Intérêt des mesures spatialisées de l’érodibilité pour la modélisation numérique : application sur le site du Galabre

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Particularités des rivières à graviers

Dans ce manuscrit, nous allons nous intéresser aux rivières à graviers (dénommées également rivières alluviales ou rivières de montagne par la suite) dont le lit est composé de galets. Du fait de leurs larges bandes actives et de la grande étendue granulométrique de leurs lits, les rivières à graviers possèdent une capacité importante de stockage des sédiments fins (Collins et Walling, 2007; Navratil et al., 2010; Petticrew et al., 2007). Le stockage temporaire dans le lit des rivières à graviers est accentué par l’intermittence des crues dans ces cours d’eau, résultant de la variabilité du forçage atmosphérique (neige, pluie et température). Les quantités de sédiments fins stockés dans le lit des rivières de montagne sont donc très variables. D’après Misset et al. (2021), les stocks de sédiments cohésifs varient de 1 % à 64 % du flux annuel de MES selon les rivières alpines considérées. D’autres études ont montré que ce stock est également très variable dans le temps et qu’il est parfois du même ordre de grandeur que les flux annuels (Collins et Walling, 2007; Marttila et Kløve, 2014). Deux types de stocks de sédiments fins peuvent être distingués dans ces rivières (Figure I.5) : les sédiments fins stockés en surface sur les bancs (déposés sur le lit des graviers) et ceux présents en subsurface sous les graviers.

Dynamique du stock de subsurface

Le stock de subsurface est le stock de sédiments fins situés dans les interstices des graviers et galets composant le lit de la rivière (Figure I.5 b). De nombreuses études se sont penchées sur la dynamique de remobilisation de ce stock (Meunier et al., 2006; Misset et al., 2019b; Park et Hunt, 2017; Turowski et al., 2010). Les approches conceptuelles proposées par Park et Hunt (2017) et Misset et al. (2019b) sont basées sur un large spectre de rivières à graviers et mettent en évidence un lien entre la remobilisation du stock de subsurface et le charriage. Park et Hunt (2017) ont proposé un modèle (Figure I.6 a) où, lors des périodes d’étiage (1), les sédiments fins s’infiltrent dans les interstices des graviers (Mathers et al., 2019) tant que le débit de la rivière reste faible. Ensuite, pendant une crue morphogène, lors de la phase ascendante du débit (2), les éléments grossiers qui constituent la matrice sont mobilisés et les sédiments fins initialement piégés sont eux aussi exportés du lit de la rivière par le mouvement des sédiments grossiers. Au pic de crue (3), tout le stock de sédiments fins a alors été exporté. Enfin, lors de la phase de récession (4), peu de sédiments fins sont piégés dans les pores des sédiments grossiers et ce cycle reprend à la phase (1). Les résultats de Misset et al. (2019b) confirment que lors d’événements morphogènes, les sédiments fins stockés dans les interstices ou sous la couche de graviers (« armor layer ») sont eux-mêmes remobilisés. A partir d’un débit critique correspondant au début du charriage, une rupture de pente est observée sur les flux en suspension en fonction du débit (Figure I.6 b). Ainsi, les sédiments fins de subsurface sont stockés tant que les débits de la rivière n’excèdent pas le débit critique de mise en mouvement des graviers. Cela suggère donc un temps de stockage ou de résidence plus important des sédiments fins de cette couche par rapport à celui des sédiments fins stockés en surface.

Stock de surface

Les sédiments fins déposés en surface des bancs sont exposés rapidement à l’écoulement et à des contraintes hydrauliques importantes dès qu’une crue apparait. Ils peuvent donc être ré-entrainés pendant des crues de faible à moyenne intensité sans qu’il n’y ait de charriage (Droppo et Stone, 1994). Le stock de surface évolue donc à une échelle temporelle plus courte (i.e. occurrence plus importante des événements de faible à moyenne intensité) que le stock de subsurface (i.e. à chaque événement morphogène). Quatre principaux types de dépôts (Figure I.7) composant ce stock de surface ont été identifiés par la littérature (Camenen et al., 2013b; Wood et Armitage, 1999) :
• Les dépôts marginaux : Ces dépôts sont présents dans les zones en marge du chenal principal où l’écoulement est ralenti. Il s’agit de dépôts sur les bancs de graviers dans les zones en contact avec l’écoulement. Les dépôts en queue de banc en font également partie. Selon Camenen et al. (2013b), il s’agit du type de dépôts le plus abondant, qui occupe plus de 50 % de la surface totale de sédiments fins observée sur leur site d’étude de l’Arc en Maurienne.
• Les dépôts dans les chenaux (secondaires) : Les chenaux secondaires constituent une entité morphologique partiellement connectée avec l’écoulement principal, typique des rivières à graviers. Dans certains chenaux secondaires, la pente du fond de la rivière est plus faible que dans le chenal principal. Ce changement de pente ralentit l’écoulement et favorise le dépôt de sédiments fins. Dans des conditions de débits faibles, le chenal secondaire n’est connecté que par l’aval créant ainsi une zone d’eau quasi stagnante propice aux dépôts de sédiments fins.
• Les dépôts surfaciques : Ces dépôts constituent la couche de sédiments fins observée sur la partie sommitale des bancs de graviers. Cette couche se trouve en eau seulement pendant des événements à haut débit. Ces dépôts occupent souvent des surfaces importantes mais possèdent des épaisseurs faibles.
• Les dépôts par obstruction ou causés par la présence de végétation : Ces dépôts sont dus aux zones de ralentissement de l’écoulement autour de végétation, de bois morts ou de macrophytes.

