An experiment on the parameter uncertainty of hydrological models with different levels of complexity in a climate change context

La possibilité d’estimer l’impact du changement climatique en cours sur le comportement hydrologique des hydro-systèmes est une nécessité pour anticiper les adaptations inévitables et nécessaires que doivent envisager nos sociétés. Dans ce contexte, ce projet doctoral présente une étude sur l’évaluation de la sensibilité des projections hydrologiques futures à : (i) La non-robustesse de l’identification des paramètres des modèles hydrologiques, (ii) l’utilisation de plusieurs jeux de paramètres équifinaux et (iii) l’utilisation de différentes structures de modèles hydrologiques. Pour quantifier l’impact de la première source d’incertitude sur les sorties des modèles, quatre sous-périodes climatiquement contrastées sont tout d’abord identifiées au sein des chroniques observées. Les modèles sont calés sur chacune de ces quatre périodes et les sorties engendrées sont analysées en calage et en validation en suivant les quatre configurations du Different Splitsample Tests (Klemeš, 1986;Wilby, 2005; Seiller et al. (2012);Refsgaard et al. (2014)). Afin d’étudier la seconde source d’incertitude liée à la structure du modèle, l’équifinalité des jeux de paramètres est ensuite prise en compte en considérant pour chaque type de calage les sorties associées à des jeux de paramètres équifinaux. Enfin, pour évaluer la troisième source d’incertitude, cinq modèles hydrologiques de différents niveaux de complexité sont appliqués (GR4J, MORDOR, HSAMI, SWAT et HYDROTEL) sur le bassin versant québécois de la rivière Au Saumon. Les trois sources d’incertitude sont évaluées à la fois dans conditions climatiques observées passées et dans les conditions climatiques futures. Les résultats montrent que, en tenant compte de la méthode d’évaluation suivie dans ce doctorat, l’utilisation de différents niveaux de complexité des modèles hydrologiques est la principale source de variabilité dans les projections de débits dans des conditions climatiques futures. Ceci est suivi par le manque de robustesse de l’identification des paramètres. Les projections hydrologiques générées par un ensemble de jeux de paramètres équifinaux sont proches de celles associées au jeu de paramètres optimal. Par conséquent, plus d’efforts devraient être investis dans l’amélioration de la robustesse des modèles pour les études d’impact sur le changement climatique, notamment en développant les structures des modèles plus appropriés et en proposant des procédures de calage qui augmentent leur robustesse. Ces travaux permettent d’apporter une réponse détaillée sur notre capacité à réaliser un diagnostic des impacts des changements climatiques sur les ressources hydriques du bassin Au Saumon et de proposer une démarche méthodologique originale d’analyse pouvant être directement appliquée ou adaptée à d’autres contextes hydro-climatiques.

Analyse de sensibilité d’un multimodèle hydrologique

Les enjeux hydrologiques modernes, de prévisions ou liés aux changements climatiques, forcent l’exploration de nouvelles approches en modélisation afin de combler les lacunes actuelles et d’améliorer l’évaluation des incertitudes. L’approche abordée dans ce mémoire est celle du multimodèle (MM). L’innovation se trouve dans la construction du multimodèle présenté dans cette étude : plutôt que de caler individuellement des modèles et d’utiliser leur combinaison, un calage collectif est réalisé sur la moyenne des 12 modèles globaux conceptuels sélectionnés. Un des défis soulevés par cette approche novatrice est le grand nombre de paramètres (82) qui complexifie le calage et l’utilisation, en plus d’entraîner des problèmes potentiels d’équifinalité. La solution proposée dans ce mémoire est une analyse de sensibilité qui permettra de fixer les paramètres peu influents et d’ainsi réduire le nombre de paramètres total à caler. Une procédure d’optimisation avec calage et validation permet ensuite d’évaluer les performances du multimodèle et de sa version réduite en plus d’en améliorer la compréhension. L’analyse de sensibilité est réalisée avec la méthode de Morris, qui permet de présenter une version du MM à 51 paramètres (MM51) tout aussi performante que le MM original à 82 paramètres et présentant une diminution des problèmes potentiels d’équifinalité. Les résultats du calage et de la validation avec le « Split-Sample Test » (SST) du MM sont comparés avec les 12 modèles calés individuellement. Il ressort de cette analyse que les modèles individuels, composant le MM, présentent de moins bonnes performances que ceux calés indépendamment. Cette baisse de performances individuelles, nécessaire pour obtenir de bonnes performances globales du MM, s’accompagne d’une hausse de la diversité des sorties des modèles du MM. Cette dernière est particulièrement requise pour les applications hydrologiques nécessitant une évaluation des incertitudes. Tous ces résultats mènent à une amélioration de la compréhension du multimodèle et à son optimisation, ce qui facilite non seulement son calage, mais également son utilisation potentielle en contexte opérationnel.