Note ABES Modeling seawater intrusion under uncertainties : application to the coastal aquifer of Kuwait City Modélisation de l’intrusion saline dans les nappes costières sous incertitudes : application a l’aquifère de la ville de Koweït Les régions côtières Eau souterraine L’intrusion saline Modeling Seawater intrusion Groundwater Coastal aquifers 551.49 Eaux souterraines Eau salée -- Empiètement Littoraux L’intrusion d’eau salée constitue une menace majeure pour les aquifères côtiers en raison du pompage excessif des eaux souterraines, qui perturbe l’équilibre naturel entre l’eau douce et l’eau salée et entraîne la contamination des réserves d’eau potable. Les modèles d’écoulement à densité variable sont utilisés pour simuler ce phénomène, mais leurs prédictions restent incertaines car des paramètres essentiels comme la perméabilité et les taux de pompage sont difficiles à mesurer avec précision. Cette thèse propose une stratégie efficace d’analyse d’incertitude à l’échelle réelle, combinant présélection des paramètres et analyse de sensibilité globale basée sur l’expansion en chaos polynomial parcimonieuse et les indices de Sobol. Les résultats montrent qu’une incertitude de 10 % sur les paramètres les plus influents peut entraîner plus de 50 % de variation dans les prévisions de salinité, soulignant l’importance d’une gestion des ressources en eau fondée sur le risque. Seawater intrusion poses a serious threat to coastal aquifers due to excessive groundwater pumping, which disrupts the natural balance between freshwater and seawater and leads to contamination of drinking water supplies. Variable-density flow models are widely used to simulate and manage this complex process, yet their predictions remain uncertain because key parameters such as permeability, recharge, and pumping rates are difficult to measure accurately. In data-scarce regions like Kuwait, limited monitoring further increases uncertainty. This thesis proposes an efficient field-scale uncertainty analysis strategy that combines parameter pre-screening and global sensitivity analysis using sparse Polynomial Chaos Expansion and Sobol indices. A surrogate model is developed to perform fast stochastic simulations while accounting for time-varying pumping conditions. Results show that even a 10% uncertainty in the most influential parameters can lead to more than 50% variation in salinity predictions, highlighting the importance of risk-based groundwater management. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 5102690 https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2026/Alshammari_Bashayer_2025_ED413.pdf https://theses.fr/2025STRAH022/abes https://theses.hal.science/tel-05646353 https://theses.hal.science/tel-05646353 Alshammari Bashayer 1987-06-01 FR 295970170 0EFB1U06AN5 21924040 4200005 https://theses.fr/2025STRAH022 2025STRAH022 https://doi.org/10.70675/6e21fec4z9d3bz4e63z8c00zf37f8702ec28 2025-06-23 Sciences de l'univers Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Fahs Marwan MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 128250348 Wanko Ngnien Adrien MADS_PRESIDENT_DU_JURY 110903560 Almutairi Haya MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 295974206 Safar Fatma MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 295974370 Younes Anis MADS_RAPPORTEUR_1 131377809 Azaroual Mohamed MADS_RAPPORTEUR_2 057198853 École doctorale des Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 413 15650166X Institut Terre Environnement (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 253262763 1062624 ddc:550 Fahs Marwan Wanko Ngnien Adrien Almutairi Haya Safar Fatma Younes Anis Azaroual Mohamed École doctorale des Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....) Institut Terre Environnement (Strasbourg) PDF 5102690 restriction 2025-06-23 2026-06-01 restriction 2025-06-23 2026-06-01