PROCESSUS PHYSIQUES GOUVERNANT LE FLUX DE SEDIMENTS FINS EN RIVIERE

Mécanismes de transport

Les sédiments fins sont transportés dans l’écoulement par advection-diffusion. L’advection est le phénomène de translation de la matière dans l’espace par l’effet de la vitesse de l’écoulement. Cette translation est imposée par un gradient hydraulique. La diffusion (moléculaire) traduit le mouvement des particules d’un milieu concentré à un milieu peu concentré : ce mouvement est donc imposé par un gradient de concentration. En général dans les rivières, le phénomène de diffusion est faible devant l’advection du fait de l’intensité de l’écoulement. La diffusion est importante dans les environnements où les vitesses sont faibles comme les lacs ou les retenues.
Le mécanisme de transport des particules en suspension résulte du rapport entre l’agitation turbulente qui maintient les particules et les forces gravitationnelles qui font chuter les particules. Cet équilibre est traduit par le nombre de Rouse ( ) : = (I-1)
où est la vitesse de chute des particules en suspension [ . −1], est la constante de Von Karman [-] et ∗ est la vitesse de cisaillement de l’écoulement [ . −1].
Pour un écoulement d’intensité équivalente, les particules les plus fines auront un nombre de Rouse plutôt faible et vont donc rester en suspension alors que les particules plus grossières vont se concentrer proche du fond. Par ailleurs, les particules les plus fines présentent des propriétés cohésives de floculation et d’agrégation (Maggi, 2005), complexifiant la dynamique au sein de l’écoulement (Figure I.8). Les particules primaires, formées d’argiles, sont mélangées au sein de l’écoulement par la turbulence et peuvent être amenées à se regrouper entre elles et former des particules agrégées. En même temps, ces particules se désagrègent continuellement sous l’action de la turbulence de l’écoulement, par collision et abrasion et forment des agrégats plus petits. Les agrégats les plus gros chutent plus vite et se déposent au fond plus rapidement. Les forces de cisaillement sont plus élevées au fond et une partie des particules déposées est donc ré-érodée par l’écoulement (Droppo, 2004). Un cycle continu d’érosion, d’agrégation, de désagrégation et de dépôt est ainsi mis en place. Ces processus ont été mis en évidence principalement dans les milieux estuariens influencés par la salinité (Droppo, 2004). Ils peuvent également avoir lieu dans les rivières, comme cela a été mis-en-évidence par Grangeon et al. (2014) à travers des expériences de laboratoire soulignant des processus de désagrégation lors de la phase de montée de la crue et d’agrégation lors de la décrue.

Chute de sédiments cohésifs dans un écoulement concentré

Lorsque l’on s’éloigne des hypothèses simples d’une seule particule sphérique isolée, établir la vitesse de chute dans un écoulement concentré de sédiments cohésifs n’est pas évident et les régimes de sédimentations sont plus complexes.
Pour étudier le comportement de la vitesse de chute en fonction de la concentration de l’écoulement, plusieurs auteurs ont réalisé des expériences en laboratoire (Gratiot et al., 2005; Winterwerp, 2002; You, 2004). Trois régimes de chute en fonction de la concentration sont distingués (Figure I.9) :
• Régime de sédimentation libre (1) : pour des concentrations faibles, il y a peu d’interactions entre les particules. La vitesse de chute de l’échantillon est la même que pour des particules isolées.
• Régime de floculation (2) : lorsque la concentration augmente davantage, les particules cohésives interagissent entre elles, s’agglomèrent et forment des particules plus grandes, plus lourdes et ayant des vitesses de chutes plus grandes. La vitesse de chute augmente avec la concentration suivant une loi puissance.
• Régime de sédimentation entravée (3) : lorsque la concentration devient très grande, les particules se gênent entre-elles et la vitesse de chute globale diminue.
Lorsque la concentration augmente davantage, deux régimes supplémentaires ont été définis (régime de perméabilité et régime de contrainte efficace) par Camenen et Pham van Bang (2011). Ces expériences ont été réalisées dans des colonnes de décantation où le fluide est au repos. Dans le cas d’un écoulement turbulent, les valeurs des concentrations critiques pour passer d’un régime à un autre sont différentes car la turbulence modifie en continu la concentration et permet de désagréger les particules. En particulier, Gratiot et al. (2005) ont montré que le régime entravé n’est atteint qu’avec des concentrations beaucoup plus élevées dans un écoulement turbulent par rapport à l’expérience en colonne de décantation. Ainsi, dans ces écoulements concentrés, avant atteinte de la concentration d’entravement, la turbulence augmente le flux de chute.

