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0PH5DFKHO38(&+%(57<6F+$3H 7RXORXVH )UMQŃH HQYLPp

Remerciements

Je souhaite tout d'abord remercier chaleureusement mon directeur de thèse, Vazken Andréassian,

de m'aǀoir donnĠ l'opportunitĠ de mener ces traǀaudž de recherche. Je le remercie Ġgalement pour sa

disponibilité, sa patience et ses conseils avisés. Je souhaite remercier également Charles Perrin

d'aǀoir toujours été disponible pour suivre mes travaux de recherche et d'aǀoir participé

attentivement à la relecture de ce mémoire. Ses remarques et conseils m'ont ĠtĠ trğs prĠcieudž tout

au long de la thèse.

J'adresse mes sincères remerciements aux membres de mon jury de thèse, qui ont accepté d'Ġǀaluer

le travail réalisé au cours de ces trois années : François Anctil et Gilles Drogue pour avoir accepté le

rôle de rapporteurs et pour aǀoir participĠ ă l'amĠlioration de ce manuscrit, ainsi que Christophe

Je tiens à remercier également les membres de mes comités de suivi pour leurs regards critiques et

leurs précieux conseils Pierre Javelle, Nicolas Le Moine, Pascal Maugis et Jean-Michel Soubeyroux.

Je souhaite remercier l'ONEMA pour le soutien financier apporté à cette thèse, et une nouvelle fois

Bénédicte Augeard pour avoir suivi ces travaux de recherche et y avoir apporté sa vision

opérationnelle.

Guillaume, Carina, Carine, Pierre N., Olivier, Andréa, Philippe, Alban, ... Merci aussi à ceux qui nous

ont quittés en route : Marine, Julien, Damien, Mathilde, David, ainsi que tous les stagiaires passés par

Laurent, Pierre B., Dimitri, Florent et François). Un merci particulier à Ioanna, ma première co-

sincèrement pour son amitié et son soutien permanent encore aujourd'hui. Un grand merci aussi à

Louise pour nos nombreux échanges sur nos travaux de recherche respectifs et pour avoir toujours Et enfin, merci ă tous les membres de l'Hydrologie Sociale pour les week-ends socialement hydrologiques et les fameux Mamanes à la Butte aux Cailles.

et Elisabeth) pour leur précieuse aide dans les démarches administratives, ainsi que Roger, notre

super informaticien, pour sa disponibilité et sa bonne humeur permanente.

En dernier lieu, j'adresse mes sincères remerciements à ma famille et mes amis, qui m'ont toujours

soutenue et qui ont su m'accompagner et m'encourager durant ces trois ans. Enfin, un grand merci à Romain pour son soutien permanent et sa présence au quotidien.

Résumé

Les données de pluie et de débit sont d'une importance capitale pour réaliser des calculs

hydrologiques. La pluie est un élément essentiel pour les études de bilan hydrique ainsi que pour la

prévision et la simulation des débits, puisqu'elle est utilisée en entrée des modèles hydrologiques.

Les données de débit sont également essentielles pour caler et valider les modèles : elles informent

sur les régimes et les extrêmes, les tendances passées, et sur le comportement hydrologique du

bassin versant. La pluie et le débit étant des éléments variables dans le temps et l'espace, une bonne

représentativité spatio-temporelle des informations de débit et de pluie est capitale afin de limiter

suffisamment denses pour rendre compte de cette variabilité est, de ce fait, essentielle.

Ces réseaux peuvent cependant paraître onéreux pour leurs gestionnaires, entrainant des réflexions

sur leur rationalisation. Toutefois, cette rationalisation, qui se traduit souvent par une baisse de la

densité du réseau de mesure, rend notre connaissance du cycle hydrologique plus incertaine, et

peut, par conséquent, augmenter les incertitudes des calculs hydrologiques. Quantifier cette

des outils utilisés et des caractéristiques des bassins versants étudiés.

