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Enregistrement W199551153

Analyse hydrométéorologique multivariée et modélisation déterministe des crues de la rivière Richelieu, Québec.

2014· article· fr· W199551153 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Saad

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les inondations printanières majeures de la rivière Richelieu (Québec, Canada) et de son
\nbassin versant, comme celle qui a affecté cette région au printemps de 2011, représentent une des
\npréoccupations importantes pour les décideurs, les agriculteurs, la population et tous les
\nintervenants impliqués dans la gestion et la surveillance des infrastructures affectées par la
\nmontée des eaux dans cette région. Dans la perspective d'améliorer la gestion des risques
\nd'inondation, une approche combinant des techniques d'analyse statistique et de modélisation
\ndéterministe des extrêmes hydrométéorologiques est proposée et évaluée en se basant sur les
\névènements historiques d'envergures similaires et distincts de la crue record de 2011 de la rivière
\nRichelieu. En effet, les évènements de crues printanières ont pour origine une combinaison de
\nfacteurs directs et indirects provenant de la distribution temporelle et spatiale des variables
\nmétéorologiques clés, ayant un effet sur les niveaux d'eau, tels que le cumul de précipitation,
\nl'intensité des évènements pluvieux ainsi que la variabilité intrasaisonnière de la température. Il
\nest donc important d'analyser les régimes de précipitation et de température en terme d'intensité,
\nde durée, d'occurrence et de fréquence à l'origine des conditions météorologiques favorisant
\nl'apparition et la sévérité des crues exceptionnelles, comme celle de 2011.
\nDans le but d'acquérir une compréhension approfondie des risques d'inondations de la
\nrivière Richelieu et de mieux anticiper les cas de crues importantes dans le futur, les principaux
\nobjectifs de cette étude sont de : (1) Développer un modèle probabiliste multivarié par
\nl'intermédiaire de copules, afin de (2) caractériser les effets isolés et conjoints d'évènements
\nmétéorologiques sur les crues de la rivière Richelieu, dont la crue record de 2011. Dans un
\ndeuxième temps, cette étude a permis (3) d'élaborer des scénarios météorologiques plausibles
\npouvant générer des crues particulières afin (4) d'évaluer la réponse hydrologique de la rivière
\nRichelieu à différents facteurs ou scénarios météorologiques via l'utilisation d'un modèle
\nhydrologique déterministe.
\nAfin de prendre en compte l'effet combiné de facteurs et d'aléas météorologiques variés
\nreliés à l'occurrence, l'intensité et la durée des crues printanières, plusieurs indicateurs annuels,
\nsaisonniers et mensuels du régime de précipitation, de la température et de l'hydrologie de la
\nrivière Richelieu sont calculés pour la période récente de 1981 à 2011. Les contextes
\nmétéorologique et hydrologique de l'évènement de 2011 par rapport à la climatologie (calculée
\nsur la période 1981-2011) sont caractérisés selon les indicateurs les plus appropriés à partir des
\nprécipitations totales et des températures minimum et maximum quotidiennes, ainsi que des
\ndébits journaliers. Des analyses des anomalies interannuelles standardisées et de la dépendance
\nentre les évènements hydrométéorologiques permettent ainsi d'évaluer la variabilité des régimes
\nétudiés et d'apprécier les interrelations potentielles entre les variables à l'étude et les épisodes de
\ncrues printanières au cours du temps.
\nL'ajustement de lois statistiques pour l'estimation de probabilités d'occurrence conjointes
\net conditionnelles, de durée et d'intensité de crue à l'aide d'une approche statistique par copule
\npermet de quantifier les effets séparés et conjoints de divers évènements météorologiques sur les
\ninondations printanières. La technique proposée consiste à utiliser 2 modèles de copule
\narchimédienne hiérarchique trivariée, dont ceux de Frank et Clay ton. Suite à une évaluation de la
\ndistribution, de la fréquence et de la structure de dépendance des valeurs simulées, ces modèles
\nse sont avérés applicables dans le contexte hydrométéorologique de la rivière d'intérêt. Ceci a
\ndonc permis de quantifier la récurrence de l'intensité de la crue du printemps 2011 selon les
\nconditions observées avant et durant son apparition, soit une fois par 11 à 13 ans sous les
\nconditions observées de précipitation totale tombée entre novembre 2010 et mars 2011 et de
\nnombre de jours avec cycle quotidien de gel/dégel durant ce même hiver. De plus, la récurrence
\ndu maximum de crue de 2011 est estimée à une fois par 7 à 52 ans lorsque les mêmes conditions
\nobservées de précipitation totale entre novembre et mars ont lieu conjointement avec le 90ème
\ncentile de pluie printanière observée en 2011 dans la vallée du lac Champlain. Par conséquent, le
\nrégime de précipitation totale de novembre à mars, la variabilité intrasaisonnière des
