Prévision thermique d’ensemble en rivière avec assimilation de données.

Ouellet-Proulx, Sébastien (2018). Prévision thermique d’ensemble en rivière avec assimilation de données. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 222 p.

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Résumé

Les températures élevées de l’eau en rivière sont largement reconnues comme une source de stress pour certains organismes aquatiques, tels que les salmonidés. Dans plusieurs cours d’eau, des mesures d’atténuations doivent être mises en place pour réduire l’impact de ces températures sur la faune aquatique locale. Des travaux récents ont mis en évidence l’importance de la prévision de la température l’eau pour assurer la bonne implantation de ces mesures. On y insiste par ailleurs sur le besoin de mieux comprendre et quantifier l’incertitude associée à la prévision de température de l’eau. Alors que plusieurs éléments de modélisation sont reconnus comme sources d’incertitude de la prévision de la température de l’eau, leur contribution spécifique demeure peu connue et faiblement documentée. Les travaux qui composent ce document proposent une méthodologie qui s’insère dans un processus de modernisation du modèle hydrologique CEQUEAU. Ils ont été effectués dans le but de rendre possible la prévision de la température de l’eau à court terme. L’incertitude des intrants météorologiques a été investiguée à travers la production de prévisions d’ensemble. Pour assurer la bonne représentation des états initiaux au moment de la prévision, un algorithme d’assimilation de données hydrologiques et thermiques a été intégré au processus prévisionnel. Afin de contribuer à l’amélioration de la formulation du modèle, diverses méthodes d’estimation de l’évaporation et de l’évapotranspiration ont été testées. Cet exercice a notamment permis d’évaluer l’incertitude associée à la simulation de ces deux processus. Pour la première fois, le modèle thermique a été utilisé afin de permettre la prévision à court terme. On observe une forte propagation de l’incertitude des intrants météorologiques sur l’incertitude de la prévision thermique (Article 1). Cette propagation est toutefois moindre sous un régime d’écoulement régulé par rapport à un écoulement naturel. Bien que la prise en considération de l’incertitude des intrants météorologiques permette d’assurer une bonne fiabilité (une bonne représentation statistique de l’incertitude) de la prévision thermique à moyen terme (cinq jours), un manque de fiabilité afflige la prévision à court terme (un jour). Le recours à l’assimilation de données par filtres particulaires démontre un excellent potentiel pour assurer la correction des variables d’état du modèle avant l’émission d’une prévision thermique (Article 2). Lorsqu’un nombre adéquat de particules est utilisé, le filtre particulaire permet aussi de garantir une dispersion juste de la prévision d’ensemble, et en assure ainsi la fiabilité. Par ailleurs, les résultats ont permis de démontrer l’importance de distinguer l’estimation de l’évapotranspiration et l’évaporation à la surface des eaux libres lors d’une modélisation thermique (Article 3). Ils illustrent aussi la forte influence du choix de la méthode d’estimation sur les simulations hydrologiques et thermiques subséquentes. Cette influence est toutefois comparable à l’influence de la paramétrisation du modèle. Enfin, cette thèse vise à mettre en évidence et documenter trois importantes sources d’incertitude associées à la modélisation de la température de l’eau : les états initiaux, la formulation du modèle ainsi que ses intrants. L’exercice est effectué dans un objectif de quantification et de représentation de cette incertitude pour l’émission de prévisions d’ensemble de la température de l’eau.

High water temperature is widely recognized as a cause of stress for aquatic organisms such as salmonids. In many river systems, mitigation measures must be put in place to reduce the impact of those temperatures on local aquatic fauna. Recent work has demonstrated the importance of using water temperature forecasts to ensure a proper implementation of such measures. The need to better understand and quantify uncertainties associated with water temperature forecasts is highlighted. While various modelling elements are known to propagate uncertainty within a thermal forecast, their respective contribution to the overall model uncertainty remains little known and poorly documented. Research work that is described in this document put forward a methodology that is an integral part of a modernisation process of the hydrological model CEQUEAU. It was conducted with the aim to enable the production of short-range water temperature forecasts. The uncertainty carried by meteorological inputs has been investigated through ensemble forecasts. To ensure a proper representation of the initial conditions of the model before launching the forecast, a data assimilation algorithm of both hydrological and thermal data was integrated into the forecasting process. In order to contribute to the improvement of the CEQUEAU model, various estimation methods of evaporation and evapotranspiration were tested. This work allowed to evaluate the uncertainty associated with simulating these two processes. The thermal module of the CEQUEAU model was used for the first time to produce water temperature forecasts (Article 1). An important uncertainty was propagated to water temperature forecasts by meteorological inputs. This uncertainty propagation is however of lesser importance under regulated flow regime compared to a natural flow. Although the inclusion of meteorological uncertainty allows a good forecast reliability (adequate statistical representation of the uncertainty) for a mid-range forecast (five days), a lack of reliability is evident for short-range forecasts (one day). The use of particle filters showed an excellent potential to perform state variable correction before launching the model in forecasting mode (Article 2). When an adequate number of particles is used, the particle filter allows to produce a properly spread forecast, and thus ensures reliability. The results also showed the importance of separating the estimation of evapotranspiration and open water evaporation when modelling water temperature (Article 3). They also demonstrate the strong influence of the estimation of evaporative fluxes on subsequent hydrological and thermal modelling. However, this influence is similar to model parametrisation. The following thesis aims at highlighting and documenting three important sources of uncertainty associated with water temperature modelling: initial conditions, model formulation and meteorological inputs. The research process was done with the objective of quantifying and representing this uncertainty within a water temperature forecasting framework.

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	St-Hilaire, André
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Boucher, Marie-Amélie
Mots-clés libres:	modélisation; prévision d’ensemble; incertitude; évaporation; évapotranspiration; assimilation de données; filtre particulaire; modelling; ensemble forecast; uncertainty; evaporation; evapotranspiration; data assimilation; particle filter
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	19 oct. 2018 15:24
Dernière modification:	09 nov. 2021 20:20
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/7621

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