efforts devraient être investis dans l'amélioration de la robustesse des modèles pour les études d'impact sur le changement climatique, notamment en développant les structures des modèles plus appropriés et en proposant des procédures de calage qui augmentent leur robustesse. Ces travaux permettent d’apporter une réponse détaillée sur notre capacité à réaliser un diagnostic des impacts des changements climatiques sur les ressources hydriques du bassin Au Saumon et de proposer une démarche méthodologique originale d’analyse pouvant être directement appliquée ou adaptée à d’autres contextes hydro-climatiques. / The possibility to estimate the impact of climate change on the hydrological behavior of hydrosystems, the hydrological risks, and the associated resources is a necessity in order to anticipate the inevitable and necessary adaptations that must consider our societies. In this context, the doctoral project presents a study on the evaluation of the uncertainty of hydrological projections for the future climate when considering: (i) The non-robustness of hydrological model parameter identification, (ii) the use of several ensembles of equifinal parameter sets over a given calibration period and (iii) the use of different model structures for the hydrological model. To quantify the impact of the first source of uncertainty on the model outputs, four climatically contrasted sub-periods are first identified within the observed time series. The models are calibrated on each of these four periods, then generated outputs are analyzed on calibration and validation data. The calibration and validation tests were performed according to the configurations of four Different Split-sample Tests (Klemeš, 1986; Wilby, 2005; Seiller et al., 2012; Refsgaard et al., 2014). In order to study the second source of uncertainty related to the model structure, the equifinality of the parameter sets is taken into account by considering an ensemble of equifinal parameter sets for each sub-period calibration. Finally, to assess the third source of uncertainty, five hydrological models of different levels of complexity are applied (GR4J, MORDOR, HSAMI, SWAT, and HYDROTEL) on the watershed of the Au Saumon River (Québec, Canada).The three sources of uncertainty are assessed in the past observed period and in future climate conditions. Results show that, given the evaluation approach followed in this Ph.D. research, the use of different levels of complexity of hydrological models is the major source of variability in streamflow projections in future climate conditions for the five models tested. This is followed by the lack of robustness of parameter identification. The hydrological projections generated by an ensemble of equifinal parameter sets are close to those associated with the optimal set. Therefore, it seems that greater effort should be invested in improving the robustness of models for climate change impact studies, especially by developing more suitable model structures and proposing calibration procedures that increase their robustness. This work serves to provide a detailed response on our ability to make a diagnosis of the impacts of climate change on water resources of the Au Saumon watershed and proposes a novel methodological approach that can be directly applied or adapted to other hydro-climatic contexts.

Le modèle de gestion de la qualité de l'eau SWAT pourra assister les acteurs de l'eau dans la mise en application de politiques de gestion de l'eau à l'échelle du bassin versant au Canada. Cependant, il y a peu d'applications du modèle SWAT sous des conditions climatiques caractéristiques du sud-est du Canada. Un protocole de mise en place du modèle SWAT est proposé. La performance des fonctions hydrologiques du modèle a fait l'objet d'une évaluation en distinguant les saisons hydrologiques hiver et été. Les sources d'incertitude dans les données de calibration pour la saison hivernale et dans la structure du modèle de fonte de SWAT ont fait l'objet d'une analyse détaillée. La capacité des fonctions hydrologiques de SWAT à converger vers un jeu unique de paramètres et à assurer que les voies d'entraînement des indicateurs de la qualité des eaux sont adéquatement modélisées est discutée. / The river basin model SWAT could assist stakeholders in the setting up of integrated watershed management policies in Canada. However, there is a lack of SWAT's applications under climatic conditions characteristic of Southeastern Canada. An implementation protocol of the SWAT model is proposed. The performance of the hydrologic component has been evaluated in distinguishing the hydrologic seasons winter and summer. The sources of uncertainty in the calibration data of the winter season, and in the structure of the SWAT snowmelt algorithm have been the object of a detailed analysis. The capabilities of the SWAT hydrologic component to converge towards a unique parameter set and to guarantee that the flow paths of water quality indicators are correctly modeled is addressed.

