Les simulations et prévisions hydrologiques sont sujettes à diverses sources d'incertitudes, qui sont malheureusement inévitables. La cascade d'incertitude provient de différentes composantes de la chaîne de prévision, telles que la nature chaotique de l'atmosphère, diverses conditions initiales et limites, une modélisation hydrologique conceptuelle nécessairement inexacte et des paramètres stationnaires incohérents avec un environnement en mutation. La prévision d'ensemble s'avère un outil puissant pour représenter la croissance des erreurs dans le système dynamique et pour capter les incertitudes associées aux différentes sources. Thiboult et al. (2016) ont construit un grand ensemble de 50,000 membres qui tient compte de l'incertitude des prévisions météorologiques, de celle des conditions initiales et l’incertitude structurale. Ce vaste ensemble de 50,000 membres peut également être séparé en sous-composants afin de démêler les trois principales sources d’incertitude mentionnées ci-dessus. Emixi Valdez a donc généré un autre H-EPS multimodèles et calibré pour différents bassins hydrographiques suivant un modèle similaire. Cependant, les résultats obtenus ont été simplement agrégés, en considérant les membres équiprobables. Bien que les systèmes de prévision hydrologique multimodèles puissent être considérés comme un système très complet, ils sont néanmoins exposés à d'autres incertitudes. Par exemple, les prévisions météorologiques des recherches de Thiboult et al. (2016) ont été pré-testées sur certains bassins versants. Ces tests ont montré que les performances dues à l'assimilation de données s'estompent rapidement avec l’horizon de prévision. De plus, en réalité, les utilisateurs peuvent ne pas être en mesure d’utiliser parfaitement tous les outils de prévision (c’est-à-dire les prévisions météorologiques d’ensemble, l’assimilation de données et le schéma multimodèle) conjointement. Par conséquent, il existe toujours une place pour l'amélioration permettant d'augmenter la fiabilité et la résolution des prévisions grâce à un post-traitement statistique approprié. L'objectif global de cette recherche est d'explorer l'utilisation appropriée et les compétences prévisionnelles de divers algorithmes statistiques afin de post-traiter séparément les prévisions de débit provenant d’un modèle unique ainsi que les prévisions multimodèles. Premièrement, nous avons testé l’efficacité de méthodes depost-traitement telles que le Affine Kernel Dressing (AKD) et le Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) en comparant les prévisions post-traitées par ces méthodes aux soties brutes de systèmes de prévision à modèle unique. Ces deux méthodes sont théoriquement / techniquement distinctes, mais partagent toutefois la même caractéristique, à savoir qu’elles ne nécessitent pas d’hypothèse paramétrique concernant la distribution des membres de la prévision d’ensemble. Elles peuvent donc être considérées comme des méthodes de post-traitement non paramétriques. Dans cette étude, l'analyse des fronts de Pareto générés avec NSGA-II a démontré la supériorité de l'ensemble post-traité en éliminant efficacement les biais des prévisions et en maintenant une bonne dispersion pour tous les horizons de prévision. Deux autres méthodes de post-traitement, à savoir le Bayesian Model Averaging (BMA) et le Copula-BMA, ont également été comparées. Ces deux méthodes ont permis d’obtenir des distributions prédictives à partir de prévisions de débit journalier émises par cinq systèmes de prévision d'ensemble hydrologiques différents. Les poids obtenus par la méthode du BMA quantifient le niveau de confiance que l'on peut avoir à l'égard de chaque modèle hydrologique candidat et conduisent à une fonction de densité prédictive (PDF) contenant des informations sur l'incertitude. Le BMA améliore la qualité globale des prévisions, principalement en maintenant la dispersion de l'ensemble avec l’horizon de prévision. Il a également la capacité d’améliorer la fiabilité des systèmes multimodèles qui n’incluent que deux sources d’incertitudes. Le BMA est donc efficace pour améliorer la fiabilité et la résolution des prévisions hydrologiques. Toutefois, le BMA souffre de limitations dues au fait que les fonctions de densité de probabilité conditionnelle (PDF) doivent suivre une distribution paramétrique connue (ex., normale, gamma). Par contre, le modèle prédictif Copula-BMA ne requiert pas une telle hypothèse et élimine aussi l'étape de transformation de puissance, qui est nécessaire pour le BMA. Dans cette étude, onze types de distributions marginales univariées et six fonctions de copule de différents niveaux de complexité ont été explorés dans un cadre Copula-BMA. Cela a permis de représenter de manière exhaustive la structure de dépendance entre des couples de débits prévus et observés. Les résultats démontrent la supériorité du Copula-BMA par rapport au BMA pour réduire le biais dans les prévisions et maintenir une dispersion appropriée pour tous les