Contrainte critique de dépôt

L’existence ou non d’une contrainte critique de dépôt comme décrit dans la loi de Krone ( I-2 ) est débattue dans la communauté. Cette section présente l’historique des différentes formulations proposées par les chercheurs.
Le paradigme défini initialement par Krone de l’existence d’une contrainte critique de dépôt signifie que
le dépôt n’a lieu qu’en dessous de cette valeur ( < ) et qu’il ne peut pas y avoir de dépôt au-delà de . Plusieurs expérimentations ayant succédées à celle de Krone obtiennent des résultats en accord avec ses observations (Lau et Krishnappan, 1994; Partheniades et al., 1968).
En revanche Sanford et Halka (1993) ont observé à travers une analyse de l’évolution de la concentration dans la colonne d’eau un flux de dépôt non-nul malgré des contraintes fortes sur leur site d’étude en milieu estuarien. Ils ont donc suggéré que le dépôt a lieu quelle que soit la contrainte. Ainsi, deux paradigmes s’opposent : érosion et dépôt « simultanés » ou « exclusifs » (Figure I.10). Les expériences de Sanford et Halka (1993) se basent sur l’évolution de la concentration à 25 du fond pour déduire le dépôt. Ils observent que cette concentration diminue dès que la contrainte au fond arrête d’augmenter et en concluent que la contrainte critique n’existe pas. Selon Maa et al. (2008) et Ha and Maa (2010), cela ne justifie pas le fait que la contrainte critique de dépôt n’existe pas mais uniquement que le flux de chute à cette hauteur du fond n’est pas nul : cela n’implique pas forcément qu’il y a dépôt au fond.
En parallèle, certains auteurs se basent sur une représentation stochastique de la contrainte au fond liée au comportement chaotique de la turbulence (Van Prooijen et Winterwerp, 2010). Ils revisitent donc la formulation initiale de Krone qu’ils considèrent comme un artefact de mesure et proposent, comme Sanford et Halka (1993) une formulation où le dépôt peut avoir lieu en même temps que l’érosion. De plus, ces auteurs ont été capables de simuler les mesures de l’expérience de Krone avec leur approche.
La formule de Krone peut être utilisée pour appliquer les deux paradigmes : en effet, utiliser une valeur
élevée de la variable (par exemple 1000 ), revient à considérer qu’il y a toujours du dépôt : c’est le paradigme simultané. Au regard du manque de consensus de la littérature sur ce sujet, nous allons dans ce manuscrit tester les deux paradigmes à travers des analyses de sensibilité du modèle à la contrainte critique de dépôt (Chapitre III).

Lois et mécanismes gouvernant l’érosion des sédiments

Lois d’érosion des sédiments cohésifs

L’érosion est le processus de reprise de sédiments préalablement déposés dans l’écoulement. Une formulation historique et largement utilisée de nos jours qui décrit l’érosion d’un lit de sédiments cohésifs par l’écoulement est la loi linéaire avec seuil définie par Partheniades (1965). L’équation s’écrit généralement dans sa forme adimensionnelle connue sous le nom d’Ariathurai-Partheniades : ={ [ −1] > (I-6) où [ . −2. −1] est le flux d’érosion, [ . −2. −1] est la constante de Partheniades, [ . −2] est la contrainte exercée par l’écoulement et [ . −2] est la contrainte critique d’érosion des sédiments cohésifs.
Cette loi est similaire au paradigme « exclusif » pour le dépôt et traduit le fait que lorsque la contrainte appliquée sur les particules est supérieure aux forces de cohésion du sédiment, les particules commencent à se détacher du lit. Ainsi, pour une contrainte donnée supérieure à la contrainte critique, le flux d’érosion est constant avec cette formulation et égal à ( − 1). Cette loi est simple et généralement admise par la communauté scientifique pour estimer les flux d’érosion. Contrairement à la contrainte critique de dépôt, l’existence d’une contrainte critique d’érosion n’est que rarement remise en question (Lavelle et Mofjeld, 1987). La loi linéaire ( I-6 ) est largement utilisée dans la littérature, en particulier pour la modélisation numérique (voir section I.2.3.2). Cependant, plusieurs auteurs ont trouvé un comportement non linéaire à travers des mesures et ont proposé des modifications à la loi simple d’Ariathurai-Partheniades dans des études plus récentes.
Certains auteurs trouvent qu’une loi puissance est plus adaptée à leurs mesures (Maa et al., 1998). Cette loi fait intervenir deux paramètres empiriques et et s’écrit sous la forme suivante : = { [ − ] > (I-7)
D’autres conservent la loi de type puissance mais font aussi intervenir le paramètre de densité du sédiment [ . −3] et un paramètre empirique dans la loi qui s’écrit alors (Jepsen et al., 1997; Lick et Mcneil, 2001; Roberts et al., 1998) :
Enfin, une forme exponentielle est préférée par certains pour décrire les processus d’érosion (Chapalain et al., 1994; Parchure et Mehta, 1985) : = exp ( [ − ( )] ) (I-9) où [ . −2. −1] est appelé flux d’érosion de floc et et sont des paramètres empiriques.

