Benyahya, Loubna
(2007).
Modélisation statistique de la température de l'eau en rivière et en régime non-hivernal.
Thèse.
Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 174 p.
Résumé
Le processus de prévision de la température de l'eau en rivière est entamé par le
développement et l'application des modèles appropriés permettant une bonne description
du régime thermique. La modélisation peut donc être un outil de gestion important, qui
permet de prédire la température de l'eau pour des conditions hydrométéorologiques
variées et donc d'en évaluer l'impact sur la qualité et la quantité d'habitat aquatique. Cette
thèse a donc pour but de proposer une nouvelle approche appropriée de modélisation
statistique de la température de l'eau.
La revue de littérature a montré que les modèles périodiques n'ont pas été employés
jusqu'à présent. Pourtant, ils offrent l'avantage de modéliser la variation périodique de la
fonction d'autocorrélation, une caractéristique souvent présente dans les séries hydroclimatiques
à petit pas de temps (hebdomadaires ou mensuelles). De plus, il ressort de la
revue de littérature que les modèles non-paramétriques (réseaux de neurones artificiels
(RNA) et k-voisins les plus proches (VPP)) sont très peu considérés, et donc ils demeurent
de nouvelles pistes pour déterminer s'ils pourront apporter une amélioration en terme de
performance par rapport aux modèles périodiques.
Une première étude a été effectuée afin de vérifier l'applicabilité du modèle périodique
autorégressif (PAR) et d'en souligner l'intérêt en comparant sa performance avec celle
d'une approche autorégressive courante (AR). Les données utilisées dans la modélisation
numérique sont les températures hebdomadaires de la rivière Deschutes (Oregon, États-Unis)
entre 1963-1980. La performance des deux modèles a été évaluée à l'aide de trois
critères numériques: la racine de l'erreur quadratique moyenne, le biais absolu et le
coefficient de Nash. Ces critères ont été calculés pour chaque année en utilisant une
technique de validation croisée de type "Jackknife". Les résultats préliminaires ont montré
que le modèle PAR et le modèle autorégressif existant présentent une performance
similaire dans la simulation des températures hebdomadaires. Toutefois, le modèle PAR est
capable de fournir pour chaque période de l'année des valeurs de biais plus stationnaires
que le modèle AR.
Pour tenter d'obtenir une modélisation plus réaliste et plus opérationnelle pour les
gestionnaires des ressources hydriques, une deuxième étude a été effectuée en incorporant
la température de l'air et le débit comme variables affectant le régime thermique. Deux
nouveaux modèles de température de l'eau sont alors proposés et comparés, soit le modèle
périodique autorégressif avec variables exogènes (PARX) et la méthode des k-voisins les
plus proches (VPP). Les données de température hebdomadaire de l'eau utilisées (1984-
2004), proviennent de la rivière Nivelle (Pyrénées atlantiques, France). Les résultats
obtenus dans ce volet de la thèse montrent que les deux méthodes sont équivalentes et
conduisent aux meilleurs résultats en terme de critères de performance. De plus, les
modèles VPP4 (modèle avec quatre variables explicatives) et PARX3 (modèle avec trois
variables explicatives) se démarquent de tous les autres modèles considérés.
En conclusion, en vertu de leur paramétrisation, les modèles périodiques précisément
développés dans le cadre de cette thèse, demeurent les plus appropriés, car de plus ils
préservent la persistance des températures hebdomadaires de l'eau, ils offrent une équation
explicitant la relation entre la température de l'eau et les variables explicatives.
Type de document: |
Thèse
Thèse
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Directeur de mémoire/thèse: |
St-Hilaire, André |
Co-directeurs de mémoire/thèse: |
Ouarda, Taha B.M.J.; Bobée, Bernard |
Mots-clés libres: |
modélisation statistique; température de l’eau; modélisation stochastique; approche
paramétrique; approche non-paramétrique; rivière Deschutes; rivière Nivelle |
Centre: |
Centre Eau Terre Environnement |
Date de dépôt: |
18 juin 2013 15:50 |
Dernière modification: |
28 sept. 2020 17:19 |
URI: |
http://espace.inrs.ca/id/eprint/1379 |
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