Caractérisation des régimes de crues fréquentes en France - un regard géostatistique

• Main Author: Porcheron, Delphine
• Other Authors: Grenoble Alpes
• Language: fr
• Published: 2018
• Subjects: Prédétermination des crues; Régionalisation; Géostatistiques; Débit de pointe; Durée caractéristique; Flood frequency analysis; Regionalisation; Geostatistics; Peak flow; Flood duration; 520
• Online Access: http://www.theses.fr/2018GREAU032/document

Peu de travaux se sont attachés à estimer les statistiques relatives aux crues fréquentes en sites non jaugés. Celles-ci ont de fait été délaissées par la communauté hydrologique, plus encline à s’intéresser aux événements extrêmes (périodes de retour d’au moins 10 ans) utilisés dans la gestion du risque inondation. Cependant, le régime des hautes eaux ne se limite pas à ces seules caractéristiques. Une bonne connaissance des crues modérées est requise dans de nombreux domaines comme l’hydroécologie ou l’hydromorphologie. La fréquente occurrence de ces crues implique en effet un modelage régulier du lit. Elles concourent ainsi à conditionner les habitats écologiques au sein des hydrosystèmes d’eau douce.L’objectif de cette thèse consiste à caractériser le régime des crues fréquentes, i.e. de périodes de retour de 1 à 5 ans, en France métropolitaine. Pour cela, il est nécessaire de considérer les chroniques disponibles au plan national, et d’en extraire l’information hydrologique pertinente. La constitution d’un échantillon fiable permettant une analyse robuste représente à ce titre une étape importante. La sélection de stations s’appuie sur une analyse des valeurs extrêmes de débit, extraites des chroniques de débit à pas de temps variable (longueur de la série, stationnarité, comportement des distributions statistiques…), ainsi que sur les informations fournies par les gestionnaires des stations hydrométriques. La démarche adoptée consiste à décrire les évènements de crues modérées dans un souci d’exhaustivité, à la fois en termes de débits mais aussi de volumes, selon une analyse multi-durées décrite par les courbes QdF (débit-durée-fréquence), qui fournissent les quantiles de crue (pic et volumes). Le modèle QdF convergent exploité ici permet de réduire à 3 le nombre de paramètres descriptifs du régime des crues.Pour caractériser le régime des crues fréquentes sur l’ensemble du réseau hydrographique français, la démarche intègre la mise en œuvre de méthodes dites « de régionalisation ». Il s’agit de transférer l’information hydrologique disponible aux sites de mesures vers l’ensemble du réseau hydrographique français. Plusieurs approches ont été envisagées. Ainsi, des formulations empiriques établies sur des découpages régionaux ont été mises en œuvre. Fréquemment utilisée, cette technique nécessite de limiter le nombre de stations présentant des enregistrements disjoints afin d’éviter le risque de représenter une variabilité temporelle plutôt qu’un effet spatial. Le respect de cette contrainte entraîne une perte de 30% de stations hydrométriques de l’échantillon initial.C’est pour limiter cette perte d’information non négligeable que la méthode TREK (Time-REferenced data Kriging) a été développée. Cet algorithme de cartographie a été conçu afin de prendre en compte le support temporel des données disponibles en plus du support spatial. Les données disponibles participent plus ou moins aux estimations selon leur période d'observation propre. TREK permet ainsi d'atténuer la perte de données provoquée par le recours à une période de référence commune ou un seuil maximal de lacunes autorisées. Pour répondre aux objectifs de la thèse, les différentes méthodes d’estimation en sites non jaugés sont mises en œuvre et leur efficience est évaluée dans le cadre d’une validation croisée. Cette démarche de comparaison objective permet de sélectionner le modèle optimal pour caractériser le régime des crues fréquentes sur le réseau hydrographique français. === Only a few studies have focused on frequent floods regimes at ungauged locations. Most of works have put their efforts on extreme flood events (return periods of 10 years or more) needed for solving many engineering issues in flood risk management. However, high flows regime is not confined to extremes values. A good understanding of frequent floods is required in a wide array of topics like hydroecology and hydromorphomology. Frequent floods provide many functions, maintaining and rejuvenating ecological habitats and influencing the geomorphology of the streambed, so their distribution must be also known.The main objective of this work is to characterise the frequent floods from a statistical point of view (with a return period between 1 and 5 years) in France. Forming the dataset is a preliminary crucial step to derive both robust and reliable statistics. The selection relies on different criteria, for example related to the quality of discharge measurements, the length of records, the self-assessment of people in charge, and finally on an analysis of extreme values extracted from time series (stationarity, shape of the distributions…).A comprehensive description of frequent floods regimes (intensity, duration and frequency) is required. It is achieved by applying the flow-duration–frequency (QdF) model which takes into account the temporal dynamics of floods. This approach is analogous to the intensity-duration–frequency (IdF) model commonly used for extreme rainfall analysis. At gauged locations, the QdF model can be summarised with only three parameters: the position and scale parameters of the exponential distribution fitted to the samples of instantaneous peak floods and a parameter homogeneous to a decay time computed from observed data.Different regionalisation methods were applied for estimating these three QdF parameters at ungauged locations. Regionalisation methods rely on the concept of transferring hydrological information from a site of measurement to ungauged sites. However these approaches require simultaneous records to avoid that the map is spoiled by temporal variability rather than display truly spatial patterns. Regional empirical formulas were derived but the constraints discussed above lead to discard 30% of the dataset.Time-REferenced data Kriging method (TREK) has been developed to overcome this issue. This alogrithm was developped in order to account the temporal support over which the variable of interest has been calculated, in addition to its spatial support. This approach aims at reducing the loss of data caused by the selection of a common reference period of records required to build a reliable dataset. The performances of each method have been assessed by cross-validation and a combination of best features is finally selected to map the frequent flow features over France.