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Chaîne ensembliste de prévision des crues. Modélisation hydrologique des bassins versants à partir des prévisions de pluies AROME et étude de quantification des incertitudes

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Niveau requis : Master 2 ou Ecole d'ingénieur
Date de début : 5 mars 2018
Durée de la mission : 6 mois
Date limite des candidatures : 30 novembre 2017
Rémunération : 650 euros net/mensuel

Ce sujet est proposé dans le cadre d’une collaboration entre le CECI, le LHSV, EDF, le réseau
CEREMA/SCHAPI/SPC et le CNRM. L’objectif est de démontrer la faisabilité d’une chaîne
hydrologie/hydraulique ensembliste pour la prévision des crues en utilisant des prévisions ensemblistes de
pluie du modèle AROME (PEARO). Ce stage s'insère dans le travail de thèse d'Anne-Laure Tiberi (ALT –
au CEREMA Brest). Cette étude engage un travail de modélisation et d'utilisation de produits issus de la
modélisation dans trois domaines applicatifs : la dynamique atmosphérique à l’échelle kilométrique,
l'hydrologie et l'hydraulique pour les bassins de la Marne et de l'Odet en France.
L’extension des échéances de prévision des crues représente un enjeu majeur et ouvre la voie vers une
meilleure anticipation et donc une meilleure gestion du risque d’inondation. Pour établir une prévision en
temps réel des débits et des hauteurs d'eau dans la rivière, les apports hydrologiques (débits) amonts et
latéraux doivent être prévus à l’aide d’un modèle hydrologique à partir des données de pluie mesurées
(pluviomètres ou radar) ou prévues. Les Modèles Régionaux de Climat (RCM à 50 km, tels qu'AROME)
permettent de prévoir la pluie à une résolution spatiale en accord avec la taille des bassins hydrologiques,
pour des échéances allant jusqu'à +36h. L’enchaînement des 3 modèles RCM, hydrologique, hydraulique
permet de prévoir l’état hydraulique de la rivière au-delà du temps de transfert du bassin hydrologique, la
limite donnée par la qualité de la pluie prévue et les incertitudes sur les paramètres hydrologiques et
hydrauliques. Par conséquent, une prévision déterministe chaînée des 3 modèles est peu fiable et doit être
délaissée au profit d’une approche ensembliste. Il s’agit non plus d’estimer le débit dans la rivière mais une
gamme de débit probabilisée ; approche est tout à fait compatible avec l’estimation du risque de dépassement
de seuil (jaune, orange, rouge) et d’inondation, et permettant au prévisionniste de déterminer des prévisions
avec les incertitudes associées.
A ce jour, les 12 membres de la PEARO sur 12/2015-06/2016 produits par le CNRM ont été comparés de
manière journalière (cumul sur 24h) aux pluies de bassins mesurées et aux prévisions cumulées RR3 sur les
pixels des pluies de bassin. La modélisation hydrologique (non spatialisée) des bassins est réalisée avec le
logiciel GRP (IRSTEA) et la modélisation hydraulique est réalisée avec le logiciel MASCARET (EDF). Les
données ainsi que les modèles sont donc disponibles pour le stage.
Les objectifs principaux du stage sont :
– mettre en place une modélisation hydrologique spatialisée,
– réaliser une étude de quantification des incertitudes (UQ) sur les modèles spatialisé et non-spatialisé par
rapport aux paramètres hydrologiques (frottement, déficit initial des réservoirs, temps de transfert,
coefficient de production…). L'étude UQ sera menée avec une approche de type Monte Carlo (non
intrusive) en s'appuyant sur la librairie OpenTurns (EDF) dédiée au UQ et sur la plateforme BATMAN
(CECI) qui permet de gérer aisément la mise en données, l'intégration et le post-traitement de runs
d'ensembles.
Références :
– S. Barthélémy, S. Ricci, M.C. Rochoux, E. Le Pape, O. Thual. Ensemble-based data assimilation for operational flood forecasting –
On the merits of state estimation for 1-D hydrodynamic forecasting through the example of the “Adour maritime” river. Journal of
Hydrology 552C (2017) pp. 210-224, HYDROL22071, 10.1016/j.jhydrol.2017.06.017.
– Johan Habert, Sophie Ricci, Olivier Thual, Etienne Le Pape, Andrea Piacentini, Nicole Goutal, Mélanie Rochoux, G. Jonville,
Reduction of the uncertainties in the water level-discharge relation of a 1D hydraulic model in the context of operational flood
forecasting. Journal of Hydrology, HYDROL20865, DOI : 10.1016/j.jhydrol.2015.11.023, , vo. 532, p52–64, 2016.

 

Contacts :

Sophie Ricci
Chercheur au CECI (Toulouse)
05 61 19 31 28
ricci@cerfacs.fr

Anne-Laure Tiberi-Wadier
Ingénieure au Cerema
En thèse à l'Université Paris-Est
02 98 05 76 26
anne-laure.tiberi-wadier@cerema.fr

Nicole Goutal

Ingénieur à EDF/Directrice du LHSV (Chatou)

01 30 87 82 37 nicole.goutal@edf.fr