Le principal objectif de la thğse Ġtait d'Ġtudier lΖimpact de la densitĠ spatio-temporelle des réseaux

hydrométriques et pluviométriques sur les performances de divers calculs hydrologiques (simulation

de débit au pas de temps journalier, estimation du module, de débit de crue extrême et de

appuyées sur un large échantillon de bassins versants français.

peu ou non jaugés. Pour les bassins non jaugés, la robustesse de la méthode de régionalisation a

dans un premier temps été analysée selon deux méthodes de réduction de la densité du réseau

voisin (désert hydrométrique et réduction aléatoire). La méthode du désert hydrométrique a été par

la suite retenue pour évaluer la sensibilité des calculs hydrologiques à la disponibilité spatiale des

informations de débit. Nos résultats suggèrent que pour tous les calculs envisagés, les performances

du processus de régionalisation diminuent lorsque le réseau de bassins voisins devient moins dense,

mais que cette chute de performances est moindre en comparaison de celle attribuée à la méthode

de régionalisation elle-mġme (rien ne ǀaut les obserǀations sur le site d'Ġtude). Dans un second

non jaugés, en combinant cette information à une information régionale. Nous avons poussé plus

loin l'analyse en nous intĠressant ă la diffĠrence entre mesures redondantes et mesures alĠatoires et

en proposant des équivalences.

La deudžiğme partie a portĠ sur l'impact de la densitĠ spatiale des réseaux pluviométriques sur divers

calculs hydrologiques. Les résultats sont moins généralisables que pour le réseau hydrométrique,

ciblés. Toutefois, les baisses des performances du modèle GR4J lorsque la densité du réseau

pluviométrique diminue semblent être liées à la variabilité spatiale de la pluie du bassin versant.

Abstract

Rainfall and runoff data are very important to make hydrological computations for various objectives.

Precipitation is essential information for water balance studies and for hydrological simulation and

forecasting, since it is used as input of hydrological models. Runoff data are also essential to calibrate

and validate models: they provide information on hydrological regimes, streamflow extremes, past

trends and catchment hydrological behavior. Since precipitation and runoff are spatially and

temporally variable, a good spatiotemporal representativeness of runoff and rainfall data is crucial to

limit the uncertainty in hydrological computations. Therefore the presence of sufficiently dense

hydrometeorological monitoring networks to account for this variability is essential.

However, these networks may be expensive for their managers, leading to reflections on their

rationalization. This rationalization, which often means a reduction of network density, can limit our

knowledge of the hydrological cycle, and can significantly increase the uncertainties in hydrological

computation. Quantifying this increase raises several difficulties, since it depends on the hydrological

objectives, tools used and catchment characteristics. The main objective of this research was to study the impact of the spatiotemporal density of runoff and rainfall networks on the performances of several hydrological computations (namely simulation of daily streamflow, estimation of long term average streamflow and extreme streamflows). To get general results, studies were based on a large set of French catchments. The first part of this thesis focused on the impact of the hydrometric network density for ungauged or poorly gauged catchments. For ungauged catchments, the robustness of regionalization approaches was first analyzed by two methods of reduction of neighboring network density (hydrometrical desert and random reduction). Then the hydrometrical desert method was used to

evaluate the sensitivity of hydrological computations on the spatial availability of runoff data. Our

results suggest that for all the computations of streamflow considered here, the efficiency of the regionalization process decreases when the flow gauging network density is reduced. Results also

show that this drop in efficiency is lower than the drop due to the regionalization method itself (i.e.

going from gauged to ungauged situation; nothing beats the observed data on the studied sites). In a second step, we confirmed the value of using a few flow measurements on ungauged catchments, by combining this information with regional information. We pushed the analysis further by focusing on the differences between redundant measurements and random measurements, and by proposing equivalences.

The second part focused on the impact of the rainfall network density on several hydrological

computations. Results are less generalizable than those on the hydrometric network, revealing

various trends within the set of catchments and between the hydrological computations considered. However, the decrease of GR4J model performances when the density of rainfall network is reduced seems to be related to the spatial variability of rainfall in the catchment.