Le choix d’une formulation d’évapotranspiration potentielle (FETP) en modélisation hydrologique n’est pas une tâche évidente. Les hydrologues optent souvent pour une formulation leur étant familière ou pour une déjà disponible dans le modèle utilisé. Ce mémoire examine l’influence de la FETP sur la transposabilité temporelle ainsi que le comportement du modèle SWAT appliqué à un bassin versant canadien soumis à une importante crue printanière. Dans cette optique, 20 FETP sont testées en plus des trois FETP déjà incluses dans SWAT. L’étude consiste en une analyse de sensibilité de Sobol et une calibration SCE-UA sur quatre périodes ayant des caractéristiques climatiques contrastées. Les résultats ont montré que la FETP influence la transposabilité temporelle de SWAT autant que son comportement en termes de sensibilité paramétrique et de jeux de paramètre optimaux. Ces résultats soulignent l’importance de choisir une FETP appropriée aux objectifs de modélisation.

Les systèmes de prévision des crues décrivent les transformations pluie-débit en se basant sur des représentations simplifiées. Ces représentations modélisent les processus physiques impliqués avec des descriptions empiriques, ou basées sur des équations de la mécanique classique. Les performances des modèles actuels de prévision des crues sont affectées par différentes incertitudes liées aux approximations et aux paramètres du modèle, aux données d’entrée et aux conditions initiales du bassin versant. La connaissance de ces incertitudes permet aux décideurs de mieux interpréter les prévisions et constitue une aide à la décision lors de la gestion de crue. L’analyse d’incertitudes dans les modèles hydrologiques existants repose le plus souvent sur des simulations de Monte-Carlo (MC). La mise en œuvre de ce type de techniques requiert un grand nombre de simulations et donc un temps de calcul potentiellement important. L'estimation des incertitudes liées à la modélisation hydrologique en temps réel reste donc une gageure. Dans ce projet de thèse, nous développons une méthodologie de prévision des crues basée sur les réseaux Bayésiens (RB). Les RBs sont des graphes acycliques dans lesquels les nœuds correspondent aux variables caractéristiques du système modélisé et les arcs représentent les dépendances probabilistes entre ces variables. La méthodologie présentée propose de construire les RBs à partir des principaux facteurs hydrologiques contrôlant la génération des crues, en utilisant à la fois les observations disponibles de la réponse du système et les équations déterministes décrivant les processus concernés. Elle est conçue pour prendre en compte la variabilité temporelle des différentes variables impliquées. Les dépendances probabilistes entre les variables (paramètres) peuvent être spécifiées en utilisant des données observées, des modèles déterministes existants ou des avis d’experts. Grâce à leurs algorithmes d’inférence, les RBs sont capables de propager rapidement, à travers le graphe, différentes sources d'incertitudes pour estimer leurs effets sur la sortie du modèle (ex. débit d'une rivière). Plusieurs cas d’études sont testés. Le premier cas d’étude concerne le bassin versant du Salat au sud-ouest de la France : un RB est utilisé pour simuler le débit de la rivière à une station donnée à partir des observations de 3 stations hydrométriques localisées en amont. Le modèle présente de bonnes performances pour l'estimation du débit à l’exutoire. Utilisé comme méthode inverse, le modèle affiche également de bons résultats quant à la caractérisation de débits d’une station en amont par propagation d’observations de débit sur des stations en aval. Le deuxième cas d’étude concerne le bassin versant de la Sagelva situé en Norvège, pour lequel un RB est utilisé afin de modéliser l'évolution du contenu en eau de la neige en fonction des données météorologiques disponibles. Les performances du modèle sont conditionnées par les données d’apprentissage utilisées pour spécifier les paramètres du modèle. En l'absence de données d'observation pertinentes pour l’apprentissage, une méthodologie est proposée et testée pour estimer les paramètres du RB à partir d’un modèle déterministe. Le RB résultant peut être utilisé pour effectuer des analyses d’incertitudes sans recours aux simulations de Monte-Carlo. Au regard des résultats enregistrés sur les différents cas d’études, les RBs se révèlent utiles et performants pour une utilisation en support d’un processus d'aide à la décision dans le cadre de la gestion du risque de crue. / 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.

