Les inondations sont un risque naturel majeur pour les biens et les personnes. Prévoir celles-ci, informer le grand public et les autorités sont de la responsabilité des services de prévision des crues. Pour ce faire ils disposent d'observations in situ et de modèles numériques. Néanmoins les modèles numériques sont une représentation simplifiée et donc entachée d'erreur de la réalité. Les observations quant à elle fournissent une information localisée et peuvent être également entachées d'erreur. Les méthodes d'assimilation de données consistent à combiner ces deux sources d'information et sont utilisées pour réduire l'incertitude sur la description de l'état hydraulique des cours d'eau et améliorer les prévisisons. Ces dernières décennies l'assimilation de données a été appliquée avec succès à l'hydraulique fluviale pour l'amélioration des modèles et pour la prévision des crues. Cependant le développement de méthodes d'assimilation pour la prévision en temps réel est contraint par le temps de calcul disponible et par la conception de la chaîne opérationnelle. Les méthodes en question doivent donc être performantes, simples à implémenter et peu coûteuses. Un autre défi réside dans la combinaison des modèles hydrauliques de dimensions différentes développés pour décrire les réseaux hydrauliques. Un modèle 1D est peu coûteux mais ne permet pas de décrire des écoulement complexes, contrairement à un modèle 2D. Le simple chainage des modèles 1D et 2D avec échange des conditions aux limites n'assure pas la continuité de l'état hydraulique. Il convient alors de coupler les modèles, tout en limitant le coût de calcul. Cette thèse a été financée par la région Midi-Pyrénées et le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorolgie et d'Appui à la Prévisions des Inondations) et a pour objectif d'étudier l'apport de l'assimilation de données et du couplage de modèles pour la prévision des crues. Elle se décompose en deux axes : Un axe sur l'assimilation de données. On s'intéresse à l'émulation du filtre de Kalman d'Ensemble (EnKF) sur le modèle d'onde de crue. On montre, sous certaines hypothèses, qu'on peut émuler l'EnKF avec un filtre de Kalman invariant pour un coût de calcul réduit. Dans un second temps nous nous intéressons à l'application de l'EnKF sur l'Adour maritime avec un modèle Saint-Venant. Nous en montrons les limitations dans sa version classique et montrons les avantages apportés par des méthodes complémentaires d'inflation et d'estimation des covariances d'erreur d'observation. L'apport de l'assimilation des données in situ de hauteurs d'eau sur des cas synthétiques et sur des crues réelles a été démontré et permet une correction spatialisée des hauteurs d'eau et des débits. En conséquence, on constate que les prévisions à court terme sont améliorées. Nous montrons enfin qu'un système de prévisions probabilistes sur l'Adour dépend de la connaissance que l'on a des forçages amonts ; un axe sur le couplage de modèles hydrauliques. Sur l'Adour 2 modèles co-existent : un modèle 1D et un modèle 2D au niveau de Bayonne. Deux méthodes de couplage ont été implémentées. Une première méthode, dite de "couplage à interfaces", combine le 1D décomposé en sous-modèles couplés au 2D au niveau frontières liquides de ce dernier. Une deuxième méthode superpose le 1D avec le 2D sur la zone de recouvrement ; le 1D force le 2D qui, quand il est en crue, calcule les termes d'apports latéraux pour le 1D, modélisant les échanges entre lit mineur et lit majeur. Le coût de calcul de la méthode par interfaces est significativement plus élevé que celui associé à la méthode de couplage par superposition, mais assure une meilleure continuité des variables. En revanche, la méthode de superposition est immédiatement compatible avec l'approche d'assimilation de données sur la zone 1D. / Floods represent a major threat for people and society. Flood forecasting agencies are in charge of floods forecasting, risk assessment and alert to governmental authorities and population. To do so, flood forecasting agencies rely on observations and numerical models. However numerical models and observations provide an incomplete and inexact description of reality as they suffer from various sources of uncertianties. Data assimilation methods consists in optimally combining observations with models in order to reduce both uncertainties in the models and in the observations, thus improving simulation and forecast. Over the last decades, the merits of data assimilation has been greatly demonstrated in the field of hydraulics and hydrology, partly in the context of model calibration or flood forecasting. Yet, the implementation of such methods