Titre :	Contribution à l’étude d’un système de prévision d’ensemble : application au bassin versant du fleuve Sénégal en amont du barrage de Manantali.
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Didier Maria Ndione, Auteur
Editeur :	Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Eau, Qualité et Usages de L’eau
Année de publication :	2020
Importance :	198 P.
Format :	29 cm
Note générale :	thèse provisoire
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	prévision d’ensemble  bassin versant  fleuve Sénégal  barrage  Manantali  modélisation hydrologique  hydrologie  Hydraulique
Résumé :	La modélisation hydrologique est utilisée pour atténuer les conséquences des évènements extrêmes tels que les inondations et les sécheresses en anticipant sur les mesures à prendre à partir des résultats issus de prévision de débits. Cependant, les variables hydroclimatiques en question résultent de la combinaison d’un grand nombre de facteurs que le modèle climatique ou hydrologique ne peut pas prendre en compte de manière exhaustive. Une prévision exacte de ces variables est impossible à cause de la proportion élevée des incertitudes sur les mesures, les paramètres de calage et sur la formulation mathématique des modèles hydrologiques. Pour une appréciation plus rationnelle, il est judicieux de recourir aux systèmes de prévisions d’ensemble hydrologique qui prennent en compte le caractère aléatoire des variables hydroclimatiques. Les gestionnaires des barrages à buts multiples prennent les décisions à partir de résultats de prévisions dé-terministes par essence entachées d’erreurs. La question qui se pose est alors : comment inclure les erreurs de mo-délisation dans la prise de décision finale. C’est là que les méthodes ensemblistes attribuant une probabilité aux prévisions peuvent leur être d’un grand secours. Le barrage de Manantali est un barrage à buts multiples construit sur le Bafing, branche maîtresse du fleuve Sénégal en amont de Bakel. Les usages des volumes d’eau stockés dans ce barrage sont principalement le soutien de crue, le soutien d’étiage, le laminage des crues, l’entretien de la navigabilité, la production d’énergie électrique entre autres. Selon la disponibilité de la ressource, des conflits peuvent apparaitre entre ces différents usages. Un certain nombre d’outils a été mis au point pour la gestion de ces conflits. L’objectif de cette étude est de mettre au point un système de prévision d’ensemble en amont du barrage de Manantali au niveau la station de Bafing Makana qui sera intégré dans les outils de planification et de gestion des ressources en eau de la retenue de Manantali. Ce système permet d’intégrer les erreurs de modélisation et de prévision de débits à l’entrée du barrage dans la prise de décision. Un système de simulation d’ensemble de débits hydrologique autour du GR4J, préalablement calé et validé a été mise en place. Le GR4J a été forcé par un ensemble de précipitations statistiques dans un premier temps pour générer un ensemble brut de débits. Cet ensemble brut de base a été démultiplié en trois ensembles par application de trois méthodes de post-traitement (Silverman, Affine Kernel dressing avec stabilisateur de variance et sans stabi-lisateur de variance). Cette opération a également permis de sélectionner la meilleure approche de post traitement. Une approche de perturbation stochastique a ensuite été utilisée pour générer un ensemble de précipitations prévues. Cet ensemble de précipitations a servi d’entrée au modèle hydrologique HBV-Light préalablement calé et validé pour fournir en sortie un ensemble brut de débits prévus. La méthode de post-traitement précédemment re-tenue comme étant la plus appropriée a été appliquée sur l’ensemble ainsi obtenu. Les ensembles bruts de débits obtenus à partir des sorties des deux modèles hydrologiques (HBV-Light et GR4J) ont été combinés pour avoir un ensemble plus étendu de débits. La méthode de post traitement retenue pré-cédemment a été également appliquée à cet ensemble. Les ensembles ont été validés d’une part, par leur comparaison avec les observations associées à l’aide de critères d’évaluation déterministes et probabilistes (scores) et d’autre part à l’aide d’évaluations sur la base d’analyse de diagrammes (Evolutions, Attributs et ROCs). Les procédures conduisant aux ensembles de simulations donnent de très bonnes performances au sens des critères précédents à l’exception de celle faisant appel à la méthode de post-traitement sans stabilisateur de va-riance (Barrière logarithmique). Cette approche montre que le post-traitement apporte une amélioration lorsque la méthode d’estimation des paramètres est appropriée. Elle a permis par ailleurs, de bien choisir la méthode de post-traitement la plus appropriée pour l’amélioration des performances des systèmes de prévision d’ensemble destinés à la zone d’étude. Les systèmes de prévision d’ensemble faisant intervenir des ensembles de précipitations stochastiques avec le modèle hydrologique HBV-Light donnent de très bonnes performances. Le système constitué par la combinaison des deux modèles hydrologiques (GR4J et HBV-Light) conduit à des performances meilleures que celles observées pour les systèmes basés sur le GR4J et le HBV-Light séparé-ment. Les résultats montrent par ailleurs que, les apports d’un post-traitement pourraient être compensés par l’augmentation du nombre de membres des ensembles. Cependant, ces approches gagneraient en efficacité lorsqu’elles sont implémentées pour tourner en temps réel avec une mise à jour automatique des systèmes.