Différents types de cycles saisonniers de teneurs en nitrate dans les eaux superficielles des bassins versants sur socle sont observés. Dans la majorité des cas, les concentrations sont élevées en automne - hiver et diminuent progressivement pour atteindre leurs valeurs minimales en période estivale. Dans d'autres cas, les variations de concentration peuvent être inversées, c'est à dire minimales pendant les périodes de fort drainage et maximales pendant les périodes d'étiage estival. Ce travail a permis d'identifier les processus hydrologiques et hydrochimiques impliqués dans les variations saisonnières des teneurs en nitrate dans les bassins versants sur socle. Il s'est basé sur l'étude du fonctionnement hydrologique et hydrochimique des bassins versants de Kerrien et Kerbernez (Finistère, France), présentant deux types de cycles différents. Une étude expérimentale de terrain, couplée à une approche de modélisation des transferts d'eau et de nitrate a été développée, afin d'identifier les caractéristiques physiques et chimiques des compartiments hydrologiques contribuant à l'alimentation des rivières. Les résultats montrent que pour le bassin versant de Kerbernez, les faibles amplitudes de variations des débits et des teneurs en nitrate sont dues à la contribution majeure d'un réservoir de volume important, le cycle de concentration étant attribué aux processus de mélange à l'intérieur de ce compartiment. Pour le bassin versant de Kerrien, le mélange entre deux compartiments marqués par une dynamique plus rapide, ainsi que des processus de dénitrification dans la zone humide de fond de versant expliquent l'amplitude plus importante des débits et variations de teneurs en nitrate dans la rivière. L'approche de modélisation a montré que les écoulements d'eau dans les bassins versants étaient contraints par la distribution spatiale des paramètres hydrodynamiques plus que par la géométrie des réservoirs. La distribution spatiale des teneurs en nitrate dans les bassins versants, elle-même issue de l'histoire des apports agricoles dans le bassin, ainsi que les processus de dénitrification conditionnent le type de cycle saisonnier observé dans les rivières des bassins versants sur socle. Pour les deux bassins versants, la réponse de la nappe à une modification des conditions de recharge est marquée par des temps de mise à l'équilibre importants.

Ce travail est la fusion de deux projets de recherche complémentaires et contribue à l'approfondissement des connaissances dans les domaines des mesures de précipitation solide et dans la stratégie de modélisation hydrologique en milieu forestier boréal. Toutes les données utilisées pour ces travaux proviennent de la forêt Montmorency, qui est la forêt d’enseignement et de recherche de l’Université Laval située à Québec. Les incertitudes liées aux simulations des débits des bassins versants par les outils de modélisation hydrologiques dépendent du choix du modèle considéré, mais sont aussi liées à la qualité des données météorologiques entrantes. Il est question ici de tout d’abord quantifier les incertitudes reliées aux mesures de précipitation solide, ensuite proposer une méthode d’ajustement novatrice, et enfin une stratégie de modélisation hydrologique en milieu forestier boréal. L’élaboration d’une base de données météorologique regroupant 15 types de précipitomètres, dont deux référents mondiaux, a été réalisée grâce notamment à la mise en place du site météorologique Neige, déployé depuis 2014. Concernant les incertitudes des mesures liées au phénomène de sous-captation de précipitation solide, des approches déterministes historiques de débiaisage des données sont tout d’abord évaluées. Les résultats démontrent un biais initial moyen d’environ 30%, et une surestimation rémanente des quantités de précipitation après ajustement. Une approche probabiliste est ensuite proposée, et les résultats montrent un biais moyen divisé par 5 après application de la méthode. Enfin, des analyses de sensibilités des paramètres des modèles hydrologiques ainsi que de leurs performances face aux variations des données de précipitation solide sont réalisées sur un ensemble de 20 modèles conceptuels à partir de la base de données hydrologique du bassin versant appelé le Haut Montmorency. Cette étude permet finalement de mettre en évidence que le biais de mesure d’équivalent en eau du manteau nival pourrait influencer la qualité des bilans hydriques des bassins versants dans certaines conditions. Ainsi, une analyse de sensibilité des modèles hydrologiques rigoureuse a permis de mettre en évidence qu’un ajustement des données de précipitation solide est nécessaire en amont de la calibration conjointement à l’utilisation des modèles. L’originalité de ces travaux dépend principalement de l’exceptionnalité des sites d’études mais aussi de la qualité du travail des techniciens en observation météorologique et la coopération d’un grand nombre de partenaires privés et publics. / This work joins two complementary research projects and contributes to improve the knowledge on solid precipitation measurements and hydrological modelling strategy in the boreal forest environment. All the data used in this work comes from the Montmorency Forest, which is the teaching and research forest of Université Laval located in Quebec. The uncertainty related to flows forecast by hydrological models depends on the choice of the model, but are also linked to the quality of incoming meteorological data. This work aims first to quantify uncertainties related to solid precipitation measurements, then to propose an innovative method of adjustment and finally to establish a hydrological modelling strategy for the boreal forest environment. The development of a large meteorological database, including data from two world reference instruments, was done thanks to the Neige site deployed since 2014. Regarding uncertainties related to the solid precipitation undercatch phenomenon, five deterministic approaches from the literature are first evaluated. Results show that the initial bias is 30% on average and there is still an overestimation of the solid precipitation quantity after a deterministic adjustment. A probabilistic approach is developed and results show that the bias is divided by 5 on average. Finally, sensitivity analysis of hydrological models’ parameters, and their performance facing different solid precipitation quantities, is done on a set of 20 conceptual models based on the hydrological database of the catchment area called the HautMontmorency. This study highlights that the snow water equivalent measurement bias of the snowpack could influence the quality of water balances in the catchment under certain conditions. A deep sensitivity analysis of hydrological models showed that an adjustment of the solid precipitation was required prior to their calibration. The originality of this thesis depends on the exceptional studied sites, the quality of technicians work and the collaboration of numerous public and private partners.