Régimes d’érosion

Deux régimes distincts d’érosion ont été identifiés lors d’expérimentations de laboratoire (Mehta et Partheniades, 1982), désignés par l’érosion de type I ou « depth-limited erosion » et l’érosion de type II ou « steady-state erosion » (Figure I.11 a) :
• Erosion de type I : ce régime d’érosion a lieu lorsque la contrainte critique du sédiment augmente avec la profondeur. Ainsi, pour une contrainte donnée , le sédiment s’érode jusqu’à atteindre la profondeur pour laquelle la contrainte critique du sédiment est supérieure à . Dans ce type de régime, à contrainte appliquée constante, l’érosion diminue avec le temps de manière exponentielle. La loi exponentielle ( I-9 ) est donc adaptée à ce régime.
• Erosion de type II : ce régime a lieu pour un sédiment uniforme, c’est-à-dire dont la contrainte n’évolue pas avec la profondeur. Cette couche peut être atteinte une fois que la couche de surface non-uniforme est érodée (ou si le sédiment n’est pas stratifié). Pour ce régime, les lois de forme linéaire ( I-6 ) ou puissance ( I-7 ) sont plus adaptées.
Figure I.11 : Illustrations de signaux d’érosion et des deux types d’érosion (I et II). (a) Variation de la concentration avec le temps obtenue par Mehta & Partheniades (1982) où la contrainte est augmentée par paliers toutes les heures. Ils définissent l’érosion de type I pour laquelle la concentration atteint un palier à la fin de chaque palier de contrainte et l’érosion de type II pour laquelle la concentration n’arrête pas d’augmenter. (b) Signaux obtenus par Amos et al. (2003) : (1) Paliers de vitesses du canal, (2) évolution de la concentration et (3) évolution du flux d’érosion. Les auteurs distinguent l’érosion de type I-a, I-b et II à travers leurs expériences.
Amos et al. (2003) proposent de distinguer deux formes d’érosion au sein du type I : l’érosion de type I-a (« Floc erosion ») et l’érosion de type I-b (« bulk erosion ») (Figure I.11 b). Contrairement à l’érosion I-b, l’érosion I-a concerne une fine couche de surface non-consolidée où l’activité biologique est parfois observée, cette couche étant nommée parfois « fluff layer » ou « surficial fine grained laminae » (SFGL) par Droppo et Stone (1994).
La distinction de ces différents régimes est utile pour définir un cadre général, mieux comprendre et modéliser l’érosion, mais le manque de consensus sur les différentes formulations rend difficile la comparaison entre les différentes études. Certains auteurs ont donc cherché à expliquer les différents phénomènes observés. Sanford et Maa (2001) ont émis l’hypothèse que le régime d’érosion ne dépend pas uniquement de la nature du sédiment mais aussi du forçage appliqué :
– si le temps de variation de la contrainte appliquée est long devant le temps caractéristique de réponse de la contrainte critique du sédiment alors l’érosion est de type I,
– si le temps de variation de la contrainte appliquée est au contraire petit, une érosion plutôt de type II est observée.
Ils considèrent donc que l’érosion dépend de l’événement. Dans leur contexte d’étude estuarien, le régime d’érosion n’est donc pas le même avec un forçage par la marée où le temps de variation des contraintes est lent qu’avec un forçage par une vague où le temps de variation des contraintes est rapide. Le régime d’érosion dépend également de l’appareil et la méthodologie appliquée pour la mesure de l’érosion (détaillés dans la section I.2.4.3) ainsi que du temps caractéristique sur lequel la mesure s’effectue.
Sanford et Maa (2001) proposent une seule formulation valable pour les deux régimes de type I et II : = ( ) ( − ,0) − ( − 0) ( I-10 )
où ( ) est la masse volumique sèche à l’altitude , un paramètre local, ,0 la contrainte critique de la couche qui commence à s’éroder à 0 et = est la variation de la contrainte critique avec la profondeur.
Dans le cas d’un lit homogène, ( ) = et = 0. On retrouve la loi linéaire de Partheniades ( = ( − )) où = . La formule ( I-10 ) de Sanford et Maa (2001) est donc une combinaison de la loi linéaire ( I-6 ) et de la loi exponentielle ( I-9 ).
Toutes ces formulations dépendent de deux variables, la contrainte critique d’érosion du sédiment et une (ou plusieurs) variable(s) représentant le taux d’érosion, dans le cas de la loi simple d’Ariathurai-Partheniades.

Paramètres contrôlant les variables d’érosion

Pour les sédiments non-cohésifs (dont le diamètre est supérieur à 63 µ ), le paramètre principal qui contrôle la contrainte critique d’érosion est le diamètre des particules. La loi de Shields relie la contrainte critique de mise en mouvement au diamètre des particules (Guo, 2020).
Contrairement aux sédiments non-cohésifs, de nombreux paramètres des sédiments cohésifs affectent leur potentielle érosion en plus de leur diamètre. Effectivement, les études de la littérature ont identifié de nombreux facteurs physiques, géochimiques et biologiques qui ont une influence sur l’érosion des sédiments cohésifs (Debnath et Chaudhuri, 2010; Grabowski et al., 2011; Kimiaghalam et al., 2016). Parmi les facteurs physiques, on distingue la taille médiane des particules ou des agrégats, la distribution granulométrique, la densité, l’humidité et la température. Parmi les facteurs géochimiques, on distingue la minéralogie du sédiment, la salinité et la part de matière organique du sédiment. Les facteurs biologiques correspondent aux organismes microscopiques ou macroscopiques présents sur le sédiment.
Par ailleurs, une fois déposés, les sédiments cohésifs sont amenés à se consolider avec le temps. En effet, les expériences de Lau et al. (2001) et de Krishnappan et al. (2020) montrent que les mêmes conditions d’écoulement ne génèrent pas forcément la même quantité d’érosion, à cause de l’historique de dépôt et des différents degrés de consolidation des dépôts. Ils mettent en évidence que des sédiments déposés sous forte contrainte sont plus difficiles à remobiliser que ceux déposés sous une faible contrainte.

