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Adaptation et évaluation d'un système d'anticipation de crues éclair sur des bassins de montagne non-jaugés

En Europe, les crues éclair affectent principalement les régions méditerranéennes et montagneuses. Les bassins concernés sont le plus souvent de petite taille. Anticiper ce type d'événements demeure un exercice ardu parsemé de multiples difficultés. Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet commun à IRSTEA et Météo-France (projet RHYTMME) et ses deux objectifs sont :l'adaptation de modèle hydrologique de la méthode AIGA aux régions montagneuses, en tenant compte des caractéristiques de cet environnement ;l'évaluation du nouveau modèle sur des bassins de petite taille, qui sont réellement non-jaugés.Pour atteindre le premier objectif, le modèle est complexifié (prise en compte de la neige), testé sur 118 bassins versants jaugés et régionalisé. Quant au second but, des relevés de dégâts, issus de la base de données des services de Restauration des Terrains en Montagne (RTM), sont utilisés afin d'évaluer le modèle sur 123 très petits bassins dans des conditions aussi proches que possible de la réalité du terrain.Pour réaliser ce second objectif, une méthode d'évaluation est développée, fondée sur des statistiques de contingence, illustrant la concomitance entre dégâts observés et dépassement de seuil des débits simulés. Il est proposé un graphe renseignant le taux de détection (POD) et le taux de succès (SR) pour différents seuils simultanément à l'instar des courbes de ROC. Le principal résultat est qu'une évaluation sur bassins jaugés est une première étape nécessaire mais pas suffisante. En effet, les travaux illustrent le fait que les meilleurs modèles sur les bassins jaugés ne le sont pas forcément sur les petits bassins non-jaugés, sujets aux crues éclair.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00997563
Date17 March 2014
CreatorsDefrance, Dimitri
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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