Ce sujet de maîtrise a pour objectif principal d'estimer les apports en eau au lac Saint-Charles: patrimoine écologique et principale source d'eau de la Ville de Québec. Cette estimation des apports en eau, par le biais de la modélisation hydrologique (SWAT) permettra d'optimiser les débits relâchés au barrage Cyrille-Delage (situé à l'exutoire du lac et qui permet l'alimentation de la rivière Saint-Charles) pour les besoins de l'usine d'eau potable de Loretteville, tout en conciliant ces besoins avec ceux de l'écosystème environnant. Bien que la mise en place du modèle ait fait ressortir l'absence d'informations essentielles à la modélisation hydrologique du lac Saint-Charles, comme l'étude pédologique des sols et les données de débits d'entrées au lac, les résultats obtenus sont satisfaisants. Pour pallier le manque de données à la rivière des Hurons, principale tributaire du lac, la méthode de transposition des paramètres a été utilisée pour effectuer une modélisation à l'exutoire de cette dernière. Méthode qui a permise d'estimer les apports au lac. En guise de comparaison, une simulation a été effectuée avec les données de débits de la nouvelle station de jaugeage installée sur la rivière des Hurons en décembre 2007. De cette simulation, un coefficient de Nash et sutcliff (CRI ou le critère de Nash) de 0.42 a été obtenu. D'après l'étude de Sahel et al. (2000), le CRI (NSE ou le critère de Nash) de 0.63 obtenu en calage sur le bassin versant de la rivière Jaune et transposé sur le bassin versant de la rivière des Hurons est adéquat et satisfaisant d'après Santhi et al. (2001) et Bracmort et al. (2006). Par contre, en validation, le CRI de 0.3 n'est pas satisfaisant d'après Moriasi et al. (2007). Le CR2 utilisé, privilégie les petites valeurs, a une performance de 0.65 en calage et 0.45 en validation. Le CR3, qui évalue les volumes, est de 0.95 en calage et 0.98 en validation et le coefficient de détermination de R²= 0.67 en calage et 0.41 validation.

Les études de caractérisation hydrogéologiques peuvent être relativement longues et coûteuses. Pour caractériser rapidement les bassins versants de la vallée du Saint-Laurent et permettre une compréhension générale de l'hydrogéologie de ces derniers, cinq modèles empiriques d'interprétation hydrologique ont été testés, les variables morphométriques représentant les variables indépendantes et les données hydrogéologiques les variables dépendantes. Le bassin versant de la rivière Châteauguay a été utilisé pour calibrer les modèles, alors que le bassin versant de la rivière Beaurivage, un sous bassin versant de la rivière Chaudière a été sélectionné pour la validation. Les réseaux de neurones (modélisation non linéaire multivariée) se sont avérés particulièrement performants, compte tenu du peu de données disponibles. La combinaison de deux variables morphométriques a été, en général, plus performante que l'utilisation seule de ces dernières. La densité de drainage relative, qui représente le rapport entre la densité de drainage et le relief du bassin a été la variable morphométrique la plus performante.

