Les inondations présentent une grande menace à la sécurité humaine et matérielle. Les effets associés à ces phénomènes naturels risquent d'augmenter encore plus avec les tendances liées aux changements climatiques. Il est donc important de disposer d'outils de prévision et de prévention des crues fiables afin de mitiger les conséquences dévastatrices reliées. La mise en œuvre de ces outils implique des processus physiques assez complexes et nécessite beaucoup de données avec toute l'incertitude associée. Dans cette thèse, on explore les différentes sources d'incertitudes liée à la détermination des niveaux d'eau en rivières principalement dans un contexte de prévision où l'incertitude liée aux données de forçage est très importante. Les analyses conduites sont appliquées à la rivière Chaudière au Québec. En premier lieu, nous avons exploré les différentes sources paramétriques d'incertitude associées à la modélisation hydraulique dans un contexte de simulation avec un accent sur l'amélioration de la calibration du modèle hydraulique. Par la suite, dans un contexte de prévision opérationnel, on a évalué la propagation des sources d'incertitude de la prévision atmosphérique au modèle de rivière en passant par les prévisions hydrologiques avec des techniques probabilistes d'ensemble. La quantification de l'incertitude a montré que les données de forçage sont celles qui contribuent le plus à la description de l'incertitude dans la détermination des niveaux d'eau. L'incertitude paramétrique, dans un contexte de prévision, est quant à elle négligeable. Le recours à des prévisions d'ensemble a permis de produire une prévision de niveau d'eau assez fiable et a montré que celle-ci est fortement liée à la qualité des données qui proviennent de la chaine de prévision hydrométéorologique à l'amont du système de prévision proposé. / Floods are a major threat to human and infrastructure security. The impacts of these natural hazards are likely to increase further with climate change trends. It is therefore important to develop reliable flood forecasting and mitigation tools to help reduce their devastating consequences. The implementation of these tools involves quite complex physical processes and requires a lot of data with all the associated uncertainty. In this thesis, we explore and evaluate the different sources of uncertainty related to the determination of water levels in rivers mainly in a forecasting context where the uncertainty related to forcing data is very important. The analysis carried out is applied to the Chaudière River in Quebec. First, we explored the various parametric sources of uncertainty associated with hydraulic modelling in a simulation context with a focus on improving the calibration of the hydraulic model. Then, in an operational forecasting context, we evaluated the propagation of uncertainty sources from climate forecast to the river model through hydrological forecasting using ensemble driven techniques. Quantification of uncertainty showed that forcing data contribute the most to the description of uncertainty in water level determination and the parametric uncertainty, in a forecasting context, is very negligible. The adoption of ensemble forecasts allowed us to provide reliable water level forecasts and showed that they are highly dependent on the quality of the data produced by the hydrometeorological forecast chain upstream of the proposed forecasting system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/70728 |
| Date | 19 November 2021 |
| Creators | Bessar, Mohammed Amine |
| Contributors | Anctil, François, Matte, Pascal |
| 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 (xiv, 129 page), application/pdf |
| Coverage | Québec (Province) Chaudière, Rivière (Les Chutes-de-la-Chaudière) |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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