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Traitement et analyse de séries chronologiques continues de turbidité pour la formulation et le test de modèles des rejets urbains par temps de pluie

Des approches parcimonieuses sont aujourd'hui développées pour la modélisation de la qualité des rejets urbains par temps de pluie, e adéquation avec la quantité de données disponibles. De plus, l'analyse des incertitudes apparaît comme un outil incontournable pour le test des modèles. Parallèlement, le développement des techniques de mesure en continu en réseau, spectrométrie et turbidité, permet l'obtention de données continues de flux de matières en suspension et de demande chimique en oxygène en grand nombre, apportant une information riche. Ce travail constitue une des premières études en hydrologie urbaine basée sur l'exploitation d'une grande base de données acquises par la mesure de la turbidité. Des mesures sur la période 2004-2008 ont été exploitées sur deux sites. Après traitement et validation, 263 et 239 événements pluvieux ont été retenus. L'analyse des données a permis la formulation d'hypothèses sur la génération des flux pour la proposition de modèles adaptés. Le test de l'approche multi-régression a confirmé la nécessité de construire des modèles locaux, basés sur une analyse approfondie des données. Les meilleurs modèles obtenus sont ceux pour la masse événementielle qui parviennent à reproduire en tendance la variabilité des observations. La méthode bayésienne a été utilisée pour le test d'un modèle d'Accumulation-Erosion-Transfert simple à l'échelle du bassin versant. Les premiers résultats mettent e défaut la structure du modèle testé. Cependant ces premiers tests ont démontré l'efficacité de la procédure d'analyse bayésienne, dont l'application du principe d'apprentissage permet d'améliorer de manière significative les structures des modèles.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00668706
Date14 February 2011
CreatorsMétadier, Marjolaine
PublisherINSA de Lyon
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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