La modélisation intégrée du système d’assainissement urbain offre la flexibilité nécessaire pour développer des solutions qui bénéficient le plus au système global, en mettant l'accent sur la quantité et la qualité de l'eau, Les modèles intégrés offrent des avantages par rapport aux modèles traditionnels des sous-systèmes individuels en facilitant l’analyse efficace des interactions entre ces différents systèmes individuels (c.-à-d. les bassins versants, les égouts, les stations d’épuration et les eaux réceptrices) dans une seule plateforme de modélisation. La complexité réduite de ce type de modèle diminue le fardeau de calcul par rapport à leurs homologues détaillés, ce qui permet une plus large gamme d'évaluations telles que l'analyse de scénarios, l'optimisation par contrôle en temps réel et l’analyse d'incertitude par approche Monte Carlo. Le potentiel de créer ces types de modèles intégrés représentatifs a été démontré dans de multiples études, mais les méthodes existantes pour développer ces modèles ne sont pas bien établies ni bien documentées et nécessitent donc un grand effort pour chaque nouveau cas d’étude. De plus, l'absence d'une méthode standardisée pour représenter la partie du modèle qui simule la quantité d'eau limite l'application de ces modèles pour des études de qualité de l'eau. Bien que la recherche soit nécessaire pour développer et optimiser toutes les méthodologies impliquées dans le développement de modèles intégrés de systèmes d'eaux usées urbaines, ce projet se concentre sur les modèles conceptuels simplifiés des bassins versants et des égouts pour la quantité d'eau. L'objectif de cette étude était de développer une procédure structurée pour traduire des modèles hydrologiques et hydrauliques détaillés en modèles conceptuels simplifiés utilisés dans la modélisation du système intégré des eaux usées urbaines. L'objectif était d'améliorer la répétabilité, la flexibilité et l'efficacité de l'approche générale, indépendamment de la plateforme de modélisation choisie. Cette tâche a été réalisée en extrayant les principales étapes et considérations tout en construisant deux modèles conceptuels simplifiés d'une étude de cas au centre d'Ottawa, au Canada. La partie urbaine centrale (6 400 ha) d'un modèle détaillé PCSWMM de la Ville d'Ottawa, contenant une combinaison d'égouts séparés, partiellement séparés et combinés, a été utilisée comme modèle de référence dans cette étude de cas. La tâche principale consistait à déterminer comment traduire ce modèle détaillé en modèle conceptuel simplifié de manière structurée, systématique et répétable en utilisant WEST comme plateforme. La procédure développée suit une séquence similaire à celle des protocoles examinés dans la revue de la littérature, tout en tenant compte des spécificités liées à l'agrégation des bassins versants et des égouts. Les quatre phases principales sont la définition du projet, le développement du modèle, la calibration et la validation. Deux versions du modèle conceptuel ont été créées : le premier a d'abord été créé avec un certain niveau d'agrégation, tandis que le deuxième était plus agrégé que le premier modèle, avec environ la moitié du nombre de bloques et de réservoirs. Les deux modèles ont été calibrés et comparés au modèle détaillé. Les résultats des simulations ont montré que le volume total et la dynamique des débits calculés par les modèles conceptuels ont bien émulé ceux du modèle détaillé (< < 10% de différence), tout en fournissant une réduction significative du temps de calcul (10 à 80 fois). La réduction du temps de simulation pour le modèle le plus agrégé n'était pas équivalente au niveau d'agrégation augmentée, principalement parce qu’il y a une quantité de code qui est présente dans les deux codes et prend donc le même temps de calcul. Comme généralement anticipé, des différences plus grandes, mais acceptables, ont été observées en validation. Ces différences ont été attribuées à plusieurs facteurs, tels que le manque de calibration avec des données sur une période longue, les représentations simplifiées des structures spéciales, les différences entre les mécanismes utilisés dans les modèles détaillés et conceptuels pour représenter le durée de pluie, et la configuration du code de modèle. Dans l'ensemble, la validation a été une réussite étant donné que la calibration a été effectuée à l'aide d'événements de courte durée alors que la validation a utilisé une longue série de données. En général, la procédure conçue a permis de réduire le travail manuel associé à la construction d'un modèle et à bien structurer la façon de construire des modèles conceptuels. Des connaissances pour chacune des différentes phases de modélisation ont également été acquises tout au long du processus du développement des deux modèles. Dans la phase ‹‹ Définition du projet ››, les objectifs du modèle conceptuel ont guidé la méthode de développement et de calibration du modèle. Les bassins versants et les égouts ont été délimités simultanément dans la phase de ‹‹ Développement du modèle ››, tout en tenant compte des emplacements des structures hydrauliques clés, des pluviomètres et des structures de débordement. La phase de ‹‹ Calibration ›› a permis l'avancement le plus systématique étant donné qu'un bon ordre de calibration a été défini et un ensemble limité de paramètres a été ciblé pour chacune des étapes de calibration. La phase de ‹‹ Validation ›› s'est révélée essentielle pour repérer des lacunes dans les hypothèses de base et les valeurs calibrées, afin de déterminer si le modèle est prêt à être utilisé ou doit être modifié. Une procédure efficace et structurée qui traduit les représentations des bassins versants urbains et des égouts de modèles détaillés en modèles intégrés conceptuels a été développée et appliquée avec succès à une étude de cas. Comme