Analyses d'incertitudes dans le processus de modélisation de la qualité de l'eau en rivière.

Rondeau, Nathalie (1990). Analyses d'incertitudes dans le processus de modélisation de la qualité de l'eau en rivière. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de l'eau, 115 p.

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Résumé

Actuellement, l'un des champs de recherche des plus actifs en modélisation de la qualité de l'eau consiste à évaluer le niveau de fiabilité des prédictions. Ce niveau de fiabilité dépend directement des incertitudes associées aux entrées du modèle ainsi que de la structure du modèle lui-même. L'étude de ces incertitudes est essentielle si l'on désire utiliser les modèles à des fins de gestion car elles peuvent être assez larges pour rendre les prédictions du modèle sans valeur. La présente étude vise à démontrer l'utilité et la signification des méthodes d'analyse des incertitudes dans un but de gestion des ressources en eau au Québec. Le logiciel QUAL2E-UNCAS est choisi car il intègre un modèle de qualité et des fonctions statistiques. Les trois méthodes d'analyse des incertitudes disponibles sont: analyse de sensibilité, analyse de l'erreur de premier ordre et méthode de Monte Carlo. Le modèle QUAL2E est appliqué à un cas hypothétique. Les données proviennent d'essais de calibration et de validation non représentatifs réalisés sur la rivière Petite Décharge à Alma. Les processus modélisés pour décrire l'évolution de l'oxygène dissous sont ceux reliés à l'évolution de la demande biochimique en oxygène (DBO), de la demande benthique, de la nitrification et de la réaération. Les analyses d'incertitudes réalisées concernent dix entrées du modèle soit: - concentration en oxygène dissous à l'amont; - concentration en DBO à l'amont; - concentration en azote total Kjeldahl (Ntk) à l'amont; - paramètre de dégradation de la DBO; - paramètre de demande benthique; - paramètre d'oxydation du Ntk; - paramètre de réaération; - variables hydrauliques (débit, vitesse, profondeur). Les différentes analyses effectuées ont permis de déterminer quels sont les entrées les plus importantes sur la concentration en oxygène dissous du système modélisé. De plus, ces tests ont permis de démontrer laquelle des trois méthodes étudiées est la plus efficace, en se basant sur une approche quantitative de la mesure de l'incertitude et sur les performances de calcul. Les principales conclusions de la présente étude sont les suivantes: - les analyses d'incertitudes aident à réaliser les plans d'échantillonnage en guidant les modélisateurs vers les entrées les plus importantes à mesurer; - les analyses d'incertitudes permettent d'optimiser l'acquisition des données nécessaires car seuls les entrées sensibles doivent être mesurées précisément; - il convient de recueillir le plus de données possibles sur les entrées sensibles car la calibration et la validation du modèle seront facilitées; - les analyses d'incertitudes renseignent sur la fiabilité des prédictions du modèle en déterminant l'erreur totale associée à la sortie du modèle; - lorsque la sortie du modèle n'est pas affectée par les non linéarités, la méthode d'analyse de l'erreur de premier ordre s'avère la plus rapide et la plus complète. La sortie est affectée par les non linéarités lorsque, dans une analyse de sensibilité, celle-ci présente deux résultats différents pour une perturbation de même grandeur mais de signe opposé de l'une des entrées (-20% et +20%). En raison du caractère théorique de l'étude, les conclusions et la démarche de modélisation recommandée devrait être vérifiées par de plus amples investigations. La démarche recommandée, qui intègre les analyses d'incertitudes, vise à aider les gestionnaires à rentabiliser l'utilisation de modèles mathématiques à des fins de contrôle de la pollution des eaux de surface.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	Villeneuve, Jean-Pierre
Mots-clés libres:	analyse d’incertitude; modélisation; qualité; eau en rivière; modèle QUAL2E; analyse de sensibilité; analyse de l'erreur de premier ordre; méthode de Monte Carlo
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	15 janv. 2014 17:02
Dernière modification:	23 mai 2023 17:47
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/1957

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