MODELISATION NUMERIQUE HYDRO-SEDIMENTAIRE A BASE PHYSIQUE

Les modèles numériques

Les modèles numériques utilisés pour simuler les transferts de matériaux cohésifs dépendent des objectifs visés.
Les modèles hydrologiques couplés à des modèles d’érosion permettent d’estimer les flux produits par les bassins versants, en amont des systèmes fluviaux. La variable de forçage principale dans ces estimations est l’intensité ou l’énergie cinétique de la pluie. La concomitance entre la variabilité spatio-temporelle de ce forçage et la distribution spatiale des zones sources d’érosion dans les bassins versants joue un rôle primordial dans la dynamique des flux hydro-sédimentaires modélisés (Uber et al., 2021).
A l’aval, dans le système fluvial, dans les rivières, dans les estuaires et dans le domaine maritime, les modèles à base physique utilisés traitent des mécanismes ayant lieu dans la colonne d’eau en couplant : la simulation de l’hydraulique, i.e. les hauteurs d’eau et les vitesses de l’écoulement et la simulation sédimentaire, i.e. les flux d’érosion et de dépôt, et l’évolution du fond.
Il existe plusieurs degrés de complexité des modèles : les modèles numériques peuvent être 0D, 1D, 2D ou 3D. Augmenter la dimension du modèle permet potentiellement d’avoir des résultats plus précis, mais cela complexifie le modèle et augmente le nombre de mailles et le temps de calcul nécessaire. La dimension du modèle dépend aussi des objectifs de la simulation : les grandeurs moyennes peuvent être obtenues par des modèles plus simples alors que la simulation de processus locaux suppose d’avoir recours à des modèles plus complexes. Par ailleurs, le type de modélisation dépend du contexte d’étude : dans le domaine de la recherche, des modèles plus complexes sont souvent utilisés alors que pour des applications opérationnelles en ingénierie, on a plutôt recours à des modèles plus simples.
En outre, il faut plus de données d’entrée et de validation pour effectuer une modélisation de plus grande dimension de façon correcte. Ainsi, les modèles 1D sont souvent utilisés (Antoine, 2013; Guertault et al., 2016) pour des problématiques sur des grandes échelles spatiales, (de l’ordre de 10 − 100 ) et temporelles (plusieurs jours, semaines ou mois). Les modèles 2D sont utilisés pour des échelles spatiales plus petites, par exemple sur un tronçon de rivière de quelques km et sur l’échelle temporelle d’un événement allant de quelques heures à quelques jours (Bel et al., 2020). Enfin, les modèles 3D sont utilisés pour modéliser des processus complexes locaux, comme par exemple les écoulements et l’affouillement autour d’une pile de pont (Zhang et al., 2020). Ils sont également utilisés pour prendre en compte des effets de stratifications verticales des vitesses ou des concentrations lorsqu’ils sont importants, comme lors de simulation des écoulements dans des retenues de barrages (An et Julien, 2014; Haun et Olsen, 2012; Khosronejad et al., 2008). Par ailleurs, les moyens de calculs se sont beaucoup développés ces dernières années et l’utilisation de « clusters de calculs » permet d’augmenter la taille des domaines et les périodes simulées. Une tendance à utiliser des modèles 2D voire 3D pour modéliser finement les processus
à des échelles spatiales et temporelles plus grandes est donc observée actuellement, sans limiter la pertinence des modélisations unidimensionnelles sur des grandes échelles spatiales et temporelle.