démontré dans ce projet, l'application de la procédure structurée mènera au développement efficace de modèles intégrés représentatifs, ce qui augmentera leur utilisation potentielle pour tester des scénarios réalistes. Pour raffiner et améliorer la procédure formulée, il est recommandé de l'appliquer à d’autres études de cas. / Modelling urban wastewater networks within integrated systems, focusing on both water quantity and quality, introduces flexibility to develop solutions with greatest benefit to the overall system. Integrated models provide benefits over traditional single sub-system models by facilitating efficient analysis of interactions between the individual components of urban water systems (i.e. catchments, sewers, treatment plants, and receiving waters) within a single modelling platform. The reduced complexity of this type of model decreases the computational burden compared to their detailed counterparts. This allows for a wider range of assessments such as scenario-testing, RTC optimization, and Monte Carlo uncertainty analyses. The potential to create these types of representative integrated models was proven in multiple studies, however, the current methods to develop these models are not well-established nor well documented, and therefore require significant work for each case study. Furthermore, the lack of a standardized method to represent the water quantity portion limits the wide-scale application of such models for water quality studies. Although research is required to further develop and optimize all methodologies involved with building Integrated Urban Wastewater System (IUWS) models, this project focuses on the simplified catchment and sewer conceptual models for water quantity. The objective of this study was to develop a structured procedure to translate detailed hydrologic and hydraulic models into the simplified conceptual models used in IUWS modelling. The aim was to improve repeatability, flexibility and efficiency of the general approach, regardless of chosen modelling platforms. This task was achieved by extracting the key steps and considerations while building two simplified conceptual models of a case study in central Ottawa, Canada. The central urban portion (6,400 ha) of a calibrated detailed PCSWMM model of the City of Ottawa, containing a mix of separated, partially-separated and combined sewer areas, was used as the reference model in this case study. The main task involved determining how to translate this detailed model into simplified conceptual models, using WEST as the platform, in a structured, systematic and repeatable way. The resultant developed procedure follows a similar sequence as the protocols reviewed in the literature review, while taking into consideration specifics related to aggregating catchments and sewers. The four main phases of this thesis are Project Definition, Model Development, Calibration and Validation. Two versions of the lumped model were created; the first was created with a certain level of aggregation, while the second was a further aggregation of the first model, resulting in about half the number of blocks and reservoirs. Both models were calibrated and compared to the detailed model as well as to each other. The simulation results showed that the volume and dynamics (ie. the shape of the hydrographs) of the conceptual models emulated those of the detailed model well (< < 10% differences), while providing a significant reduction in simulation-time speed-up (10 to 80 times faster than the detailed model). The simulation time reduction in the more aggregated model was not equivalent to the increased level of aggregation, mostly due to the fixed amount of basic calculation required in each model. As generally expected, larger but acceptable differences were found during the validation period compared to the calibration period. These differences were attributed to several factors, such as the lack of a long-time series calibration, oversimplified representations of special structures, the different mechanisms in the detailed and conceptual models used to represent wet weather flow, and the configuration of the model code. Overall, the validation was successful given the fact that the calibration was performed using events whereas the validation used an extended time series of 45 days. In general, the devised procedure helped reduce the manual labour associated with building a model and structured the approach to build the conceptual models. General findings from the various identified phases were also documented throughout the model building process. In the Project Definition phase, the conceptual model’s objectives guided the method of model development and calibration. The catchments and sewers were delineated concurrently in the Model Development phase, while taking into consideration the locations of the key hydraulic structures, raingauges and overflows. The Calibration phase allowed for the most systematic advancement of the model build, given that a good calibration order was defined and a limited set of parameters was targeted in each successive run. The Validation phase proved critical in pinpointing deficiencies in the initial assumptions and calibrated values, thus determining whether the model is ready for use or needs to be modified through one of the preceding phases. An efficient and structured procedure that translates catchment and sewer representations from detailed to conceptual models in IUWS was developed and successfully applied to a case study. As demonstrated in this project, applying the proposed structured procedure will lead to the efficient development of representative IUWS models, thus increasing their potential use to test real-life scenarios. To challenge and improve the formulated procedure, applying it to multiple case studies is recommended.