Sensibilité des calculs hydrologiques à la densité des réseaux de mesure hydrométrique et pluviométrique

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU [Encadrant_IRSTEA]Andréassian, V.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.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 les incertitudes des calculs hydrologiques. L’existence de réseaux de mesure hydrométéorologiques 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 augmentation présente un certain nombre de difficultés, car elle dépend de l’objectif hydrologique, des outils utilisés et des caractéristiques des bassins versants étudiés. Le principal objectif de la thèse était d’étudier l'impact de la densité 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 caractéristiques d’étiage). Afin de produire des conclusions générales, les recherches se sont appuyées sur un large échantillon de bassins versants français. La première partie a porté sur l’impact de la densité des réseaux hydrométriques pour des bassins 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-même (rien ne vaut les observations sur le site d’étude). Dans un second temps, nous avons confirmé l’intérêt d’utiliser quelques mesures ponctuelles de débit sur ces bassins non jaugés, en combinant cette information à une information régionale. Nous avons poussé plus loin l’analyse en nous intéressant à la différence entre mesures redondantes et mesures aléatoires et en proposant des équivalences. La deuxième partie a porté sur l’impact de la densité spatiale des réseaux pluviométriques sur divers calculs hydrologiques. Les résultats sont moins généralisables que pour le réseau hydrométrique, révélant des tendances variées au sein de l’échantillon de bassins et entre les calculs hydrologiques 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