Modeling of daily streamflow processes in the context of nonstationarity

La présente étude avait été entreprise pour élaborer des nouvelles méthodes qui sont capable d'améliorer la précision de l'estimation des crues. La première partie de cette étude concerne l'estimation des crues en des sites non-jaugés en utilisant l'analyse fréquentielle régionale des crues. Premièrement, une étude comparative a été réalisée pour déterminer la meilleure méthode de regroupement des régions homogènes dans le contexte de l'estimation régionale des crues. Trois méthodes ont été considérées dans cette étude. (1) la méthode d'invariance d'échelle qui est basée sur le comportement invariable des crues en fonction du changement de la taille du bassin versant; (2) la région d'influence (ROI); et (3) l'analyse de la corrélation canonique (CCA). L'analyse des données de crues au Québec (Canada) a indiqué que les séries annuelles maximales des crues possèdent un comportement d'invariance d'échelle simple. Les résultats de cette application ont indiqué que l'estimation des crues par la méthode d'invariance d'échelle est plus précise que celle par la méthode ROI ou CCA. Ensuite, on a élaboré la méthode d'estimation régionale de crue-index pour les sites non-jaugés en se basant sur la méthode de durée partielle (PDS) et la méthode d'invariance d'échelle. Une nouvelle méthode de déterminer le niveau de crue de référence pour une région homogène a été proposée. La deuxième partie de cette étude consiste à proposer une nouvelle méthode pour l'estimation des crues dans un contexte de non-stationnarité. Cette méthode été basée sur la transformation de la série des crues non-stationnaire en celle stationnaire et sur l'application de la loi GEV à cette série stationnaire en utilisant la méthode d'estimation de paramètres L-moments (ci-après, appelée LM-NS). La comparaison de la performance de la méthode LM-NS proposée avec la méthode de maximum de vraisemblance (ML) a été effectuée. Les résultats de cette comparaison ont indiqué que la méthode LM-NS proposée était plus précise que la méthode de ML dans la majorité des cas considérés. Les lois de GEV et Gumbel ont été choisies pour la modélisation des séries de données annuelles maximales de crues au Québec pour le cas stationnaire et pour les trois cas de non-stationnarité considérés; donc au total huit modèles ont été choisies pour cette comparaison. La performance de ces huit modèles a été évaluée en fonction de deux critères différents : (1) la capacité descriptive; et (2) la capacité prédictive. Le résultat de l'analyse statistique de ces données de crues pour les 32 bassins versants au Québec a démontré une tendance significative de réduction des intensités de crues pour huit bassins (25%). De plus, on a trouvé que la méthode LM-NS proposée était une méthode flexible et précise pour l'estimation des paramètres du modèle GEV dans le contexte de non-stationnarité. Finalement, la présente étude a démontré l'importance de la considération de la non-stationnarité dans l'estimation des crues et cette étude avait fourni un outil nécessaire pour identifier les impacts possibles du changement climatique sur les caractéristiques de crues au Québec.

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