Modélisation numérique des processus sédimentaires

Les modèles hydro-sédimentaires simulent le flux de transport, de dépôt et d’érosion des sédiments ainsi que l’évolution du fond du domaine modélisé. Pour cela, ils utilisent les résultats hydrauliques, en particulier les vitesses, la hauteur d’eau et la contrainte au fond en chaque nœud d’un maillage. Cette partie se focalise sur les modèles sédimentaires pour le transport des sédiments cohésifs. Une revue bibliographique des études numériques récentes sur les sédiments cohésifs (Tableau I.1) met en exergue les points détaillés ci-dessous.
La plupart des études s’intéressent à des environnements estuariens ou marins. Cela concerne la moitié des cas reportés (Tableau I.1). De nombreux enjeux concernant la gestion des sédiments cohésifs existent dans ces environnements (e.g. dragage des ports pour la navigation). Au contraire, dans les rivières alluviales, peu d’études se sont concentrées sur les sédiments fins en considérant que le principe de « washload » s’applique. Du fait de la remise en question récente de ce concept dans les rivières de montagne, la modélisation numérique du dépôt et de l’érosion de sédiments cohésifs dans ce contexte est un domaine de recherche assez récent (Hostache et al., 2014).
Les codes 2D-3D permettent d’intégrer les spécificités des écoulements comme les stratifications et les inhomogénéités verticales et spatiales de l’écoulement et des concentrations. Ces outils permettent également d’identifier spatialement les zones de dépôt et d’érosion de sédiments cohésifs. Par ailleurs, certains de ces modèles sont plus complexes que d’autres. Suivant les objectifs, certains processus ou paramétrisations spécifiques sont implémentées. En particulier, Chen et al. (2021) et Chou et al. (2018) optent ainsi pour plusieurs couches de lit, les couches de surface étant plus facilement érodables que les couches profondes. Stone et al. (2021) proposent des lois décrivant la dynamique de floculation dans le modèle RIVFLOC.
Concernant le paramétrage du dépôt, certains auteurs utilisent le paradigme « simultané » (Allen et al., 2021; Brand et al., 2015; Camenen et al., 2013a; Chou et al., 2018; Guertault et al., 2016; Palinkas et al., 2014; Theol et al., 2019; van Maren et al., 2015) et d’autres le paradigme « exclusif » (Antoine, 2013; Chen et al., 2021; Lopes et al., 2006; Lumborg, 2005; Osman et al., 2016; Stone et al., 2021). D’autres encore décident d’utiliser les deux paradigmes et de comparer les résultats obtenus (Dong et al., 2020; Feng et al., 2020; Santoro et al., 2017). Dong et al. (2020) et Santoro et al. (2017) trouvent que le paradigme simultané reproduit mieux les observations (chroniques de flux) alors que Feng et al. (2020) obtiennent des résultats plus réalistes avec le paradigme exclusif.
Les valeurs des vitesses de chute utilisées dans les modèles sont la plupart du temps issues de mesures : il peut s’agir directement de mesures de la vitesse de chute (Antoine, 2013; Dong et al., 2020; Lumborg, 2005; Stone et al., 2021; van Maren et al., 2015) ou via un proxy comme par exemple le diamètre des sédiments (Guertault et al., 2016; Palinkas et al., 2014), la concentration de l’écoulement (Chou et al., 2018; Lopes et al., 2006; Theol et al., 2019) ou les deux (Feng et al., 2020). Au contraire, la contrainte critique de dépôt est une variable ajustée par calage (Chen et al., 2021; Lumborg, 2005) ou issue de valeurs usuelles utilisées (Antoine, 2013; Lopes et al., 2006; Stone et al., 2021) mais jamais mesurée. Souvent, la valeur attribuée à cette variable dépend de la contrainte critique de d’érosion : = . où = 0.69,0.1 5 selon les auteurs (Feng et al., 2020; Stone et al., 2021). D’autres fixent une valeur faible comme par exemple = 0.08 . −2 (Dong et al., 2020). La paramétrisation de l’érosion est très variable selon les études du fait d’une grande diversité de lois et de paramètres existants. Néanmoins, la plupart des auteurs utilisent la formulation d’Ariathurai-Partheniades (Allen et al., 2021; Antoine, 2013; Camenen et al., 2013a; Dong et al., 2020; Feng et al., 2020; Lopes et al., 2006; Osman et al., 2016; Palinkas et al., 2014; Stone et al., 2021; Theol et al., 2019; van Maren et al., 2015). D’autres optent pour les formulations plus complexes présentées en I.2.2.3 mais cela s’accompagne d’un modèle de lit à plusieurs couches et d’un grand nombre de variables à ajuster (Chen et al., 2021; Chou et al., 2018; Lumborg, 2005). Contrairement à la vitesse de chute, les variables d’érosion et surtout sont le plus souvent issues de calage des sorties des modèles selon des observations de concentrations mesurées dans l’écoulement (Brand et al., 2015; Orseau et al., 2021; Osman et al., 2016) ou alors tirées de la littérature (Antoine, 2013; Chen et al., 2021; Feng et al., 2020; Lopes et al., 2006; Theol et al., 2019) plutôt que de mesures directes de ces variables (Dong et al., 2020; Lumborg, 2005; Stone et al., 2021).
Les gammes des valeurs des différentes variables d’érosion et de dépôt utilisées dans ces études varient sur plusieurs ordres de grandeurs (Tableau I.1) : de 10−7 à 10−3 . −1 pour , de 10−2 à 10−1 . −2 pour , de 10−2 à 10 . −2 pour et de 10−6 à 10−3 . −2. −1 pour . Ces gammes de variations et l’absence de consensus dans la littérature justifient l’intérêt de réaliser des études de sensibilité à ces différentes variables. Antoine et al. (2013) et Chen et al. (2021) montrent une forte sensibilité aux variables testées, par exemple pour la vitesse de chute et la contrainte critique d’érosion. Il y a également une forte sensibilité aux conditions limites, c’est-à-dire à l’événement simulé. Camenen et al. (2013a) montrent ainsi l’intérêt d’étudier plusieurs événements. Par ailleurs, dans la plupart de ces études, une valeur unique des variables d’érosion/dépôt est attribuée sur l’ensemble du domaine. Or, Chou et al. (2018) montrent que la variabilité spatiale de la contrainte critique d’érosion a une forte influence sur les flux générés à l’aval. Il est donc préférable d’inclure cette variabilité dans la modélisation.
Dans les études où peu de mesures sont disponibles et dans lesquelles 2 à 3 variables sont calées sur des concentrations ou des flux mesurés, le risque d’équifinalité est important, c’est à dire que plusieurs combinaisons de différentes valeurs des variables d’érosion et de dépôts peuvent conduire aux mêmes résultats (van Maren et Cronin, 2016). Par exemple, augmenter la contrainte critique et diminuer la vitesse de chute simultanément peut conduire aux mêmes résultats sur la concentration dans l’écoulement. Il en est de même en augmentant la constante de Partheniades et la vitesse de chute. L’équifinalité est exacerbée si ces variables sont spatialisées : en effet, si la variable de contrôle en sortie du modèle est le flux à l’aval par exemple, il peut exister un large panel de combinaisons possibles des variables localement qui conduisent au même flux à l’aval. Néanmoins, dans ce cas, la dynamique locale (dépôt et érosion localement) n’est pas toujours bien reproduite.

