Soutenance mémoire
La résolution des problèmes liée à la gestion des bassins versants notamment l’aménagement des ponts et des barrages, la prévision des conséquences des inondations, nécessite une parfaite connaissance de leurs étiages et de leurs crues. Dans cette optique, l’utilisation d’un modèle de calcul des débits et d’estimation des eaux à l’échelle d’un bassin versant devient nécessaire. Ainsi dans ce chapitre nous ferons une synthèse bibliographique, puis donnés les enjeux de la modélisation hydrologique et la présentation des différents types de modèles les plus utilisés et enfin l’utilisation de ces modèles. Mais avant d’entamer cette revue, il est utile de donner un bref rappel sur le cycle hydrologique qui est la base de toute modélisation hydrologique.
Le cycle hydrologique
Mécanisme du cycle de l’eau
Le cycle de l’eau est sujet à d es processus co mplexes et variés parmi lesquels nous citerons les précipitations, l’évaporation, la transpiration (des végétaux), l’interception, le ruissellement, l’infiltration, la percolation, l’emmagasinement et les écoulements souterrains. Le mouvement de l’eau entre les différentes phases du cycle hydrologique est irrégulier dans l’espace et dans le temps pouvant produire des extrêmes d’inondations et de sécheresses. La détermination de la variation et l’intensité de ces év entuels extrêmes sont d’une grande importance pour l’hydrologue. (Bedient ; 1988).
Sous l’effet du rayonnement solaire, l’eau évaporée à partir du sol, des océans et des autres surfaces d’eau, entre dans l’atmosphère. L’élévation d’une masse d’air humide permet un refroidissement général nécessaire pour l’amener à saturation et provoquer la condensation de la vapeur d’eau sous forme de gouttelettes constituant les nuages, en présence de noyaux de condensation. Puis la vapeur d’eau, transportée et temporairement emmagasinée dans les nuages, est restituée par le biais des précipitations aux océans et aux continents. Une partie de la pluie qui tombe peut être interceptée par les végétaux puis être partiellement restituée sous forme de vapeur à l’atmosphère. La pluie non interceptée atteint le sol. Suivant les conditions données, elle peut alors s’évaporer directement du sol, s’écouler en surface jusqu’aux cours d’eau (ruissellement de surface) ou encore s’infiltrer dans le sol. Il peut aussi y avoir emmagasinement temporaire de l’eau infiltrée sous forme d’humidité dans le sol, que peuvent utiliser les plantes (Réserve Utilisable). Il peut y a voir percolation vers les zones plus profondes pour contribuer au renouvellement des réserves de la nappe souterraine. Un écoulement à partir de cette dernière peut rejoindre la surface au niveau des sources ou des cours d’eau.
L’évaporation à partir du sol, des cours d’eau, et la transpiration des plantes complètent ainsi le cycle. Ces divers mécanismes sont rendus possibles par un élément moteur, le soleil, organe vital du cycle hydrologique.
Le bilan hydrique
On peut schématiser le phénomène continu du cycle de l’eau en trois phases :
• les précipitations,
• le ruissellement de surface et l’écoulement souterrain,
• l’évaporation.
Il est intéressant de noter que dans chacune des phases on retrouve respectivement un transport d’eau, un emmagasinement temporaire et parfois un changement d’état. Il s’ensuit que l’estimation des quantités d’eau passant par chacune des étapes du cycle hydrologique peut se faire à l’aide d’une équation appelée « bilan hydrologique » qui est le bilan des quantités d’eau entrant et sortant d’un système défini dans l’espace et dans le temps. Le temporel introduit la notion de l’année hydrologique. En principe, cette période d’une année est choisie en fonction des conditions climatiques. Ainsi en fonction de la situation météorologique des régions, l’année hydrologique peut débuter à des dates différentes de celle du calendrier ordinaire. Au niveau de l’espace, il est d’usage de travailler à l’échelle d’un bassin versant ; mais il est possible de raisonner à un autre niveau (zone administrative, entité régionale, etc.).
Synthèse bibliographique
Nascimento (1991) a utilisé le modèle conceptuel pluie-débit GR3J pour modéliser les processus du cycle hydrologique dans des cours d’eau intermittents. Des essais de changement du modèle ont été réalisés après la mise en évidence des « raisons des inadéquations du modèle dans la représentation de phénomènes dans quelques bassins ». Ce qui la conduit à choisir la version à 4 paramètres pour représenter ces processus.
Edijatno et al. (1999) présentent le modèle GR3J et font remarquer que malgré sa simplicité et son faible nombre de paramètres, il est aussi performant qu’un modèle plus complexe comme la version simplifiée à 5 paramètres de TOPMODEL.
Ce modèle s’est révélé être un outil important de gestion de l’eau aussi bien dans le cas des bassins de rétention que dans la détection de l’altération du cycle hydrologique due à l’action de l’homme. Cependant il ne peut toute fois pas être utilisé pour les prédictions de longues durées.