Permalink :	https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=455

Contribution à l’étude d’un système de prévision d’ensemble : application au bassin versant du fleuve Sénégal en amont du barrage de Manantali. [texte imprimé] / Didier Maria Ndione, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Eau, Qualité et Usages de L’eau, 2020 . - 198 P. ; 29 cm.
thèse provisoire
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	prévision d’ensemble  bassin versant  fleuve Sénégal  barrage  Manantali  modélisation hydrologique  hydrologie  Hydraulique
Résumé :	La modélisation hydrologique est utilisée pour atténuer les conséquences des évènements extrêmes tels que les inondations et les sécheresses en anticipant sur les mesures à prendre à partir des résultats issus de prévision de débits. Cependant, les variables hydroclimatiques en question résultent de la combinaison d’un grand nombre de facteurs que le modèle climatique ou hydrologique ne peut pas prendre en compte de manière exhaustive. Une prévision exacte de ces variables est impossible à cause de la proportion élevée des incertitudes sur les mesures, les paramètres de calage et sur la formulation mathématique des modèles hydrologiques. Pour une appréciation plus rationnelle, il est judicieux de recourir aux systèmes de prévisions d’ensemble hydrologique qui prennent en compte le caractère aléatoire des variables hydroclimatiques. Les gestionnaires des barrages à buts multiples prennent les décisions à partir de résultats de prévisions dé-terministes par essence entachées d’erreurs. La question qui se pose est alors : comment inclure les erreurs de mo-délisation dans la prise de décision finale. C’est là que les méthodes ensemblistes attribuant une probabilité aux prévisions peuvent leur être d’un grand secours. Le barrage de Manantali est un barrage à buts multiples construit sur le Bafing, branche maîtresse du fleuve Sénégal en amont de Bakel. Les usages des volumes d’eau stockés dans ce barrage sont principalement le soutien de crue, le soutien d’étiage, le laminage des crues, l’entretien de la navigabilité, la production d’énergie électrique entre autres. Selon la disponibilité de la ressource, des conflits peuvent apparaitre entre ces différents usages. Un certain nombre d’outils a été mis au point pour la gestion de ces conflits. L’objectif de cette étude est de mettre au point un système de prévision d’ensemble en amont du barrage de Manantali au niveau la station de Bafing Makana qui sera intégré dans les outils de planification et de gestion des ressources en eau de la retenue de Manantali. Ce système permet d’intégrer les erreurs de modélisation et de prévision de débits à l’entrée du barrage dans la prise de décision. Un système de simulation d’ensemble de débits hydrologique autour du GR4J, préalablement calé et validé a été mise en place. Le GR4J a été forcé par un ensemble de précipitations statistiques dans un premier temps pour générer un ensemble brut de débits. Cet ensemble brut de base a été démultiplié en trois ensembles par application de trois méthodes de post-traitement (Silverman, Affine Kernel dressing avec stabilisateur de variance et sans stabi-lisateur de variance). Cette opération a également permis de sélectionner la meilleure approche de post traitement. Une approche de perturbation stochastique a ensuite été utilisée pour générer un ensemble de précipitations prévues. Cet ensemble de précipitations a servi d’entrée au modèle hydrologique HBV-Light préalablement calé et validé pour fournir en sortie un ensemble brut de débits prévus. La méthode de post-traitement précédemment re-tenue comme étant la plus appropriée a été appliquée sur l’ensemble ainsi obtenu. Les ensembles bruts de débits obtenus à partir des sorties des deux modèles hydrologiques (HBV-Light et GR4J) ont été combinés pour avoir un ensemble plus étendu de débits. La méthode de post traitement retenue pré-cédemment a été également appliquée à cet ensemble. Les ensembles ont été validés d’une part, par leur comparaison avec les observations associées à l’aide de critères d’évaluation déterministes et probabilistes (scores) et d’autre part à l’aide d’évaluations sur la base d’analyse de diagrammes (Evolutions, Attributs et ROCs). Les procédures conduisant aux ensembles de simulations donnent de très bonnes performances au sens des critères précédents à l’exception de celle faisant appel à la méthode de post-traitement sans stabilisateur de va-riance (Barrière logarithmique). Cette approche montre que le post-traitement apporte une amélioration lorsque la méthode d’estimation des paramètres est appropriée. Elle a permis par ailleurs, de bien choisir la méthode de post-traitement la plus appropriée pour l’amélioration des performances des systèmes de prévision d’ensemble destinés à la zone d’étude. Les systèmes de prévision d’ensemble faisant intervenir des ensembles de précipitations stochastiques avec le modèle hydrologique HBV-Light donnent de très bonnes performances. Le système constitué par la combinaison des deux modèles hydrologiques (GR4J et HBV-Light) conduit à des performances meilleures que celles observées pour les systèmes basés sur le GR4J et le HBV-Light séparé-ment. Les résultats montrent par ailleurs que, les apports d’un post-traitement pourraient être compensés par l’augmentation du nombre de membres des ensembles. Cependant, ces approches gagneraient en efficacité lorsqu’elles sont implémentées pour tourner en temps réel avec une mise à jour automatique des systèmes.
Permalink :	https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=455