Table des matières

Remerciements ............................................................................................................................ 1

Résumé .............................................................................................................................. 3

Abstract .............................................................................................................................. 5

Introduction générale ................................................................................................................. 13

l'art, contedžte de la thğse ........................................................................................................... 19

1.1. Introduction ................................................................................................................. 21

1.2. Echelles temporelle et spatiale des variables hydrométéorologiques ............................. 21

1.2.1 Variabilité spatio-temporelle des précipitations .................................................... 21

1.2.2 Variabilité spatio-temporelle des débits ................................................................ 22

1.3. Coût des réseaux de mesure ......................................................................................... 24

1.3.2 Coût du réseau pluviométrique de Météo-France ................................................. 24

1.3.3 Coût du réseau hydrométrique national ................................................................ 25

1.4. L'idĠe de rationalisation des rĠseaudž de mesure ........................................................... 25

1.5. La valeur économique des réseaux de mesure .............................................................. 27

1.5.1 La valeur économique des réseaux de mesure et des outils hydrométéorologiques

en général .............................................................................................................................. 27

1.5.2 Optimisation du réseau hydrométrique ................................................................. 29

1.6. Synthèse ...................................................................................................................... 30

Partie I Impact de la densité du réseau hydrométrique sur les calculs

hydrologiques ............................................................................................... 33

Chapitre 2. Impact de la densité du réseau hydrométrique en hydrologie : état de l'art ........... 35

2.1. Introduction ................................................................................................................. 37

2.2. Impact de la densité spatiale du réseau hydrométrique en hydrologie ........................... 37

EfficacitĠ de diffĠrentes approches d'estimation de paramğtres sur bassins

versants non jaugés ............................................................................................................... 37

2.2.2 Etudes sur le nombre de bassins ǀoisins utilisĠs pour le transfert d'information ă

des bassins non jaugés ........................................................................................................... 39

2.3. Impact de la longueur des chroniques de débit en hydrologie ....................................... 43

2.3.1 Longueur des chroniques de débit pour le calage des paramètres ....................... 43

2.3.2 Longueur des chroniques de débit pour le calcul des débits caractéristiques ...... 49

2.4. Synthèse ...................................................................................................................... 50

Chapitre 3. Matériel et méthodes ........................................................................................... 51

3.1. Introduction ................................................................................................................. 53

3.2. Présentation de la base de données de la partie I .......................................................... 53

3.2.1 Les données hydro-climatiques .............................................................................. 53

3.2.2 La sĠlection d'un Ġchantillon de bassins ǀersants .................................................. 54

3.3. Le modèle hydrologique pluie-débit GR4J ..................................................................... 57

3.3.1 Description du modèle ........................................................................................... 57

3.3.2 Utilisation du module neige CemaNeige ................................................................ 58

3.3.3 Calage des paramètres du modèle GR4J et du module CemaNeige ...................... 58

3.4. La méthode de régionalisation basée sur la proximité spatiale ...................................... 60

versants non jaugés ................................................................................................................ 62

3.5.1 Pourquoi est-il important d'Ġǀaluer la sensibilitĠ des simulations rĠgionalisées au

choix de la distance hydrologique ? ....................................................................................... 62

3.5.2 Les différentes mesures de distance étudiées ....................................................... 63

application sur un bassin versant non jaugé.......................................................................... 65

3.5.4 Conclusion .............................................................................................................. 66

3.6. Comparaison de deudž mĠthodes d'Ġǀaluation de la robustesse de mĠthodes de

régionalisation........................................................................................................................ 68

3.6.1 Pourquoi est-il important d'Ġǀaluer la sensibilitĠ d'une mĠthode de

régionalisation à la densité du réseau hydrométrique ? ....................................................... 68

3.6.2 Deudž mĠthodes alternatiǀes pour l'analyse de sensibilitĠ d'une mĠthode de

régionalisation basée sur la proximité spatiale ..................................................................... 68

3.6.3 Comparaison des deudž mĠthodes d'analyse de sensibilitĠ .................................... 71

3.6.4 Conclusion .............................................................................................................. 76

3.7. Synthèse ...................................................................................................................... 77

Chapitre 4. Une régionalisation de la formule de bilan en eau de Turc-Mezentsev .................. 79

4.1. Introduction ................................................................................................................. 82

4.1.1 The need for a reliable assessment of long-term average streamflow .................. 82

4.1.2 Scope of the paper ................................................................................................. 82