for real application, under computational cost constraints as well as technical constraints remains a challenge. An other challenge arises when the combining multidimensional models developed over partial domains of catchment. For instance, 1D models describe the mono-dimensional flow in a river while 2D model locally describe more complex flows. Simply chaining 1D and 2D with boundary conditions exchange does not suffice to guarantee the coherence and the continuity of both water level and discharge variables between 1D and 2D domains. The solution lies in dynamical coupling of 1D and 2D models, yet an other challenge when computational cost must be limited. This PhD thesis was funded by Midi-Pyrénées region and the french national agency for flood forecasting SCHAPI. It aims at demonstrating the merits of data assimilation and coupling methods for floof forecasting in the framework of operational application. This thesis is composed of two parts : A first part dealing with data assimilation. It was shown that, under some simplifying assumptions, the Ensemble Kalman filter algorithm (EnKF) can be emulated with a cheaper algorithm : the invariant Kalman filter. The EnKF was then implemented ovr the "Adour maritime" hydraulic network on top of the MASCARET model describing the shallow water equations. It was found that a variance inflation algorithm can further improve data assimlation results with the EnKF. It was shown on synthetical and real cases experiments that data assimilation provides an hydraulic state that is in great agreement with water level observations. As a consequence of the sequential correction of the hydraulic state over time, the forecasts were also greatly improved by data assimilation over the entire hydraulic network for both assimilated and nonassimilated variables, especially for short term forecasts. It was also shown that a probabilistic prediction system relies on the knowledge on the upstream forcings ; A second part focusses on hydraulic models coupling. While the 1D model has a great spatial extension and describes the mono-dimensional flow, the 2D model gives a focus on the Adour-Nive confluence in the Bayonne area. Two coupling methods have been implemented in this study : a first one based on the exchange of the state variables at the liquid boundaries of the models and a second one where the models are superposed. While simple 1D or chained 1D-2D solutions provide an incomplete or discontinuous description of the hydraulic state, both coupling methods provide a full and dynamically coherent description of water level and discharge over the entire 1D-2D domain. On the one hand, the interface coupling method presents a much higher computational cost than the superposition methods but the continuity is better preserved. On the other hand, the superposition methods allows to combine data assimilation of the 1D model and 1D-2D coupling. The positive impact of water level in-situ observations in the 1D domain was illustrated over the 2D domain for a flood event in 2014.

Les crues à cinétique rapide, telles que l'évènement du 8 et 9 septembre 2002 dans le département du Gard, causent régulièrement d'importants dommages socio-économiques. A la suite de cette catastrophe, une réforme des services d'annonce des crues (SAC) a été initiée, et a engendré la transformation des 52 services existants en 22 services de prévision des crues (SPC) et la création d'un service central au niveau national, le SCHAPI. Plus cohérent hydrologiquement, ces services se sont vus assigner une nouvelle mission de prévision des crues. Dans le cadre des prévisions des crues à cinétique rapide, le service de prévision des crues " Grand Delta " (SPC-GD) utilise l'application ALHTAÏR capable d'intégrer des données hydrométéorologiques et la modélisation " temps réel " des débits des cours d'eau des bassins versants amont. Cependant, ce service ne dispose pas à l'heure actuelle d'une véritable capacité de prévision des crues à cinétique rapide. Cette thèse s'attache donc à perfectionner cette capacité de prévision en utilisant la vocation de la technologie grille, une technologie informatique innovante, à fournir de ressources informatiques à la demande et un environnement collaboratif. La méthodologie et les expérimentations ont permis de développer un système spatial d'aide à la décision hydrologique (G-ALHTAÏR) basé sur les ressources de l'architecture de grille européenne EGEE (Enabling Grids for E-science). Des résultats prometteurs montrent une capacité à modéliser un nombre important de scénarios de prévision hydrologique dans un contexte opérationnel, et en adéquation avec les besoins du SPC-GD.