\ntempératures hivernales ainsi que l'intensité des précipitations extrêmes au printemps expliquent
\nen partie les inondations d'intensité majeures observées en 2011 puisque les probabilités
\nd'occurrence de la crue de 2011 conditionnelle à ces variables sont élevées. De plus, cette
\nméthode a permis de quantifier la probabilité d'occurrence selon différentes combinaisons
\ntrivariées des évènements hydrométéorologiques observés en 2011 cités ci-dessus. Le risque
\nd'inondation de la rivière Richelieu pour un évènement similaire à 2011 est ainsi estimé en
\ntermes d'amplitude et de probabilité d'occurrence.
\nLa technique proposée sert également à établir différents scénarios hydrométéorologiques
\nde crue particulière. Le modèle multivarié par copule permet d'élaborer diverses combinaisons
\nplausibles de conditions météorologiques pouvant engendrer des intensités de crue importante
\npour la rivière Richelieu. Les risques des évènements de crues ciblées sont estimés par les
\npériodes de retour conjointes et conditionnelles selon les différents scénarios tri variés. Ces
\nderniers servent à l'analyse du régime hydrologique de la rivière Richelieu selon différents
\nfacteurs météorologiques et ultimement à contribuer au développement d'un système de gestion
\nde risque d'inondation.
\nUne fois calibré et validé adéquatement, l'utilisation du modèle hydrologique
\ndéterministe et semi-distribué CEQUEAU permet d'analyser la sensibilité ou la réponse
\nhydrologique de la rivière Richelieu à 10 scénarios de combinaisons d'évènements
\nmétéorologiques qui sont des variantes des conditions observées durant les années 1997-1998 et
\n2010-2011. Un incrément saisonnier est appliqué aux différentes séries temporelles observées
\npour ces 2 années afin d'atteindre les cibles saisonnières des scénarios élaborés par copule
\nmultivariée. La pertinence de produire plusieurs séries temporelles météorologiques en variant la
\ndistribution temporelle des évènements quotidiens intrasaisonniers pour chaque scénario est
\névaluée afin de prendre en considération une gamme de scénarios équiprobables. Il est démontré
\nque la sévérité d'une crue sous des conditions météorologiques similaires à celles de 2011, sauf
\nen ce qui a trait aux précipitations totales tombées entre novembre et mars, ou à l'intensité des
\nprécipitations tombées durant la crue, est réduit d'un statut majeur, tel qu'observé durant le
\nprintemps 2011, à un statut médium. L'effet d'une réduction de l'intensité des pluies au
\nprintemps sur la réduction du débit de pointe du Richelieu est moins important que l'effet d'une
\nréduction des précipitations totales tombées entre novembre et mars à échelle comparable. De
\nplus, l'effet combiné de ces 2 conditions sur le débit de pointe réduit celui-ci sous le seuil
\nd'inondation mineure. D'autre part, les scénarios où le nombre de jours avec cycle quotidien de
\ngel/dégel en hiver est modifié, ne semblent pas avoir d'impact sur les crues simulées, sans doute
\nà cause d'une incompatibilité entre cet indice et les paramètres du modèle hydrologique qui
\ngèrent le processus effectif de fonte du couvert nival. Il serait donc utile dans de futurs travaux
\nd'analyser plus en détail l'effet de la variabilité des températures au cours de l'hiver, et
\nnotamment l'effet des cycles de gel/dégel, sur les caractéristiques du couvert nival disponible
\npour la fonte au printemps ainsi que leurs influences sur la modélisation de la pointe de crue.
\nLes résultats présentés dans ce mémoire apportent une contribution originale à la science
\nde l'eau et plus particulièrement ils posent les jalons d'un éventuel développement d'outil de
\ngestion de risque d'inondation, tout en offrant une caractérisation hydrométéorologique de la
\nrivière Richelieu et de son bassin versant.<br /><br />The major spring floods of the Richelieu River (Quebec, Canada), such as the record
\nflood of 2011, represent important preoccupations to decision makers, agricultural workers, the
\nlocal population and individuaIs responsible for the monitoring and the management of
\ninfrastructures affected by water levels in the study area. In a perspective to improve flood risk
\nmanagement systems, an approach combining statistical techniques with deterministic modeling
\nof extreme hydrometeorological events is proposed and evaluated based on historical flood
\nevents inc1uding the 2011 record spring flood of the Richelieu River. Therefore it is important to
\nanalyse the precipitation and temperature regimes in terms of intensity, duration, variability and
\nfrequency of the conditions behind the occurrence and severity of flood characteristics such as
\nthe 2011 spring flood.
\nWith the main goal of acquiring a more comprehensive understanding of flood risks for
\nthe Richelieu River and in order to be better prepared in the case of future flood events, the

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
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