4.2. Origins and applications of the Turc-Mezentsev formula ............................................... 83

4.2.1 Origins of the Turc-Mezentsev formula ................................................................. 83

4.2.2 Physical and mathematical interpretation of the Turc-Mezentsev formula .......... 84

4.2.3 Transposing the Turc-Mezentsev formula for streamflow ..................................... 85

4.2.4 Recent studies based on the Turc-Mezentsev formula .......................................... 86

4.3. Catchments and method .............................................................................................. 88

4.3.1 Data set ................................................................................................................... 88

4.3.2 Testing geographical (spatial proximity-based) regionalization ............................. 90

4.3.3 Measuring regionalization performance ................................................................ 92

4.3.4 Assessing regionalization robustness using the hydrometrical desert method ..... 92

4.4. Results ......................................................................................................................... 93

4.4.1 Comparison of the efficiencies for the four regionalization options ..................... 93

4.4.2

4.5. Conclusion and perspectives ......................................................................................... 98

4.5.1 Conclusion .............................................................................................................. 98

4.5.2 Limits ...................................................................................................................... 99

4.5.3 Perspectives ............................................................................................................ 99

4.6. Acknowledgements ...................................................................................................... 99

4.7. Annex 1 - partial differential equations for streamflow as a function of P and E0 .......... 100

Chapitre 5. Analyse de la sensibilité des calculs hydrologiques à la densité spatiale des réseaux

hydrométriques ........................................................................................................................ 101

5.1. Introduction ................................................................................................................ 103

5.2. Les calculs hydrologiques considérés ........................................................................... 103

GR4J .............................................................................................................................. 103

5.2.2 Calcul du module en mode non-jaugé .................................................................. 103

5.2.3 Calcul des débits de crues décennale et centennale en mode non-jaugé ........... 103

5.3. Critğre de calage des paramğtres et d'Ġǀaluation du modğle ........................................ 104

5.4. Evaluation préalable suivant les gammes de débit ....................................................... 106

5.5. Evaluation de la robustesse de la régionalisation ......................................................... 106

5.6. Analyse détaillée des performances obtenues en régionalisation ................................. 115

5.7. Synthèse ..................................................................................................................... 127

Chapitre 6. Stratégie de récolte de jaugeages ponctuels sur des bassins versants non-jaugés : au

6.1. Introduction ................................................................................................................ 131

6.2. Sélection de jaugeages aléatoires (SA) - RĠsumĠ de l'article prĠsentĠ en annedže B ....... 131

6.2.1 La méthode ........................................................................................................... 131

6.2.2 Résultats ............................................................................................................... 132

6.3. Sélection du débit observé selon la gamme de débit classé (sélection redondante (SR)) 134

6.3.1 Introduction .......................................................................................................... 134

6.3.2 Méthodologie ....................................................................................................... 135

6.3.3 SensibilitĠ par rapport au critğre d'Ġǀaluation et au paramğtre ɲ ...................... 135

6.4. Doit-on privilégier la quantité et la redondance ou la diversité des mesures? ............... 138

6.5. Synthèse ..................................................................................................................... 141

Partie II Impact de la densité du réseau pluviométrique sur les calculs

hydrologiques ............................................................................................. 143

Chapitre 7. Impact de la densité du réseau pluviométrique en hydrologie : état de l'art .......... 145

7.1. Introduction ................................................................................................................ 147

7.2. Impact de la densité spatiale du réseau pluviométrique en hydrologie ......................... 147

7.2.1 Impact sur la qualité des estimations de la pluie ................................................. 147

7.2.2 Impact sur la qualité des estimations de débit .................................................... 149

7.3. Impact de la longueur des enregistrements des données de pluie en hydrologie ........... 153

7.4. Synthèse ..................................................................................................................... 154

Chapitre 8. Présentation de la base de données de la partie II ................................................ 155

8.1. Introduction ................................................................................................................ 157

8.2. Les données hydro-climatiques .................................................................................... 157

8.2.1 Origine des données pluviométriques.................................................................. 157

8.2.2 Interpolation de la pluie de bassin ....................................................................... 157

Les donnĠes de dĠbit et d'Ġǀapotranspiration potentielle .................................. 158