La modélisation hydrologique Pluie - Débit compte parmi les outils incontournables pour prévoir les crues, car elle permet d'atteindre des horizons plus lointains que de nombreuses autres méthodes. Pour tenter d'améliorer la qualité des prévisions, les hydrologues ont proposé de nombreuses approches d'assimilation de données. Cette thèse s'intéresse à un modèle Pluie - Débit fonctionnant au pas de temps horaire. Elle propose une comparaison de nombreuses méthodes de mise-à-jour de ce modèle par l'assimilation de la donnée de débit observé à l'exutoire du bassin versant, dans le but de fournir des prévisions de crue à des horizons allant de quelques heures à quelques jours. Les mises-à-jour étudiées portent sur les paramètres du modèle, ses états et ses sorties. Certaines sont déterministes, d'autres probabilistes. Ce travail a permis de mettre en avant l'interaction qui existe entre la structure du modèle hydrologique et les mises-à-jour. Ces deux éléments se caractérisent par des dynamiques temporelles différentes. Nos résultats plaident pour que le modèle soit considéré comme un tout et non comme la juxtaposition d'un modèle hydrologique et d'une procédure de mise-à-jour. Il nous paraît préférable d'optimiser la structure et de caler le modèle en tenant compte des mises-à-jour qui seront appliquées. Le modèle donnant les meilleures prévisions associe une structure hydrologique très proche de celle obtenue au pas de temps journalier et deux mises-à-jour du modèle, l'une modifiant un état crucial du modèle, l'autre corrigeant ses sorties par un réseau de neurones artificiels. Cette combinaison a été évaluée à l'aide d'une sélection de critères de performance adaptés à l'objectif du modèle, sur un vaste ensemble de bassins versants français. Ses performances sont robustes et se comparent favorablement à d'autres modèles de prévision.

Ce mémoire reprend la méthode DPFT proposée par D. Duband pour identifier à la fois la fonction de transfert pluie efficace débit et la série des pluies efficaces déduites des pluies brutes observées . Dans ce travail on trouvera à une formalisation théorique de la méthode et des nombreuses améliorations pratiques au niveau des algorithmes et de la mise en oeuvre. La version améliorée est appliquée à 2 bassins versants réels et à un jeu de données simulées. A fin de comparaison, on applique aux mêmes données un modèle du type ARMAX et on compare les résultats avec ceux de la DPFT. On en déduit les conditions d'utilisation respectives des 2 mêthodes.

Les modèles hydrologiques sont des outils indispensables pour calculer les débits a l’exutoire des bassins versants, la gestion des aménagements hydrauliques ou encore la prévision et la prévention des inondations. Les précipitations représentent la variable climatique principale à l’origine des débits des cours d’eau qui s’écoulent au sein d’un bassin versant. De ce fait, la réponse hydrologique du bassin est fortement dépendante de la représentativité des données d’entrée de précipitation.Les radars météorologiques, qui permettent aujourd’hui d’accéder a des mesures a haute résolution spatiale et temporelle des champs de précipitation, sont de plus en plus utilises dans le domaine de la prévision, pour le suivi des situations hydrométéorologiques. Cependant, la mesure des précipitations par radar est entachée d’erreurs qui peuvent affecter gravement la qualité des simulations de débit. De ce fait, l’utilisation des données de précipitations a haute résolution spatiale pour la modélisation hydrologique est souvent limitée par rapport a l’utilisation des données pluviométriques.Récemment, Météo-France a développe une réanalyse des lames d’eau au pas de temps horaire, sur une durée de 10 ans, en combinant l’ensemble des données de précipitation radar et pluviométriques : les mesures radars ont été corrigées et étalonnées avec le réseau de mesure au sol horaire et journalier. Dans cette thèse, nous proposons d’étudier l’intérêt de cette nouvelle base de données à haute résolution spatiale pour la modélisation pluie-débit.Dans un premier temps, nous avons développe et valide un modèle hydrologique semi-distribue qui a la capacité de fonctionner pour différentes résolutions spatiales, de la représentation globale jusqu’a une discrétisation spatiale très fine des bassins. Dans un deuxième temps, l’impact de la résolution spatiale des données d’entrée de précipitation sur la simulation des débits a été analysé. L’apport de l’information radar pour l’estimation des précipitations a été évalue par rapport a une utilisation exclusive des pluviomètres, par le biais de la modélisation pluie-débit en termes de précision des débits a l’exutoire des bassins. Enfin, le modèle semi-distribue TGR a été comparé avec le modèle global GRP actuellement opérationnel dans les Services de Prévision des Crues. L’originalité