Le débit des cours d'eau (volume d’eau traversant une section par unité de temps) est l’une des variables les plus importantes en hydrologie. Les séries temporelles hydrométriques sont ainsi les données de base de la plupart des études hydrologiques. Elles conduisent à la prise de décisions pour la gestion des ressources en eau et des milieux aquatiques et pour la prévention des risques d’inondation, d’érosion et de pollution fluviale. Quantifier les incertitudes hydrométriques est donc crucial, tant pour optimiser les procédés de mesure que pour permettre une utilisation pertinente des données.

Cet article en libre accès (Le Coz et al., 2024) peut être consulté pour un panorama des outils développés par le Groupe Doppler Hydrométrie pour la quantification des incertitudes des données hydrométriques.

Incertitudes des jaugeages

Quantifier les incertitudes des mesures de débit des cours d'eau se heurtent à plusieurs difficultés spécifiques (mesure complexe en milieu naturel, dans un écoulement turbulent, absence de référence précise ou étalon de débit, etc.). Tout en respectant le cadre général de la métrologie (GUM JCGM 2008 et autres documents de référence), des méthodes adaptées à des techniques de jaugeage très différentes doivent être développées.

Nous avons en particulier développé les méthodes de composition des incertitudes suivantes : Q+ (Le Coz et al. 2012 ; Le Coz et al. 2015 ; pour les jaugeages au courantomètre, implémentée dans les logiciels opérationnels Barème et Jacinthe), Flaure (Despax et al., 2016, pour les jaugeages au courantomètre) et Oursin (Despax et al., 2023 ; pour les jaugeages par ADCP mobile, implémentée dans le logiciel opérationnel QRevInt).

De façon complémentaire, l'approche de décomposition des incertitudes par essais interlaboratoire a été adaptée au contexte hydrométrique, avec des plans d’expérience à un facteur (Le Coz et al., 2016) ou plusieurs facteurs (Despax et al., 2019). Ces calculs sont implémentés dans le logiciel opérationnel QRame, pour les jaugeages par ADCP mobile ou toute autre technique de jaugeage.

Incertitudes des courbes de tarage et des hydrogrammes

Les jaugeages servent à estimer des courbes de tarage hauteur-débit (voire des modèles plus complexes) permettant d'établir les séries temporelles de débit à partir des enregistrements quasi-continus de hauteur d'eau aux stations hydrométriques. Nous avons développé la méthode bayésienne BaRatin (Le Coz et al. 2014 ; Horner et al., 2018 ; Kiang et al., 2018 ; implémentée dans le logiciel opérationnel BaRatinAGE) permettant de combiner deux sources d'information incertaine (la connaissance a priori sur les contrôles hydrauliques, et les jaugeages) pour estimer la courbe de tarage dans un cadre probabiliste. Des modèles alternatifs ont été développés pour les courbes de tarage complexes (double échelle : Mansanarez et al., 2016, détarages : Mansanarez et al., 2019, hystérésis : Perret et al., 2022, végétation aquatique : Perret et al., 2021) et la détection des détarages en rétrospectif et en temps réel (Darienzo et al., 2021). Ces méthodes seront progressivement transférées dans les outils opérationnels.

Références

Darienzo, M., Renard, B., Le Coz, J., Lang, M. (2021). Detection of stage-discharge rating shifts using gaugings: A recursive segmentation procedure accounting for observational and model uncertainties. Water Resources Research, 57(4), e2020WR028607.

Despax, A., Perret, C., Garçon, R., Hauet, A., Belleville, A., Le Coz, J., Favre, A.-C. (2016) Considering sampling strategy and cross-section complexity for estimating the uncertainty of discharge measurements using the velocity-area method, Journal of Hydrology, 533, 128–140

Despax, A., Le Coz, J., Hauet, A., Mueller, D. S., Engel, F. L., Blanquart, B., Renard, B., Oberg, K. A. (2019) Decomposition of uncertainty sources in acoustic Doppler current profiler streamflow measurements using repeated measures experiments. Water Resources Research, 55(9), 7520–7540.

Despax, A., Le Coz, J., Mueller, D. S., Hauet, A., Calmel, B., Pierrefeu, G., Naudet, G., Blanquart, B., Pobanz, K. (2023). Validation of an uncertainty propagation method for moving-boat acoustic Doppler current profiler discharge measurements. Water Resources Research, 59(1), e2021WR031878.

Horner I., Renard B., Le Coz J., Branger F., McMillan H.K., Pierrefeu G. (2018). Impact of stage measurement errors on streamflow uncertainty, Water Resources Research, 54, 1952-1976

Kiang, J.E., Gazoorian, C., McMillan, H., Coxon, G., Le Coz, J., Westerberg, I., Belleville, A., Sevrez, D., Sikorska, A.E., Petersen-Øverleir, A., Reitan, T., Freer, J., Renard, B., Mansanarez, V., Mason, R. (2018) A comparison of methods for streamflow uncertainty estimation, Water Resources Research, 54(10), 7149–7176.

Le Coz, J., Camenen, B., Peyrard, X., Dramais, G. (2012). Uncertainty in open-channel discharges measured with the velocity-area method, Flow Measurement and Instrumentation, 26, 18-29

Le Coz, J., Renard, B., Bonnifait, L., Branger, F., Le Boursicaud, R. (2014). Combining hydraulic knowledge and uncertain gaugings in the estimation of hydrometric rating curves: a Bayesian approach, Journal of Hydrology, 509, 573–587.

Le Coz, J., Camenen, B., Peyrard, X., Dramais G. (2015). Erratum – Uncertainty in open-channel discharges measured with the velocity-area method, Flow Measurement and Instrumentation, 46, 193-194.

Le Coz, J., Blanquart, B., Pobanz, K., Dramais, G., Pierrefeu, G., Hauet, A., Despax, A. (2016). Estimating the uncertainty of streamgauging techniques using field interlaboratory experiments, Journal of Hydraulic Engineering, 142(7), 04016011

Le Coz, J., Renard, B., Lang, M., Calmel, B., Mendez Rios, F., Hauet, A., Despax, A., Perret, Bonnifait, L. (2024). Développement d’outils pour la quantification des incertitudes des données hydrométriques, LHB-Hydroscience.

Mansanarez, V., Le Coz, J., Renard, B., Vauchel, P., Pierrefeu, G., Lang, M. (2016) Bayesian analysis of stage-fall-discharge rating curves and their uncertainties, Water Resources Research, 52, 7424-7443

Mansanarez, V., Renard, B., Le Coz, J. Lang, M., Darienzo, M. (2019)  Shift happens! Adjusting stage-discharge rating curves to riverbed morphological changes at known times, Water Resources Research, 55(4), 2876–2899.

Perret, E., Renard, B., Le Coz, J. (2021). A rating curve model accounting for cyclic stage-discharge shifts due to seasonal aquatic vegetation. Water Resources Research, 57(3), e2020WR027745.

Perret, E., Lang, M., Le Coz, J. (2022). A framework for detecting stage-discharge hysteresis due to flow unsteadiness: Application to France’s national hydrometry work. Journal of Hydrology, 608, 127567.