Table des matières

Résumé
Abstract
Table des matières
Chapitre I Introduction générale
I.1 Enjeux environnementaux et opérationnels
I.2 Contexte scientifique
I.2.1 Dynamique sédimentaire et particularités des rivières à graviers
I.2.1.1 Processus d’érosion
I.2.1.2 Concept de connectivité sédimentaire
I.2.1.3 Relations d’hystérèse
I.2.1.4 Particularités des rivières à graviers
I.2.2 Processus physiques gouvernant le flux de sédiments fins en rivière
I.2.2.1 Mécanismes de transport
I.2.2.2 Lois et mécanismes gouvernant le dépôt des sédiments
I.2.2.3 Lois et mécanismes gouvernant l’érosion des sédiments
I.2.3 Modélisation numérique hydro-sédimentaire à base physique
I.2.3.1 Les modèles numériques
I.2.3.2 Modélisation numérique des processus sédimentaires
I.2.4 Mesures des flux et des propriétés d’érosion/dépôt des sédiments fins
I.2.4.1 Mesure des flux de sédiments fins
I.2.4.2 Mesure des variables caractéristiques du dépôt
I.2.4.3 Mesure des variables caractéristiques de l’érosion
I.3 Questions scientifiques et objectifs
Chapitre II Sites d’étude et dispositifs de mesure
II.1 Sites d’étude
II.1.1 L’Isère en Combe de Savoie
II.1.1.1 Introduction et enjeux
II.1.1.2 Stations de mesures et données
II.1.1.3 Hydrologie
II.1.1.4 Dynamique morphologique et transport sédimentaire
II.1.1.5 Chroniques et événements sur la période 2017-2021
II.1.2 Le Galabre
II.1.2.1 Introduction et enjeux
II.1.2.2 Stations de mesures et données
II.1.2.3 Climat, précipitation et hydrologie
II.1.2.4 Dynamique morphologique et transport sédimentaire
II.1.2.5 Chroniques et événements sur la période 2018-2020
II.2 Appareils de mesure de l’érodibilité et calibrations
II.2.1 Cahier des charges et sélection des appareils de mesure
II.2.2 Principe de mesure, protocole et données brutes des 3 érodimètres sélectionnés
II.2.2.1 L’ERODIMETRE de l’Université de Caen
II.2.2.2 EROsion MEasurement System (EROMES)
II.2.2.3 Cohesive Strength-Meter (CSM)
II.2.3 Calibration des appareils en laboratoire
II.2.3.1 Calibrations en concentrations des transmissions optiques pour le CSM et des turbidités pour l’EROMES et l’ERODIMETRE
II.2.3.2 Calibration des contraintes
II.2.4 Post-traitement et variables extraites des signaux
II.2.4.1 Méthodes de traitement usuelles pour le CSM
II.2.4.2 Méthode de traitement des signaux dans le cadre de la loi d’Ariathurai-Partheniades
II.2.5 Mesures complémentaires des propriétés des sédiments fins sur le terrain et en laboratoire
II.2.5.1 Epaisseur, Humidité volumique, résistance au cisaillement et à la compression
II.2.5.2 Distributions granulométriques
II.3 Conclusion et synthèse des données acquises
Chapitre III Sensibilité de la modélisation hydro-sédimentaire en rivière de montagne aux caractéristiques des sédiments cohésifs
III.1 Introduction
III.2 Présentation de la plateforme de modélisation
III.2.1 Open TELEMAC et ses modules
III.2.2 Modélisation hydrodynamique TELEMAC-2D
III.2.3 Modélisation sédimentaire GAIA ou SISYPHE
III.2.4 Couplage hydro-sédimentaire
III.3 Sensibilité aux variables caractéristiques des sédiments cohésifs
III.3.1 Présentation du modèle de l’Isère en Combe de Savoie
III.3.1.1 Paramétrage du modèle
III.3.1.2 Calibration de l’hydrodynamique
III.3.2 Sensibilité du modèle numérique aux variables des sédiments cohésifs lors d’épisodes à flux de MES importants
III.3.2.1 Abstract
III.3.2.2 Introduction
III.3.2.3 Material and methods
III.3.2.4 Results and discussion
III.3.2.5 Conclusions
III.3.3 Sensibilité du modèle numérique aux variables des sédiments cohésifs pour des conditions initiales et limites contrastées
III.3.3.1 Événement sélectionné et conditions initiales retenues
III.3.3.2 Résultats et discussion
III.3.3.3 Conclusions
III.4 Conclusions sur la sensibilité des volumes de dépôts modélisés aux variations des caractéristiques des sédiments cohésifs
Chapitre IV Variabilité spatiale et temporelle de l’érodibilité des sédiments cohésifs sur les deux sites d’étude
IV.1 Introduction
IV.2 Variabilité spatiale de l’érodibilité
IV.2.1 Abstract
IV.2.2 Introduction
IV.2.3 Study sites and methods
IV.2.3.1 Study sites and monitoring areas
IV.2.3.1 Field sampling and measurements
IV.2.3.2 Data processing: extraction of critical jet pressure and suspension index from CSM measurements