de notre travail réside sur l’utilisation de données d’observation sur un large échantillon de 181 bassins versants français représentant une grande diversité de tailles et conditions climatiques, ce qui nous permet d’apporter un diagnostic robuste et des éléments de réponse sur les problématiques scientifiques traitées. / Hydrologic models are essential tools to compute the catchment rainfall-runoff response required for river management and flood forecast purposes. Precipitation dominates the high frequency hydrological response, and its simulation is thus dependent on the way rainfall is represented. In this context, the sensitivity of runoff hydrographs to the spatial variability of forcing data is a major concern of researchers. However, results from the abundant literature are contrasted and it is still difficult to reach a clear consensus.Weather radar is considered to be helpful for hydrological forecasting since it provides rainfall estimates with high temporal and spatial resolution. However, it has long been shown that quantitative errors inherent to the radar rainfall estimates greatly affect rainfall-runoff simulations. As a result, the benefit from improved spatial resolution of rainfall estimates is often limited for hydrological applications compared to the use of traditional ground networks.Recently, Météo-France developed a rainfall reanalysis over France at the hourly time step over a 10-year period combining radar data and raingauge measurements: weather radar data were corrected and adjusted with both hourly and daily raingauge data. Here we propose a framework to evaluate the improvement in streamflow simulation gained by using this new high resolution product.First, a model able to cope with different spatial resolutions, from lumped to semi-distributed, was developed and validated. Second, the impact of spatial rainfall resolution input on streamflow simulation was investigated. Then, the usefulness of spatial radar data measurements for rainfall estimates was compared with an exclusive use of ground raingauge measurements and evaluated through hydrological modelling in terms of streamflow simulation improvements. Finally, semi-distributed modelling with the TGR model was performed for flood forecasting and compared with the lumped forecasting GRP model currently in use in the French flood forecast services. The originality of our work is that it is based on actual measurements from a large set of 181 French catchments representing a variety of size and climate conditions, which allows to draw reliable conclusions.

Les crues « éclair » parfois dévastatrices qui touchent les bassins versants méditerranéens du Sud de la France sont difficiles à anticiper. Leur prévision passe par l'utilisation de modèles pluie-débit, dont l'efficacité est encore limitée par les incertitudes liées notamment à la variabilité spatiale des pluies méditerranéennes et à la caractérisation de l'état hydrique initial des hydrosystèmes. Dans le cas de bassins karstiques, à ces incertitudes s'ajoutent celles liées à la dynamique des aquifères et à leur rôle sur la formation des crues. La première partie de ce travail de thèse propose un modèle pluie-débit horaire, distribué, événementiel et parcimonieux pour reproduire les crues « éclair » à l'exutoire du bassin karstique du Lez (Montpellier) de 114 km2. Le modèle est évalué non seulement sur la qualité des simulations de débits mais aussi sur la qualité de son initialisation obtenu grâce à une relation entre sa condition initiale et divers indicateurs de l'état hydrique de l'hydrosystème. Calibré sur 21 épisodes de crues, le modèle fournit des simulations satisfaisantes, et sa condition initiale est significativement corrélée à l'indice d'humidité Hu2 du modèle SIM de Météo-France ou à la piézométrie dans l'aquifère du Lez. Les pluies mesurées par radar en début d'automne sont de bonne qualité et conduisent à une amélioration des simulations de débit et de l'estimation de la condition initiale du modèle. En revanche, les pluies mesurées par radar en fin d'automne sont de moindre qualité et n'améliorent pas les simulations. Face aux incertitudes liées à la paramétrisation du modèle ou à l'estimation des pluies radar, la deuxième partie du travail de thèse analyse l'apport de l'assimilation des débits observés pour corriger en temps réel les paramètres les plus sensibles du modèle et notamment sa condition initiale ou les pluies radar en entrée du modèle. La procédure d'assimilation de données a été mise en place à l'aide du coupleur PALM, qui permet de relier modèle hydrologique à l'algorithme d'assimilation. La correction de la condition initiale du modèle permet généralement d'améliorer les prévisions (sous hypothèse de pluie future connue); la correction de la pluie a des effets similaires. Néanmoins les limites de cette