L'objectif de cette thèse est de développer, tester et valider des méthodes, techniques et outils permettant de traiter et décomposer les hydrogrammes en temps sec et en temps de pluie, dans le but de comprendre, de représenter et de prédire les dynamiques liées à ces composantes de débits sur des bassins versants urbanisés. Les données en continu de temps sec recueillies sur ces deux bassins versants Chassieu et Ecully ont été traitées à partir de la méthode de traitement des signaux bruités par ondelettes, puis analysées. L'utilisation de ces méthodes et l'analyse des données en continu a permis de mettre en évidence des composantes périodiques intra et inter journalières dans les débits mesurés. Ces composantes ont ensuite été caractérisées puis ont servi de base pour l'élaboration d'une typologie des hydrogrammes de temps sec relatif à chaque site d'étude. Des méthodes, techniques et outils de traitement, d'analyse de séries de données et de calage de modèles pluie-débit ont également été utilisés et deux modèles pluie-débit ont été proposés pour représenter : (i.) la composante liée aux eaux de ruissellement pour les deux sites d'études et (ii.) la composante d'eaux parasites d'infiltration événementielle. La typologie des hydrogrammes de temps sec ainsi que les modèles de production de flux d'eaux en périodes pluvieuses ont été implémentés dans une plate-forme de modélisation hydrologique appelée " Hydrobox ". Les débits simulés ont ensuite été confrontés aux débits mesurés. Les résultats de comparaison montrent l'intérêt de prendre en compte la signature particulière portée par chaque composante dans le but d'améliorer la compréhension et la représentation des dynamiques liées aux processus hydrologiques intervenant sur des bassins versants urbanisés.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00679819 |
Date | 20 June 2011 |
Creators | Dorval, Farah Altagracia |
Publisher | INSA de Lyon |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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