Modélisation de la température de l’eau en rivière à l’aide du modèle additif généralisé et comparaison avec d’autres approches statistiques.

Laanaya, Fatima (2015). Modélisation de la température de l’eau en rivière à l’aide du modèle additif généralisé et comparaison avec d’autres approches statistiques. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de la terre, 92 p.

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Résumé

La prévision du processus thermique en rivière implique le développement et l’application des approches appropriées aptes à produire des prédictions précises et stables. Cette prévision peut se faire à base de deux catégories de modèles, déterministes et statistiques. La modélisation statistique est un outil qui nécessite moins d’intrants. Elle permet de quantifier les effets des conditions hydrométéorologiques (ex. température de l’air, débit, …) sur la température d’un cours d’eau et d’évaluer l’impact de cette dernière sur la qualité et la quantité des ressources aquatiques. Le but de cette étude est de tester l’applicabilité du modèle additif généralisé (MAG) à simuler la température de l’eau et de mettre en valeur son intérêt en le comparant à deux approches statistiques paramétriques déjà existantes, soit le modèle logistique et le modèle de régression des résidus1 «Ce modèle de régression de résidus a souvent été appelé stochastique, bien qu’il ne le soit pas statistiquement parlant. Cette nomination inappropriée est une confusion en modélisation thermique entre le modèle autorégressif d’ordre 2 et le modèle de régression linéaire des résidus de la température de l’eau et les effets retardés d’ordre 1 et 2 des résidus de la température de l’air». La revue de littérature a montré que le modèle MAG, un modèle non paramétrique, n’a pas été exploré par des études antérieures de la température de l’eau. Il a l’avantage d’être très flexible pour capter la tendance présentée par les données. C’est un outil de modélisation très populaire dans les études environnementales et épidémiques. Le modèle a été évalué sur des données d’un site de la rivière Ste-Marguerite (Canada), une rivière ayant une population de saumon Atlantique, qui préfère les eaux relativement froides. Les moyennes journalières enregistrées sur ce site de la température de l’eau, de l’air et le débit couvrent la période de 2007 à 2013. La comparaison des trois modèles MAG, logistique et régression des résidus est effectuée selon trois indices d’évaluation, l’erreur de prévision (the root mean square error : RMSE), le biais (B) et le coefficient de Nash-Sutcliff (Nash-Sutcliffe coefficient of effeciency : NSC). En utilisant la technique de validation croisée, ces indices ont été calculés pour chaque année et pour toute la période d’étude. Les résultats de cette procédure ont montré que le modèle MAG performe mieux, suivi par la régression des résidus suivie par le modèle logistique.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	St-Hilaire, André
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Gloaguen, Erwan
Mots-clés libres:	modèle additif généralisé; modèle MAG; température de l’eau; température de l’air; débit; modèle logistique; modèle de régression des résidus; statistique
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	29 mars 2016 21:13
Dernière modification:	29 mars 2016 21:13
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/3338

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