Impact de la variabilité de l'information pluviométrique sur des statistiques hydrologiques extrêmes

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels [Encadrant_IRSTEA]Folton, N.If there is a consensus on the fact rainfall data uncertainty in entry of hydrological rain/flow model have an impact on the accuracy of the output, the quantification of this impact is still a source of debate (Emmanuel et al., 2015). This internship's objective is to evaluate this quantification on the model GRLoiEau2J, GR4J and GRD which are currently used or developed by IRSTEA. Getting accurate rainfall data involve a consequent investment. Furthermore, data prior the emergence of better measurement technique are unlikely to being improved. Knowing that some statistical computing need a big data period to be accurate, it is unavoidable to have to use data which aren't as precise as possible. The quantification of the error resulting of the use of this information therefore an important subject because it could question the utilization of imperfect data, chosen for the length of their period. The first part of this project consists in studying the rainfall data at use to estimate its variability, either from punctual data or at the scope of a watershed. Then, rain/flow will be modellised to evaluate the variability depending on the input. Eventually, the efficiency of the model to reproduce flood criterion will be tested too.S'il existe un consensus sur le fait que l'incertitude des données de précipitations en entrée des modèles hydrologiques pluie/débit ont un impact sur la précision des données en sortie, la quantification de cet impact est encore source de débat (Emmanuel et al., 2015). Le but de ce stage est d'évaluer cette quantification sur les modèles GRLoieau2J, GR4J et GRD qui sont actuellement utilisés ou développés par IRSTEA. Obtenir des données de précipitation précises implique un investissement conséquent. De plus, les données antérieures à l'apparition de meilleures techniques de mesures ne peuvent pas être améliorées. Sachant que certains calculs statistiques nécessitent une longue période de données pour être précis, il est donc inévitable de devoir utiliser des données de précipitations qui ne sont pas les plus précises possible. La quantification de l'erreur qui résulte de l'utilisation de ces informations est donc un sujet important car cela pourrait remettre en cause l'utilisation de longue période de données considéré comme imparfaite. La première partie de ce projet consiste en l'étude des données pluviométriques à disposition pour en estimer la variabilité, que ce soit à partir de données ponctuelles ou au niveau de bassins versants. Ensuite, des modélisations pluie/débit seront effectuées pour évaluer la variabilité des débits selon l'entrée utilisée. Pour finir, la capacité des modèles à reproduire un critère de crues sera aussi testée