Gagnon, Patrick
(2012).
Désagrégation statistique de la précipitation mésoéchelle.
Thèse.
Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 245 p.
Résumé
La modélisation hydrologique nécessite des données de précipitation à une échelle spatiale
adaptée au bassin versant analysé. En passé récent, les données de précipitation proviennent
généralement d’observations aux stations météorologiques qui sont interpolées directement
(e.g. polygones de Thiessen, pondération inverse à la distance, krigeage). Pour les données
futures, que ce soit en prévision météorologique ou en projection climatique, la résolution
spatiale des champs de précipitation est déterminée par la grille du modèle numérique
utilisé. Dans la majorité des cas, la taille des tuiles de ces grilles est de l’ordre de la dizaine
de kilomètres, ce qui est trop grossier pour certaines applications hydrologiques sur de petits
bassins versants. Bien que la résolution spatiale des modèles météorologiques et climatiques
se raffine avec l’évolution des ressources informatiques et des connaissances physiques du
climat, un écart entre la résolution disponible à partir des modèles physiques et la résolution
nécessaire pour certaines applications demeure.
Pour palier ce problème, un modèle de désagrégation statistique de la précipitation, qui
distribue spatialement la précipitation d’une grille mésoéchelle (i.e. résolution > 10 km) vers
une grille à plus fine échelle, peut être appliqué. Les modèles de désagrégation utilisés jusqu’à
maintenant dans les applications hydrologiques ont l’avantage d’être simple à mettre en
application et nécessitent peu de temps de calcul comparativement aux modèles physiques.
La simplicité d’un modèle le rend accessible pour un plus grand nombre d’utilisateurs
potentiels et le faible temps de calcul permet aussi de produire plusieurs champs désagrégés
pour un même événement. Cependant, ces modèles ont comme principal inconvénient de
donner des champs de précipitation comportant des discontinuités visibles ne reflétant pas
la structure spatiale observée de la précipitation.
L’objectif principal de la thèse est de développer un modèle de désagrégation statistique de la
précipitation mésoéchelle produisant des structures spatiales réalistes. L’échantillonnage de
Gibbs, une méthode Monte Carlo par chaîne de Markov, est choisi pour produire les valeurs
désagrégées. Cette méthode permet de générer un ensemble de valeurs (ici, l’ensemble des
valeurs désagrégées sur les pixels d’une tuile de la grille à résolution mésoéchelle) lorsque la
distribution statistique de chaque élément (ici, chaque pixel qui subdivise la tuile) dépend
des autres éléments de l’ensemble et qu’aucun élément n’est connu. La thèse comporte trois
objectifs spécifiques : (i) le développement du modèle sur une région avec peu de relief, (ii)
l’adaptation du modèle à une région montagneuse, et (iii) l’application du modèle pour
la modélisation hydrologique d’un événement de pluie intense sur un petit bassin versant
québécois.
La région avec peu de relief étudiée se situe dans les États de la Floride, de l’Alabama,
de la Géorgie et de la Caroline de Sud, au sud-est des États-Unis, et couvre environ
400 × 400 km². Des données journalières observées à fine résolution (environ 4 km) de 2002
à 2005 sont utilisées pour définir la structure du modèle et pour en estimer les paramètres.
La précipitation sur un pixel est supposée issue de la distribution lognormale avec espérance
égale à la moyenne des huit pixels les plus proches à laquelle s’ajoutent deux termes : un
tenant compte de la distance des pixels les plus proches et un autre tenant compte de
l’anisotropie, définie à partir de la vitesse et de la direction du vent à 700 hPa. L’écart-type
de la précipitation sur un pixel croît en fonction de l’espérance et de l’énergie potentielle
de convection disponible durant l’événement. Au total, le modèle compte cinq paramètres
à estimer. Les données journalières observées de 2006 à 2008 sont comparées aux données
désagrégées par le modèle. Dans l’ensemble, le modèle reproduit avec justesse la corrélation
spatiale et l’anisotropie. Le modèle reproduit plus difficilement les valeurs extrêmes associées
aux événements convectifs.
L’adaptation du modèle à une région montagneuse se fait en considérant un territoire
d’environ 300 × 300 km² situé dans les États de Washington et de l’Oregon, au nord-ouest
des États-Unis. L’analyse des données journalières observées à fine résolution de 2002 à
2005 a mené à l’ajout au modèle de la Partie I d’un seul terme pour tenir compte de la
topographie. Ce terme dépend de l’anomalie topographique, qui correspond, grosso modo, à
la différence entre l’altitude observée sur un pixel et l’altitude estimée à partir des pixels du
voisinage. Contrairement au sud-est des États-Unis, la vitesse et la direction du vent n’ont
pas permis d’expliquer l’anisotropie dans cette région à topographie complexe. Néanmoins,
le modèle, appliqué à la précipitation journalière de 2006 à 2008, reproduit adéquatement
les plus importantes pointes locales de précipitation causées par la topographie. Il a aussi
été observé que le modèle sans le terme tenant compte de la topographie est capable
de reproduire l’impact de cette topographie lorsque les variations d’altitude sont peu
importantes.
L’application en modélisation hydrologique du modèle développé au sud-est des États-Unis
se fait sur un événement de pluie intense sur le bassin de la rivière des Anglais, à la frontière
entre le Québec (Canada) et l’État de New-York (États-Unis). Le modèle hydrologique
distribué HYDROTEL est utilisé. Les débits simulés varient selon la méthode utilisée
pour répartir spatialement la pluie, illustrant l’importance d’un modèle de désagrégation
adéquat. Les résultats montrent que le modèle amène une valeur ajoutée par rapport à
l’interpolation puisqu’il peut produire un ensemble de champs de précipitation pour un seul
événement. Pour un gestionnaire, un ensemble de valeurs facilite le processus décisionnel
puisqu’il permet d’illustrer l’incertitude sur les résultats d’une simulation. Aussi, le modèle
reproduit généralement bien l’emplacement de la pointe de précipitation de l’événement,
mais la sous-estime. L’impact de la désagrégation diminue avec la superficie drainée, mais est
toujours présent à l’exutoire du bassin (730 km²). Le débit simulé est fortement conditionné
par la précipitation utilisée en entrée, mais dépend aussi beaucoup des types de sol et du
calage des paramètres du modèle hydrologique.
Type de document: |
Thèse
Thèse
|
Directeur de mémoire/thèse: |
Rousseau, Alain N. |
Co-directeurs de mémoire/thèse: |
Caya, Daniel; Mailhot, Alain |
Mots-clés libres: |
désagrégation spatiale; modèle statistique; précipitation; grille mésoéchelle; hydrologie; modélisation |
Centre: |
Centre Eau Terre Environnement |
Date de dépôt: |
03 oct. 2013 15:31 |
Dernière modification: |
29 sept. 2020 15:55 |
URI: |
http://espace.inrs.ca/id/eprint/1538 |
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