Uhlenbrook et al. (1999) ont utilisé le modèle HBV sur un bassin versant montagneux du S ud-ouest de l’Allemagne pour quantifier les incertitudes dues à l’identification d’une structure représentative et à la détermination des paramètres d’un modèle conceptuel pluie-débit. Le calage a é té fait sur une période de 10 ans, avec des paramètres générés de façon aléatoire, grâce à la procédure de Monte Carlo qui a donné de bons résultats des débits stimulés comparativement aux débits observés. Les auteurs ce sont rendus compte que la difficulté dans l’identification de la structure du modèle engendre des incertitudes qui sont légèrement inférieurs à celles due aux paramètres du modèle.
Berthier (2005) se propose dans son travail de quantifier les incertitudes des débits calculés par un modèle conceptuel pluie-débit. Etant donné que la modélisation est une représentation imparfaite de réponse du bassin versant, il est nécessaire de connaître l’ordre de grandeur des incertitudes. Et l’auteur a u tilisé les modèles TOPMO et GR4J pour la simulation des débits et la détermination des incertitudes a été faite grâce à deux méthodes :
✔ Méthode dérivée de la méthode de Monte Carlo basée sur une approximation linéaire des écarts-types des paramètres du modèle.
✔ Méthode GLUE basée sur l’échantillonnage par ordre d’importance.
Plantier (2003) cherche à d éterminer la part des caractéristiques physiques d’un bassin versant pour la comparaison des approches globale et semi-distribuée en modélisation pluie-débit. Il en arrive à la double conclusion suivante :
✔ Si la distribution des paramètres est associée à cel le des pluies, on obtient des simulations meilleures qu’une approche globale ;
✔ Si par contre la distribution des paramètres est associée à une pluie globale (moyenne sur l’ensemble du bassin versant), les résultats d’une telle simulation sont moins bons que ceux obtenus à partir d’une approche globale.
Oddos (2002) cherche à déterminer l’intérêt de l’approche semi-distribuée par rapport à l’approche globale en modélisation pluie-débit. L’auteur a utilisé quatre modèles de structures différents que sont : HBV (9 paramètres), TOPMODEL (7 paramètres), GR4J (4 paramètres) et IHACES (7 paramètres).
L’auteur a déterminé un certain nombre de paramètres qui permettent d’obtenir de meilleures résultats dans une approche semi-distribuée. Il conclut que trois paramètres jouent un rôle important sur la performance du modèle. Ces trois paramètres sont tous liés à l’évènement pluvieux. Ceux sont : Le coefficient de corrélation nº1, le coefficient de corrélation nº2 et l’indice de similarité des pluies.
Giustolisi et Laucelli (2005) précise que pour construire un modèle, il est important de bien comprendre les caractéristiques structurales du modèle à partir du quel il est conçu. Ils ont utilisés le réseau des Neurones Artificiels pour pouvoir y apporter des améliorations. Ils se sont rendu compte que les performances du modèle sont influencées par le type de bruit et propriétés mathématiques de celui-ci. Par ailleurs, ils constatent également que le grand nombre de paramètres et la présence de bruits non gaussiens gênent la généralisation du modèle.
Ollivier (2004) a utilisé deux modèles pluie-débits (GR4J et TOPMODEL) sur le bassin de la Seine dans le but de faire de la prévision et de ramener le délai de celle ci à trois jours. En effet, en 1910 ce cours d’eau a connu une crue centennale dont les dégâts étaient très importants. La survenue d’une telle crue de nos jours entraînerait des dégâts qui sont estimés à environ 12 milliards d’euro. Dans sa phase de prévision, le but cherché par l’auteur était de trouver une méthode approprié de mise à jour. Des erreurs relatives importantes ont été remarquées en ce q ui concerne les faibles débits. Cela est certainement dû aux digues et barrage de navigation, ouvrages qui posent des problèmes dans la mesure des débits dans un bassin versant.
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Table des matières
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I : MODELISATION PLUIE-DEBIT EN HYDROLOGIE
Introduction
I.1 Le cycle hydrologique
I.2 Synthèse bibliographique
I.3.1 Quantification des incertitudes des débits calculés par un modèle pluie-débit
I.4 Utilisation des modèles
CHAPITRE II : PRESENTATION DU CADRE PRYSIQUE
Introduction
II.1 Le bassin du fleuve Sénégal en amont de Bakel
II.2 Description du bassin en amont de Bafing, du Bakoye et de la Falémé
II.3 Les stations hydrométriques
CHAPITRE III : PRESENTATION DES MODELES HYDROLOGIQUES PLUIE-DEBIT GR4J ET GR2M
Introduction
III. Présentation des modèles GR4J et GR2M
III.1 Historique
III.2 Description du modèle pluie débit journalier GR4J
III.3 Description du modèle pluie débit mensuel GR2M
III.4 Procédure expérimentale utilisée en modélisation
III.5 Evaluation de la performance d’un modèle
CHAPITRE IV : PRESENTATION DES RESULTATS DES SIMULATIONS
IV .Simulation du GR4J et GR2M aux différents sous-bassins
IV 1. Sous-bassin de Gourbassi
IV 2. Sous-bassin de Bafing Makana
IV 3. Sous-bassin d’Oualia
IV 4. Sous-bassin d’Oualia
Conclusion
CONCLUSION GENERALE
PERSPECTIVES
Références Bibliographiques