correction sont atteintes dans le cas où le modèle ne reproduit pas de façon satisfaisante la partie initiale de montée des eaux, ce qui pourra être amélioré par la suite. Finalement, ce travail de thèse montre que la complexité d'un bassin karstique peut être représentée efficacement à l'aide d'un nombre réduit de paramètres, pour simuler les débits, et contribue à l'amélioration des outils opérationnels pour la prévision des crues. / The sometimes devastating flash floods which affect the Mediterranean watersheds of the South of France are difficult to anticipate. Flood forecasting requires the use of rainfall-runoff models which are limited in their efficiency by uncertainty related to the spatial variability of Mediterranean rainfall and the characterization of the initial hydric state of the system. In karstic catchments, these uncertainties are added to those due to aquifer dynamics and their role in flood genesis. The first part of this work will present a distributed event-based parsimonious hourly rainfall-runoff model in order to reconstruct flash flood events at the outlet of the 114 km2 Lez Catchment (Montpellier). The model is evaluated not only for the quality of the simulations produced, but for the quality of its parameter initialization obtained using a relationship between the initial condition and various hydric state indicators of the system. Calibrated using 21 flood episodes, the model produces satisfactory simulations and its initial condition is significantly correlated with the Hu2 soil humidity index of the Météo-France model or piezometers measuring the Lez aquifer. Radar rainfall data measured in early fall are of good quality and lead to improved discharge simulations and an improved estimation of the model initial condition. However, rainfall measured by radar in late fall are of poor quality and do not improve the simulations. Confronted with the uncertainty related to model parametrization or the estimation of radar rainfall, the second part of this dissertation analyzes improvements achieved by assimilating observed discharge measurements in order to perform real-time corrections to the most sensitive model parameters and notably the initial condition and the radar rainfall input to the model. The data assimilation procedure was implemented with the help of the PALM coupling software which allows for the linking of the hydrological model with the assimilation algorithm. Correcting the initial condition allowed for, on average, the improvement of forecasting (under a known future rainfall hypothesis); correcting the rainfall had similar effects. Nevertheless, the limits of this approach are reached when the model is unable to satisfactorily reproduce the rising limb of the hydrograph, a problem which may be addressed by future research. Finally, this body of work demonstrates that the complexity of a karstic catchment can be efficiently represented with a reduced number of parameters in order to simulate discharges and contribute to the improvement of operational tools for flood forecasting.

Ce travail propose d'évaluer, dans le cas des bassins versants de la Loire supérieure, l'intérêt de modèles pluie-débit globaux pour la prévision opérationnelle des crues rapides.<br /><br />Après une description du bassin à Bas-en-Basset, l'analyse critique des jeux de données disponibles met en évidence leur richesse, mais aussi leurs défauts. La grande variété des événements hydrométéorologiques touchant ces bassins apparaît particulièrement intéressante pour comparer des modèles hydrologiques.<br /><br />Des modèles conceptuels simples sont apparus plus robustes et souvent plus performants que des modèles statistiques ou des réseaux de neurones artificiels. Des critères spécifiques à la prévision des crues mettent en évidence les informations sur l'évolution immédiate des débits apportées par la transformation de la pluie en débit, même si les erreurs de modélisation restent importantes et finalement proches d'un modèle à l'autre.<br /><br />Un effort particulier a été porté sur l'estimation par krigeage des précipitations moyennes spatiales, pour lesquelles un modèle d'erreur est proposé et validé sur les données. Ces incertitudes, propagées dans les modèles pluie-débit, contribuent, selon la taille des bassins, à une part variable de l'erreur totale de modélisation.<br /><br />Enfin un travail exploratoire a montré l'intérêt d'inclure des prévisions de pluies probabilisées dans une chaîne hydrométéorologique, pour augmenter les délais d'anticipation et prendre en compte les incertitudes associées. Toutefois, la disponibilité de ces prévisions impose des traitements préalables à leur utilisation.<br /><br />Il ressort que des outils simples peuvent laisser envisager des améliorations dans ce domaine encore très perfectible de la prévision des crues.

