Les prévisions hydrologiques consistent en l’évaluation du débit d’un cours d’eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d’ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d’entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d’obtenir un résultat sous la forme d’une distribution de probabilité. Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d’ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l’ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d’ensemble (PHE). Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l’évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L’incertitude appliquée aux données d’entrée souffre d’une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée. Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d’en augmenter le nombre, en travaillant avec d’autres bassins versants, d’autres périodes ou encore d’autres modèles. / Hydrological forecasts consist in the evaluation of future streamflow. For the time being, current deterministic forecasts do not give any information concerning the uncertainty, which might be a problem in a decision-making process. Ensemble forecasts are expected to fill the gap. To do so, different input parameter sets are produced by adding a small deviation to the original set in order to evaluate the uncertainty. It results in a probability distribution of the output. Since 1996, Environnement Canada produces an 8-member meteorological ensemble forecasts (PME). In july 2007, an improved model now produces a 20-member PME on a 100 km grid. Within the framework of this study, this new PME is used for the first time so as to produce hydrological ensemble forecasts (PHE). The studied watershed is the Lièvre River (Quebec) where 4 locations are set to evaluate the PHE. The 17-day study in October 2007 contains a flood event, and forecasts are produced daily with a 3-day forecast horizon. The deterministic forecast is also available and is compared with the PHE. The results are positive. Even though the deterministic forecast behaves slightly better for a 48h forecast, the PHE is better for a 72h forecast, especially for 1 site. Meanwhile, an other site appears to behave strangely and its results must be taken carefully. The uncertainty applied to the input set is under-dispersed and biaised, which means that the performance of the PHE might be increased with an appropriate calibration. In order to generalize these results, more similar experiments have to be done, by working on other watersheds, with other model and/or other time periods.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/20055 |
Date | 13 April 2018 |
Creators | Petit, Thomas |
Contributors | Anctil, François |
Source Sets | Université Laval |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
Format | 97 p., application/pdf |
Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
Page generated in 0.0018 seconds