Modélisation statistique des sédiments en suspension dans le fleuve Saint-Jean, Nouveau-Brunswick.

Ouellet-Proulx, Sébastien (2013). Modélisation statistique des sédiments en suspension dans le fleuve Saint-Jean, Nouveau-Brunswick. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de l'eau, 122 p.

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Résumé

Le port de Saint-Jean, situé dans l'estuaire du fleuve Saint-Jean(FSJ), au Nouveau Brunswick, dans la baie de Fundy, est le plus grand port de l'est du Canada. Chaque année, l'autorité portuaire doit draguer de grands volumes de sédiments du lit pour maintenir une profondeur suffisante pour la circulation des grands navires commerciaux. Toutefois, la grande variation interannuelle des volumes dragués inflige une incertitude budgétaire quant aux coûts de dragage annuels du port. La présente recherche vise à investiguer certaines causes de cette variation interannuelle. Ses principaux objectifs sont les suivants: 1) vérifier la pertinence de l'utilisation des variables hydrométéorologiques couramment mesurées pour prédire les concentrations de sédiments en suspension (CSS) dans le FSJ; 2) comparer différentes approches pour bâtir un modèle statistique d'estimation des CSS au pas de temps horaire à partir des variables sélectionnées à l'objectif 1; 3) suggérer l'utilisation d'un modèle pour pallier l'absence de programme de mesure des CSS dans le FSJ; 4) tester les relations possibles entre la variabilité interannuelle des variables hydrométéorologiques et les volumes de sédiments dragués. Des mesures horaires de turbidité transformées en concentrations en sédiments en suspension, ainsi que des mesures de pluviométrie et de débit ont permis de développer des méthodes de modélisation des CSS en lien avec les trois premiers objectifs. Les relations statistiques qui relient les CSS aux variables hydrométéorologiques ont été évaluées quantitativement à l'aide des coefficients de Pearson et de Spearman, alors que des corrélogrammes ont été bâtis pour démontrer qu'il existe un délai entre l'événement pluvieux et le transport sédimentaire qui y est associé. Des coefficients de corrélation élevés ont été calculés entre les CSS et le niveau d'eau qui survient 10 jours avant le début de l'événement de transport, ainsi qu'entre les CSS et la pluie cumulée durant les 17 jours précédant cette mesure.Le 4e objectif a été réalisé, quant à lui, grâce aux données annuelles de dragage fournies par l'Autorité portuaire de Saint-Jean (APSJ). Une analyse des corrélations a été effectuée entre les volumes dragués et les variables hydrométéorologiques du bassin versant. Les variables significativement corrélées ont été utilisées comme prédicteurs potentiels pour l'ajustement d'une régression linéaire multiple. Une sélection pas-à-pas ainsi qu'une sélection exhaustive (toutes les combinaisons de prédicteurs ont été testées et comparées selon le calcul du R² ajusté) ont été testées pour choisir les prédicteurs à inclure dans le modèle. Deux variables ont été sélectionnées: le débit maximal moyen de juin (JunQmax; r = 0,63) et la précipitation printanière totale (PcpnSpring). Deux types de modèles statistiques ont été développés et calés pour l'estimation des CSS horaires: une courbe de tarage débit-sédiment (SRC) et l'algorithme M5'(MS'), un arbre de régressions utilisant diverses combinaisons de prédicteurs. Ces modèles ont ensuite été comparés à l'aide de mesures de performances (R2 , RRMSE et biais relatif). Les meilleurs résultats ont été obtenus grâce au modèle MS' à quatre prédicteurs (la différence de niveau d'eau entre à t - 240 heures et t - 408 heures, de niveau d'eau à t - 240 heures, la pluie cumulée entre t = 0 et t - 408 heures et la vitesse du courant à t = 0), avec unR² = 0,72 en calibration et un R² = 0,46 en validation. Lorsque les CSS ont été multipliées par les débits observés, la charge totale a été sous-estimée par 1,41 % en période de calibration et surestimée de 2,38 % en période de validation. Enfin, le modèle MS' a permis d'obtenir des résultats supérieurs à ceux obtenus par l'utilisation de la SRC. La régression multiple, ajustée avec succès sur l'ensemble des données de dragage, a permis d'expliquer 68 % de la variance avec une racine de l'erreur quadratique relative (RRMSE) de 0,16. Le même modèle testé par validation croisée a permis d'obtenir un R² de 0,59, et un RRMSE de 0,19.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	St-Hilaire, André
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Courtenay, Simon C.et Haralampides, Katy
Mots-clés libres:	Saint-Jean, Nouveau-Brunswick; rivière Saint-Jean; port; draguage; sédiments; concentrations de sédiments en suspension (CSS); analyse statistique; variables hydrométéorologiques
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	03 juill. 2018 13:48
Dernière modification:	03 juill. 2018 13:49
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/6938

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