Ce mémoire étudie les processus de production de la Pluie Efficace dans les modélisations globales (qui considèrent le bassin versant comme une seule entité) de la relation pluie débit à l'aide de la méthode DPFT. S'appuyant sur un ensemble de crues, celle méthode permet d'identifier une Fonction de Transfert moyenne pour le bassin et un jeu de Pluies Efficaces propres à chaque crue. Celles-ci sont ensuite utilisées afin d'optimiser la Fonction de Production. Dans une première étape, nous avons utilisé trois modèles représentant les grandes familles de modèles globaux de Fonction de Production, et nous avons mesuré leurs performances et limitations sur les données de deux bassins versants : le Gardon d'Anduze et le Réal Collobrier. Les résultats obtenus ont montré la nécessité d'introduire des informations complémentaires à celles données par la lame moyenne de Pluie Brute. Dans une deuxième étape, nous avons introduit de façon simplifiée la topographie du bassin et la variabilité spatiale de la pluie à l'aide de la fonction de répartition d'un indice topographique et d'un indice de concentration de la pluie tombée, et sous l'hypothèse que ces deux aspects jouent un rôle de second ordre par rapport à la description fournie par un modèle global. Les résultats obtenus ont permis de proposer des améliorations des modèles pluie-débit globaux, susceptibles d'être utilisés dans un contexte de prévision de crues.

Les bassins versants du pourtour méditerranéen français sont touchés par des pluies parfois intenses et à fort cumuls, qui peuvent engendrer des crues à cinétique rapide. Les derniers exemples majeurs en date sont ceux de l’Aude en 1999, du Gard en 2002 et du Var en 2010, dont les conséquences furent dramatiques. Ces travaux de thèse visent à évaluer une approche de modélisation complémentaire aux outils dont disposent déjà les Services de Prévision des Crues pour la prévision des crues à cinétique rapide : le couplage de modèles hydrologique et hydraulique, qui est a priori adapté pour la modélisation à l’échelle des grands bassins méditerranéens, de superficies supérieures à 1 000 km² (Ardèche, Cèze, Gardon, Vidourle…). Des éléments de réponses aux 4 questions suivantes sont recherchés : 1) le couplage est-il adapté pour la modélisation des débits atteints lors d’évènements passés, d’importance intermédiaire ? 2) le couplage est-il performant pour la modélisation des débits, cotes atteintes, et extension d’inondation, observés lors d’un épisode majeur? 3) comment envisager d’améliorer la modélisation des apports latéraux non-jaugés au modèle hydraulique, tout en adoptant une démarche adaptée à la prévision ? 4) le couplage est-il performant en prévision ? Le couplage employé combine le modèle hydrologique SCS-LR de la plateforme ATHYS (Bouvier et al., 2004), et le code de modélisation hydraulique 1D MASCARET (EDF-CETMEF, 2011). Il est appliqué au bassin versant du Gardon (2 040 km²), dans le sud de la France. / The French catchments around the Mediterranean Sea are affected by intense rains, which can cause fast and flash floods. The last major events are the one of the Aude river in 1999, of the Gard area in 2002, and of the Var area in 2010, whose consequences were tragic. This PhD intends to assess a modeling strategy complementary to the tools that are already used by the regional flood warning services: the coupling of hydrologic and hydraulic models, which is a priori well-adapted for the modelling of catchments of large-scale areas (larger than 1 000 km²) around the Mediterranean Sea (such as the ones of the Ardèche river, the Cèze river, the Vidourle river, the Gardon river…). The works aim at bringing elements of responses to the following questions: 1) is the coupling adapted to the modelling of floods hydrographs of past events of moderate importance? 2) in case of an extreme event (like in September 2002), is the coupling effective for the modelling of discharges, of water levels, and of flood extension? 3) how can we improve the modelling of ungauged lateral inflows to the hydraulic model, while applying a method adapted to forecasting? 4) Is the coupling efficient at forecasting? The coupling used combines the SCS-LR hydrologic model of the ATHYS platform (Bouvier et al., 2004), and the MASCARET 1D hydraulic model (EDF-CETMEF, 2011). It is applied to the Gardon river basin (2 040 km²), in the South of France.