IV.2.4 Results and discussion
IV.2.4.1 Runoff events prior to monitoring campaigns
IV.2.4.2 Grain size measurements and sediment type
IV.2.4.3 Spatial organization of deposited sediment erodibility
IV.2.4.4 Relationship between erosion measurements and sediment properties
IV.2.4.5 Specific features of the erodibility in gravel bed rivers
IV.2.5 Conclusions
IV.3 Variabilité temporelle de l’érodibilité
IV.3.1 Description de la variabilité temporelle sur l’Isère et sur le Galabre
IV.3.2 Facteurs explicatifs de la variabilité temporelle de l’érodibilité
IV.3.2.1 Nature des sédiments
IV.3.2.1 Consolidation des sédiments
IV.3.2.2 Activité biologique
IV.3.3 Conclusions sur la variabilité temporelle
IV.4 Conclusion
Chapitre V Intérêt des mesures spatialisées de l’érodibilité pour la modélisation numérique : application sur le site du Galabre
V.1 Introduction
V.2 Matériel et méthodes
V.2.1 Modélisation numérique d’un tronçon du Galabre
V.2.1.1 Construction d’un modèle T2D-GAIA sur le tronçon du Galabre
V.2.1.2 Sensibilité hydrodynamique au maillage
V.2.1.3 Calibration du coefficient de frottement
V.2.2 Paramétrage sédimentaire du modèle et scénarii simulés
V.2.2.1 Génération de l’état initial à partir des mesures
V.2.2.2 Scénarii de modélisation
V.2.2.3 Evaluation du modèle
V.3 Résultats et discussion
V.3.1 Caractérisation exhaustive de la variabilité de l’érodibilité
V.3.1.1 Comment la variabilité spatiale des descripteurs de l’érosion impacte-t-elle les masses
érodées modélisées ?
V.3.1.2 Quel est l’intérêt de distinguer la variabilité inter-zones des descripteurs de l’érosion dans les modélisations plutôt que d’attribuer une valeur unique sur l’ensemble du domaine ?
V.3.2 Caractérisation incomplète de la variabilité de l’érodibilité
V.3.2.1 Comment la variabilité spatiale des descripteurs de l’érosion impacte-t-elle les masses
érodées modélisées ?
V.3.2.2 Quel est l’intérêt de distinguer la variabilité inter-zones des descripteurs de l’érosion dans
les modélisations plutôt que d’attribuer une valeur unique sur l’ensemble du domaine ?
V.3.3 Discussion
V.3.3.1 Dynamique sédimentaire des zones de dépôt
V.3.3.2 Influence des conditions limites
V.3.3.3 Part de la masse érodée par rapport au flux transitant depuis l’amont
V.4 Conclusion
Chapitr e VI Vers une estimation robuste des propriétés d’érosion des dépôts fins en rivière pour la modélisation numérique
VI.1 Introduction
VI.2 Choix de l’appareil de mesure
VI.2.1 Inter-comparaison du scissomètre, du pénétromètre, de l’EROMES et du CSM
VI.2.1.1 Scissomètre et pénétromètre
VI.2.1.1 Erodimètres et scissomètre
VI.2.1.2 EROMES et CSM
VI.2.2 Inter-comparaison des trois érodimètres : CSM, EROMES et ERODIMETRE
VI.2.2.1 Campagne de mesure d’avril 2021 sur l’Isère
VI.2.2.2 Résultats
VI.2.3 Synthèse sur la comparaison des trois appareils
VI.2.3.1 Nature des sollicitations hydrodynamiques et mécaniques
VI.2.3.2 Echelles spatiales
VI.2.3.3 Protocole de mesure des appareils
VI.2.4 Conclusion sur le choix du dispositif de mesure
VI.3 Choix des positions et du nombre de mesures
VI.3.1 Choix des positions des mesures
VI.3.1.1 Recommandations basées sur les mesures
VI.3.1.2 Recommandations basées les résultats numériques
VI.3.2 Choix du nombre de mesures
VI.3.2.1 Méthodologie
VI.3.2.2 Résultats et discussion sur le choix du nombre de mesures
VI.3.3 Conclusions sur le choix des positions et du nombre de mesures
VI.4 Choix de la période de mesure
VI.5 Mesures complémentaires
VI.6 Conclusion
Chapitre VII Conclusions générales et perspectives
VII.1 Conclusions
VII.1.1 Caractérisation de la variabilité spatiale et temporelle de l’érodibilité des sédiments fins dans les rivières à graviers
VII.1.2 Sensibilité des sorties numériques aux propriétés des sédiments cohésifs
VII.1.2.1 Sensibilité générale
VII.1.2.2 Sensibilité à la variabilité spatiale de l’érodibilité
VII.1.3 Recommandations pour la caractérisation de l’érodibilité in situ pour la modélisation numérique
VII.2 Perspectives
VII.2.1 Mesure de l’érodibilité dans les rivières à graviers
VII.2.2 Modélisation numérique hydro-sédimentaire
VII.2.3 Intégration dans un cadre plus général pour la compréhension des flux de sédiments fins dans les rivières alpines
Références

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