8.3. La sĠlection d'un Ġchantillon de bassins ǀersants ......................................................... 158

8.3.1 Critères de sélection ............................................................................................. 159

8.3.2 SĠlection de l'Ġchantillon ..................................................................................... 159

8.4. Les calculs hydrologiques, le calage du modèle et leur évaluation ................................ 162

8.4.1 Les calculs hydrologiques considérés ................................................................... 162

8.4.2 Le calage des paramètres et évaluation du modèle ............................................. 162

8.5. Synthèse ..................................................................................................................... 162

Chapitre 9. Analyse de la sensibilité des calculs hydrologiques à la densité spatiale des réseaux

pluviométriques ........................................................................................................................ 165

9.1. Introduction ................................................................................................................ 167

9.2. Quelques éléments de méthodologie .......................................................................... 167

9.2.1 Mise en place des différentes classes de densité spatiale du réseau

pluviométrique..................................................................................................................... 167

9.2.2 Présentation des bassins-tests ............................................................................. 168

9.3. Impact de la densité spatiale du réseau pluviométrique sur divers calculs hydrologiques ...

................................................................................................................................... 170

9.3.1 Sur les deux bassins-tests ..................................................................................... 170

9.3.2 Analyse pour l'ensemble des 30 bassins ǀersants de l'Ġchantillon ...................... 174

9.4. Tentatiǀes d'interprĠtation des rĠsultats ..................................................................... 176

9.4.1 Relation de la courbe de décroissance des performances lorsque la densité du

réseau pluviométrique diminue, avec la surface pluviométrique du bassin versant .......... 176

9.4.2 Relation de la décroissance des performances lorsque la densité du réseau

pluviométrique diminue, avec la variabilité spatiale de la pluie ......................................... 177

9.4.3 Interprétation de la courbe de décroissance des performances en fonction

9.4.4 Sensibilité des performances par rapport à la diminution de la densité du réseau

pluviométrique..................................................................................................................... 184

9.5. Synthèse ..................................................................................................................... 184

Conclusion générale .................................................................................................................. 187

Bibliographie ........................................................................................................................... 195

Annexes ........................................................................................................................... 211

Introduction générale

Introduction générale

Introduction générale

Contexte de la thèse

L'hydrologue est spĠcialisĠ dans l'Ġtude du cycle de l'eau, en particulier la transformation des

précipitations en écoulement dans les rivières. Il est sollicité pour diverses missions utiles à la

hydrotechniques et la prévision des événements extrêmes (crue et étiage). Ces missions ont pour

enjeudž de garantir la sĠcuritĠ et la rentabilitĠ des ouǀrages, d'alerter la population et de rĠduire les

pertes humaines et matérielles, ainsi que de contribuer au maintien du " bon état écologique » du

cours d'eau et de sa capacitĠ ă fournir de l'eau potable, de l'eau d'irrigation et du liquide de

refroidissement pour les centrales thermiques.

besoin de données hydrométéorologiques de qualité et en quantité suffisante. Les données de débit

sont par exemple essentielles pour caler et valider les modèles hydrologiques. Elles informent sur les

régimes et les extrêmes, les tendances passées, et sur le comportement hydrologique du bassin

également indispensables pour le calcul du bilan hydrique.

Dans ce contexte, on peut facilement admettre que la qualité et la quantité de ces données

hydrologiques.

Problématique opérationnelle

manière dont ils peuvent rationnaliser ces réseaux, c'est-à- dire optimiser au mieudž l'emplacement et

fonctionnement tout en assurant un bon niǀeau d'information. A titre d'edžemple, dans les dĠcennies

1980 et 1990, pour des raisons principalement économiques, de considérables réductions de densité

des réseaux hydrologiques ont été constatées dans de nombreux pays : Canada (21%), Finlande (7%),

Nouvelle-Zélande (20%) [Pearson, 1998] et Etats-Unis (6%) ; et ces réductions se poursuivent [WMO,

2008]. Mais, si la réduction des réseaux de mesure hydrométéorologiques peut sembler un moyen

pour les gestionnaires de limiter les dépenses à court terme, cela peut aussi se traduire par une perte

économique à long terme, en raison des incertitudes additionnelles qui affecteront les calculs

hydrologiques qui utilisent les données ainsi produites.

