Quantifying the rain heterogeneity by X-band radar measurements for improving flood forecasting

Résumé : L'objectif de cette thèse était d'apporter une approche géophysique non linéaire à l'hydrologie urbaine. Elle a visé l'étude de la mise à l'échelle et de l'intermittence de la non-linéarité des précipitations, la réalisation d'une méthode de prévision stochastique à très court terme ("nowcast"), ainsi que son application aux processus hydrologiques dans les environnements (semi-) urbains. La partie modélisation hydrologique globale concerne la vallée de la Bièvre, zone semi-urbanisée de 110 km2 dans le sud-ouest de la région parisienne. Par conséquent, trois études différentes ont été réalisées dans cette zone à l'aide de deux modèles hydrologiques : le modèle conceptuel semi-distribué InfoWorks CS appliqué sur tout le bassin versant de Bièvre ; et le modèle physique complètement distribué Multi-Hydro, développé à l'École des Ponts ParisTech, appliqué sur deux sous-bassins versants de la Bièvre. Les principaux objectifs étaient de mieux comprendre les impacts de la variabilité spatio-temporelle des données pluviométriques en utilisant deux produits (les données radar bande-C de Météo-France avec une résolution de 1 km x 1 km x 5 min, et les données radar DPSRI band-X de l'ENPC à une résolution de 250 m x 250 m x 3.41 min) comme entrées pour les modèles, et d'identifier les capacités de chaque modèle pour traiter des données à une meilleur résolution, telles que la bande-X. Ensuite, les résultats obtenus démontrent que la fiabilité des simulations hydrologiques dépend intrinsèquement des caractéristiques des données pluviométriques. De plus, les données du radar bande-X pourraient mesurer des pics de précipitations plus élevés et le modèle complètement distribué était plus sensible à une meilleure résolution des données pluviométriques. Par la suite, des données de pluie provenant des radars météorologiques situés à des endroits complètement différents (Brésil, France, Japon) ont été analysées et comparées statistiquement afin d'améliorer la compréhension générale du comportement scalant des précipitations. De plus, le théorème d'intersection a été appliqué pour mettre en évidence les impacts de la variabilité spatiale d'un réseau virtuel de pluviomètres, qui a été généré en considérant l'emplacement des centres de masse de chaque sous-bassin versant de la vallée de la Bièvre. Ainsi, il a été possible d'identifier que la fractalité du réseau virtuel a conduit à une perte d'information importante des champs de pluie, biaisant leurs statistiques. Cela indique que le processus commun (largement retrouvé dans la littérature) de calibration des données radar à l'aide de pluviomètres devrait correctement prendre en compte cette fractalité. Enfin, une nouvelle approche de prévision stochastique immédiate a été proposée, à l'aide du modèle des multifractals universels (UM) en cascades continues. Cette méthode a été appliquée aux données des radars pluviométriques de la région amazonienne brésilienne et de Paris. Bien qu'il soit encore en développement et nécessite quelques améliorations, les premiers résultats obtenus avec ce modèle de prévision présenté ici sont vraiment encourageants et corroborent une fois de plus le besoin de données à haute résolution spatio-temporelle pour faire face aux crues soudaines
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Thèse
Environmental Engineering. Université Paris-Est, 2018. English. 〈NNT : 2018PESC1025〉
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Soumis le : mardi 8 janvier 2019 - 15:17:31
Dernière modification le : jeudi 10 janvier 2019 - 11:47:09

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Igor Da Silva Rocha Paz. Quantifying the rain heterogeneity by X-band radar measurements for improving flood forecasting. Environmental Engineering. Université Paris-Est, 2018. English. 〈NNT : 2018PESC1025〉. 〈tel-01973994〉

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