Synergie optimale de données multi-sources et de modèles hydraulique-hydrologiques pour la modélisation cartographique d’hydrosystèmes complexes
Langue Anglais
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Auteur : Pujol, Léo
Date de soutenance : 02-05-2022

Directeur(s) de thèse : Mosé, Robert - Monnier, Jérôme

Président : Le Ber, Florence
Rapporteur(s) : Delenne, Carole - Soares-Frazão, Sandra
Membre(s) du jury : Flipo, Nicolas - Roux, Hélène - Garambois, Pierre-André - Weill, Sylvain

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Hydrologie
Classification : Sciences de la terre

Mots-clés libres : Assimilation variationnelle, Modèles hydrauliques-hydrologiques, Equations de Saint-Venant, Altimétrie satellite, Observations multi-sourcées, Modèle multi-dimensionnel
Mots-clés :
  • Modèles hydrologiques
  • Modèles hydrauliques
  • Cours d'eau - Modèles mathématiques
  • Bassins hydrographiques - Modèles mathématiques
Résumé : 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.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAD007
Type de ressource : Thèse