horizons de prévision. / Hydrological simulations and forecasts are subject to various sources of uncertainties. Forecast uncertainties are unfortunately inevitable when conducting the deterministic analysis of a dynamical system. The cascade of uncertainty originates from different components of the forecasting chain, such as the chaotic nature of the atmosphere, various initial conditions and boundaries, necessarily imperfect hydrologic modeling, and the inconsistent stationnarity assumption in a changing environment. Ensemble forecasting is a powerful tool to represent error growth in the dynamical system and to capture the uncertainties associated with different sources. Thiboult et al. (2016) constructed a 50,000-member great ensemble that accounts for meteorological forcing uncertainty, initial conditions uncertainty, and structural uncertainty. This large ensemble can also be separated into sub-components to untangle the three main sources of uncertainties mentioned above. In asimilar experiment, another multimodel hydrological ensemble forecasting system implemented for different catchments was produced by Emixi Valdez. However,in the latter case, model outputs were simply pooled together, considering the members equiprobable. Although multimodel hydrological ensemble forecasting systems can be considered very comprehensive, they can still underestimate the total uncertainty. For instance, the meteorological forecasts in there search of Thiboult et al. (2016) were pre-tested on some watersheds. It was found out that the forecasting performance of data assimilation fades away quickly as the lead time progresses. In addition, operational forecasts users may not able to perfectly utilize all the forecasting tools (i.e., meteorological ensemble forcing, data assimilation, and multimodel) jointly. Therefore, there is still room for improvement to enhance the forecasting skill of such systems through proper statistical post-processing.The global objective of this research is to explore the proper use and predictive skill of various statistical post-processing algorithms by testing them on single-model and multimodel ensemble stream flow forecasts. First, we tested the post-processing skills of Affine kernel dressing (AKD) and Non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) over single-model H-EPSs. Those two methods are theoretically/technically distinct yet are both non-parametric. They do not require the raw ensemble members to follow a specific parametric distribution.AKD-transformed ensembles and the Pareto fronts generated with NSGA-II demonstrated the superiority of post-processed ensembles compared to raw ensembles. Both methods where efficient at eliminating biases and maintaining a proper dispersion for all forecasting horizons. For multimodel ensembles, two post-processors, namely Bayesian model averaging (BMA) and the integrated copula-BMA, are compared for deriving a pertinent joint predictive distribution of daily streamflow forecasts issued by five different single-model hydrological ensemble prediction systems (H-EPSs). BMA assign weights to different models. Forecasts from all models are then combined to generate more skillful and reliable probabilistic forecasts. BMA weights quantify the level of confidence one can have regarding each candidate hydrological model and lead to a predictive probabilistic density function (PDF) containing information about uncertainty. BMA improves the overall quality of forecasts mainly by maintaining the ensemble dispersion with the lead time. It also improves the reliability and skill of multimodel systems that only include two sources of uncertainties compared to the 50,000-member great ensemble from Thiboult et al (2016). Furthermore, Thiboult et al. (2016) showed that the meteorological forecasts they used were biased and unreliable on some catchments. BMA improves the accuracy and reliability of the hydrological forecasts in that case as well.However, BMA suffers from limitations pertaining to its conditional probability density functions (PDFs), which must follow a known parametric distribution form (e.g., normal, gamma). On the contrary, Copula-BMA predictive model fully relaxes this constraint and also eliminates the power transformation step. In this study, eleven univariate marginal distributions and six copula functions are explored in a Copula-BMA framework for comprehensively reflecting the dependence structure between pairs of forecasted and observed streamflow. Results demonstrate the superiority of the Copula-BMAcompared to BMA in eliminating biases and maintaining an appropriate ensemble dispersion for all lead-times.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/69503 |
| Date | 12 July 2021 |
| Creators | Xu, Jing |
| Contributors | Boucher, Marie-Amélie, Anctil, François |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xvii, 114 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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