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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27163 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Malenfant, Charles |
| Contributors | Anctil, François |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 88 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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