Titre : Régionalisation d’un modèle hydrologique distribué pour la modélisation de bassins non jaugés - Application aux vallées de la Loire et de la Durance.
Résumé : Pour fournir des simulations fiables, les modèles hydrologiques nécessitent généralement le calage de leurs paramètres sur des observations de débit. Toutefois, ces dernières sont limitées et la plupart des bassins versants sont non jaugés : leurs observations sont insuffisantes voire inexistantes. Par conséquent, des méthodes alternatives, regroupées sous le terme de "régionalisation", sont nécessaires pour estimer les paramètres des modèles. Ces méthodes ont été au cœur d’une décennie de recherche internationale : la décennie Predictions in Ungauged Basins 2003-2012. Si elle n’a pas permis l’harmonisation des pratiques, trois types de méthode peuvent être distingués : (i) la transposition qui s’appuie sur les paramètres calés sur des bassins jaugés, (ii) la prescription qui s’appuie sur des caractéristiques physio-climatiques et (iii) la contrainte qui s’appuie sur une signature hydrologique disponible sur les bassins non jaugés.
Le travail présenté propose de combiner ces trois méthodes afin de régionaliser les paramètres d’un modèle distribué : MORDOR-TS. Ce modèle conceptuel à réservoir est spatialisé en mailles hydrologiques s’appuyant sur la topographie, elles-mêmes distribuées en bandes d’altitude. Afin d’évaluer la stratégie de régionalisation de ce modèle distribué, un schéma de validation spatial est adopté : le 50/50 spatial split-sample test. Celui-ci consiste à diviser les données hydrométriques en deux échantillons similaires : (i) un échantillon de calage constitué de stations jaugées à partir desquelles sont estimés les paramètres du modèle et (ii) un échantillon de validation constitué de stations pseudo-non jaugées à partir desquelles sont analysées a posteriori les performances de la régionalisation. Pour cela, l’adéquation entre les débits observés et simulés est quantifiée à l’aide du critère KGE appliqué à quatre signatures hydrologiques : les débits journaliers, le régime journalier interannuel, les crues et les étiages.
Le cadre expérimental présenté ci-dessus est appliqué sur la période 1980-2012 à deux grands bassins versants français : la Loire à Gien qui s’étend sur plus de 35 000 km2 et dont le caractère est essentiellement pluvial, et la Durance à Cadarache qui draine plus de 11 700 km2 et dont le caractère nival est particulièrement marqué. Le modèle hydrologique de chacune des deux vallées est implémenté à une résolution spatiale de l’ordre de 100 km2 et au pas de temps journalier. Il est régi par 12 paramètres conceptuels par maille pour la Loire et 13 pour la Durance. Grâce à un important réseau hydrométrique, une large base de données critiquées est constituée. Elle est répartie en deux échantillons (calage et validation) composés chacun de 53 stations hydrométriques pour la Loire et 17 pour la Durance.
À partir des trois méthodes de régionalisation, le degré de spatialisation est adapté aux différents paramètres du modèle, en fonction de leurs caractéristiques et de leur rôle hydrologique. Les paramètres peu sensibles ou équifinaux sont prescrits uniformément sur l’ensemble des mailles hydrologiques de la vallée. Les paramètres analogues à une caractéristique physio-climatique quantifiable sont, quant à eux, prescrits à l’échelle des mailles hydrologiques. Les paramètres liés à une donnée proxy relative au débit sont contraints à l’échelle des bassins intermédiaires jaugés et pseudo-non jaugés. Enfin, tous les autres paramètres sont transposés selon un motif spatial construit d’après la localisation des stations hydrométriques, et pour certaines mailles, d’après un indice de similarité physio-climatique.
In fine, l’approche multi-méthode et multi-motif proposée (i) réduit considérablement le nombre de degrés de liberté du modèle, (ii) améliore la représentation de la variabilité physique du bassin et (iii) améliore très nettement les performances des simulations. En contexte non jaugé (stations de validation), la spatialisation des paramètres permet un gain d’environ 10 %, l’approche multi-méthode et multi-motif apportant en particulier un gain d’environ 7 % par rapport à une méthode de transposition unique. Malgré ces gains, la spatialisation des paramètres demeure de second ordre par rapport à la spatialisation des forçages météorologiques dont l’impact est en moyenne 6 fois plus important.
Thèse CIFRE en partenariat avec EDF DTG Grenoble et METIS