Quantifier les incertitudes des calculs hydrologiques liées à la densité spatio-temporelle des réseaux

hydrométéorologiques représente ainsi un enjeu trğs important. Toutefois, cela n'est pas simple, car

ces Ġǀaluations d'incertitude ǀont dĠpendre d'un certain nombre de facteurs ͗ l'objectif

hydrologique, les outils utilisés, les caractéristiques des bassins versants étudiés, etc. Par ailleurs, les

exemple, les besoins en termes de densité spatio-temporelle des réseaux hydrométéorologiques

pour l'estimation des dĠbits de crues ne sont pas nĠcessairement les mêmes que ceux destinés à

Introduction générale

Problématique scientifique

De nombreuses études ont montré que la variabilité spatiale et temporelle des événements de pluie

peut être importante [Berne et al., 2004; Emmanuel et al., 2012; Krajewski et al., 2003]. Cette pluie

point. Pour des raisons économiques et pratiques, il est impensable d'installer des stations

nĠcessaire afin d'estimer une pluie globale ă l'Ġchelle du bassin. A l'Ġǀidence, l'efficacitĠ de ces

mĠthodes d'interpolation ǀa ġtre conditionnĠe par l'Ġchantillonnage de cette ǀariable dans le temps

et dans l'espace. Dans cette recherche, nous nous essaierons en particulier de rĠpondre audž

questions suivantes :

ƒ Dans quelle mesure la baisse de la densité du réseau pluviométrique va-t-elle affecter les performances des calculs hydrologiques ? Quel sera le " coût hydrologique » de cette réduction de densité ?

Pour le réseau hydrométrique, la question se pose différemment de celle du réseau pluviométrique.

Pour une application en un point donnĠ d'un cours d'eau, la situation idĠale est bien entendu d'aǀoir

une longue sĠrie de mesures issue d'une station pĠrenne. Il va de soi que rien ne peut être meilleur

incertitudes liĠes audž mĠthodes alternatiǀes permettant l'estimation de ces dĠbits en des points non

ou peu jaugés, peuvent être relativement importantes et dépendantes de la disponibilité spatio-

temporelle des données hydrométriques avoisinantes. Au cours de cette thèse, nous allons donc

essayer de répondre aux questions suivantes :

ƒ Selon la densité spatiale du réseau hydrométrique voisin, à quelles performances des calculs

hydrologiques pouvons-nous nous attendre sur un bassin versant non jaugé et selon quelle

gamme d'incertitude ? Comment les calculs hydrologiques sont-ils dégradés lorsque la densité

spatiale du réseau hydrométrique voisin diminue ?

bassins versants non jaugés ? Quelle gamme de débit est-il prĠfĠrable d'Ġchantillonner de

façon à être le plus efficace pour la détermination des paramètres du modèle à transférer ?

Doit-on privilégier la quantité et la redondance des mesures ponctuelles ou leurs diversités ?

Au cours de cette thèse, nous souhaitons pouvoir couvrir une certaine diversité de calculs

hydrologiques. Nous nous intéresserons en particulier à la simulation de débit au pas de temps

Introduction générale

Organisation du mémoire

Ce mémoire comprend neuf chapitres.

Le premier chapitre edžpose le contedžte gĠnĠral de nos traǀaudž. Il introduit l'intĠrġt d'un bon

échantillonnage spatial et temporel des données de pluie et de débit, et expose quelques chiffres

concernant le coût des réseaux pluviométriques et hydrométriques en France. Les huit chapitres suivants sont répartis en deux grandes parties.

La premiğre partie porte sur l'Ġtude de l'impact de la densitĠ spatio-temporelle du réseau

hydrométrique sur les calculs hydrologiques.

