Note ABES Optimal synergy of multi-source data and hydraulic-hydrological models for the cartographic modeling of complex hydrosystems Synergie optimale de données multi-sources et de modèles hydraulique-hydrologiques pour la modélisation cartographique d’hydrosystèmes complexes Assimilation variationnelle Modèles hydrauliques-hydrologiques Equations de Saint-Venant Altimétrie satellite Observations multi-sourcées Modèle multi-dimensionnel Variational Data assimilation Hydraulic-hydrological models Shallow Water equations Satellite altimetry Multi-sourced observations Multi-dimensional model 551 Modèles hydrologiques Modèles hydrauliques Cours d'eau Modèles mathématiques Bassins hydrographiques Modèles mathématiques Cette thèse présente des approches de modélisation hydrauliques-hydrologiques des réseaux hydrographiques permettant d'exploiter des données multi-sources par assimilation variationnelle. Une mise en cohérence est recherchée entre la complexité des modélisations numériques des grandeurs physiques et leur observabilité hétérogène. Une des difficultés des problèmes inverses étudiés vient de l'effet corrélé des paramètres sur les signatures hydrodynamiques et de leur observabilité éparse et hétérogène en espace, temps et nature. L'inférence de paramètres inconnus ou incertains (friction, bathymétrie, hydrogrammes latéraux) dans des modèles hydrauliques complets 1D et 2D appliqués à large échelle spatiale, à partir d'observations altimétriques et optiques est étudiée. Une nouvelle méthode multi-échelle pour la modélisation et assimilation hydraulique-hydrologique sur de réseaux hydrographiques est présentée. Des inférences précises sont obtenues quand la quantité d'information contenue dans les observables et les informations a priori est suffisante au regard des inconnues estimées. This manuscript presents hydraulic-hydrological modeling approaches for hydrographic networks that can exploit the multi-sourced data using variational assimilation. It aims at a synergy between the complex numerical modeling of physical quantities and the heterogeneous observability of hydrodynamic signatures. One of the difficulties of the assimilation comes from the correlated effect of parameters on quantities of interest and from their sparse observability, heterogeneous in space, time and nature. The inference of unknown or uncertain parameters (friction, bathymetry, lateral inflows) in full shallow water 1D and 2D models applied at a large spatial scale, using altimetric and optical observations is studied. A new multi-scale method for the modeling and assimilation on hydraulic-hydrological models of hydrographic networks is presented. Accurate inferences are obtained when observables and a priori information provide sufficient knowledge of the inferred unknowns. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 62112882 Université de Strasbourg Strasbourg 2022-12-31 https://theses.hal.science/tel-03760662 application/pdf 62168276 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2022/PUJOL_Leo_2022_ED269.pdf http://www.theses.fr/2022STRAD007/abes https://theses.hal.science/tel-03760662 https://theses.hal.science/tel-03760662 https://theses.hal.science/tel-03760662 Pujol Léo 1994-05-27 FR 266273270 1905005239U 21828056 4200014 https://theses.fr/2022STRAD007 2022STRAD007 https://doi.org/10.70675/3fae7888ze196z4a03z8a49z568e4a8382fc 2022-05-02 Hydrologie Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Mosé Robert MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 060771917 Monnier Jérôme MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 050838296 Le Ber Florence MADS_PRESIDENT_DU_JURY 113466404 Flipo Nicolas MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 118683888 Roux Hélène MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 085545473 Garambois Pierre-André MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 16736331X Weill Sylvain MADS_MEMBRE_DU_JURY_4 262415194 Delenne Carole MADS_RAPPORTEUR_1 116782897 Soares-Frazão Sandra MADS_RAPPORTEUR_2 175620490 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:550 Mosé Robert Monnier Jérôme Le Ber Florence Flipo Nicolas Roux Hélène Garambois Pierre-André Weill Sylvain Delenne Carole Soares-Frazão Sandra École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 62112882