Le deuxième chapitre propose une synthèse bibliographique concernant l'impact de la densitĠ du

réseau hydrométrique sur les calculs hydrologiques, en soulignant l'importance d'un rĠseau de

mesure relativement dense pour la modélisation des bassins versants non ou peu jaugés. Puis, une

Le troisième chapitre présente la base de données ainsi que les méthodologies adoptées au cours de

cette premiğre partie. En particulier, nous prĠsentons l'Ġchantillon de bassins ǀersants, le modèle

de la densité du réseau hydrométrique. De plus, différentes distances séparant bassin versant non

jaugé et bassin voisin sont évaluées selon leur efficacité. Enfin, deux méthodes visant à évaluer la

robustesse de la méthode de régionalisation sont également proposées et comparées.

Le quatrième chapitre est un article visant à évaluer les possibilités de régionalisation de la formule

de Turc-Mezentsev, afin d'amĠliorer son efficacitĠ sur des bassins non jaugĠs. Cette formule relie le

module audž prĠcipitations et ă l'Ġǀapotranspiration potentielle ă long-terme. Dans ce chapitre,

plusieurs options de régionalisation de cette formule sont ainsi comparées et la méthode du désert

hydrométrique est également appliquée pour évaluer la robustesse des différentes possibilités de

régionalisation.

Le cinquième chapitre présente une étude de sensibilité concernant l'impact de la densitĠ spatiale du

réseau hydrométrique sur divers calculs hydrologiques. Dans un premier temps, ces calculs

de sensibilité.

Le sixième chapitre expose la méthodologie et les principaux résultats de précédents travaux réalisés

couplant aǀec une information rĠgionale. Dans ce chapitre, nous proposons d'aller plus loin dans

l'analyse en nous intĠressant à la différence entre mesures redondantes et mesures aléatoires et en

proposant des équivalences.

La seconde partie de thğse porte sur l'Ġtude de l'impact de la densitĠ spatiale du rĠseau

pluviométrique sur les calculs hydrologiques.

Le septième chapitre dresse un Ġtat de l'art de l'impact de la densitĠ spatiale du rĠseau

disponibles.

Introduction générale

Figure 1. Illustration synthétique de la méthode utilisée afin de répondre aux objectifs de la thèse.

La couleur bleue correspond aux tests concernant l'impact de la densité spatiotemporelle du

réseau hydrométrique et la couleur orange concerne les tests envisagés sur l'impact de la densité

spatiale du réseau pluviométrique sur les divers calculs hydrologiques. Les chiffres correspondent

au numéro du chapitre où se trouvent la méthodologie et les résultats du test envisagé.

Chapitre 1.

Optimisation de réseaux et valeur de

l'art, contedžte de la thğse

Chapitre 1. Optimisation de rĠseaudž et ǀaleur de l'information hydrométéorologique ͗ Ġtat de l'art

Chapitre 1. Optimisation de rĠseaudž et ǀaleur de l'information hydrométéorologique ͗ Ġtat de l'art

1.1. Introduction

Dans ce chapitre, nous allons dans un premier temps montrer en quoi un bon échantillonnage spatial

et temporel des données de pluie et de débit est important, puis nous donnerons quelques chiffres

concernant le coût des réseaux pluviométriques et hydrométriques en France. Par la suite, nous

parlerons de la rationalisation des réseaux de mesure ainsi que de la valeur économique et

hydrologique de ces réseaux, et des outils hydrométéorologiques qui en dépendent. Enfin, des

Ġtudes d'optimisation de rĠseaudž seront passĠes en reǀue.

1.2. Echelles temporelle et spatiale des variables hydrométéorologiques

La pluie et le débit sont des éléments très importants en hydrologie mais ceux-ci peuvent être très

variables spatialement et temporellement.

1.2.1 Variabilité spatio-temporelle des précipitations

pluie sur de grandes zones géographiques, comme par exemple les bassins versants, nécessite

variées.

La pluie étant un phénomène variable temporellement et spatialement, les erreurs d'estimation liĠes

à son échantillonnage peuvent être non négligeables [Krajewski et al., 2003; Roche, 1963; Storm et

al., 1988]. Ainsi, nous pouvons facilement imaginer que la configuration et la densité du réseau

pluviométrique vont jouer un rôle très important dans l'estimation de la pluie ă plus grande Ġchelle

peut que, selon les zones géographiques ou les besoins opérationnels, la densité et la configuration

optimales de ce réseau varient. Par exemple, une zone montagneuse qui présente un fort gradient

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