modélisation de la température de l’eau et des sédiments sur...
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Modélisation de la température de l’eauet des sédiments sur les bassins versants forestiers
André St-HilaireChaire en hydrologie statistique
INRS-ETE
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Contexte:Contexte:
•Industrie forestière: 53 Milliards$ de chiffre d’affaire en 1999.
•Plus de 250 000 emplois direct
•Plus de 750 000 emplois indirects
•Impacts important sur l’habitat aquatique. En diminuant la canopée et augmentant le % de sol exposé:
Influence sur le régime thermique
Sédimentation
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Objectifs de ces travaux sur la températureObjectifs de ces travaux sur la température
• Développer des outils de simulation (déterministes et statistiques) et éventuellement de prévision de la température de l’eau en rivière sur les bassins versants forestiers.
• Développer une méthode d’analyse de sensibilité des paramètres du modèle.
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Bassin versant expérimental: coupe à blanc sur Bassin versant expérimental: coupe à blanc sur <10% de la superficie totale<10% de la superficie totale
• Jaugé depuis 1989
• Station météo: 1990
• Thermographes : 1990
HTeauV θ=
×Première approche: Bilan thermique
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Premier Modèle: CEQUEAU (déterministe)Premier Modèle: CEQUEAU (déterministe)1 1 1( ) ( ) ( )d d d d d d d d dQ P ET HS HS HN HN HLM HLM− − −= − + − + − + −
Q = lame des réservoirsP = PrécipitationET = ÉvapotrasnpirationHS = Lame du réservoirsupérieurHN = Lame du réservoirinférieurd = jour de l ’année
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Transfert de l’eau de l’amont vers l’avalTransfert de l’eau de l’amont vers l’aval
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Où F : fonction objective;Qoni : débit observé de l'année n et du jour i;Qcni : débit calculé de l'année n et du jour i;na : nombres d’années de la période de calage.
où: NTD : coefficient de Nash;Qci : débit calculé au jour i;Qoi : débit observé au jour i;Qomoy : moyenne des débits journaliers observés.
CalageCalage du du modèlemodèle : : fonctionsfonctions objectivesobjectives
( )ni
2
ona 365
F= QnicQ−∑∑
( )( )
2
21 i iQobs QcalcNTD
Qobs Qobs
−= −
−∑
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Valeurs des paramètres et constantes du modèle CEQU EAU pour le ruisseau Catamaran.________________________________________________________________________________No m d u p aramètre Définition Valeu r Un ités_ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ _C IN A1 coefficient d 'in filtration d u réserv oir SO L au réserv oir NA PPE 0 ,20 7C VM AR A coefficient d e vidang e du réservo ir LACS et M ARAIS 0 ,02 1C VNB A coefficient d e vidang e du réservo ir NAPPE (v idang e basse) 0 ,02 1C VNH A coefficient d e vidang e du réservo ir NAPPE (v idang e haute) 0 ,01 5C VSB A coefficient d e vidang e du réservo ir SOL (v id an ge b asse) 0 ,00 0C VSI A coefficient d e vidang e du réservo ir SOL (v id an ge intermédiaire) 0 ,13 9H INF A seuil d 'infiltratio n v ers le réserv oir N APPE 59 ,8 77 (mm)H INT A Seuil de vidan ge in terméd iaire du réservo ir SOL 59 ,6 47 (mm)HM AR A Seuil de vidan ge du réservo ir LAC S et M AR AIS 15 8 ,217 (mm)H NAP A seuil d e vidang e du réservo ir NAPPE 48 ,7 97 (mm)H SOL A hau teu r du réservo ir SOL 17 5 ,402 (mm)STR NE D2 seuil d e tran sfo rmation pluie-neig e -1 ,55 7 ( 0C )TFC D tau x d e fo nte en fo rêt 3 ,26 7 (mm/0C/j)TFD D tau x d e fo nte en clairière 3 ,65 7 (mm/0C/j)TSC D seuil d e température d e fo nte en fo rêt 1 ,05 3 ( 0C )TSD D seuil d e température d e fo nte en clairière 0 ,75 4 ( 0C )TTD D coefficient d u d éficit calo rifiq ue d e la n eige 0 ,36 6TTS D seuil d e mû rissemen t du sto ck de n eig e -2 ,46 3 ( 0C )EVN AP D po urcentag e d 'év ap otransp iratio n d u réservoir NAPPE 60 ,1 %H POT D seuil d e p rélèv emen t de l 'eau à taux p oten tiel 14 9 ,254 (mm)X AA D exp osant de la fo rmule de Tho rn th waite 1 ,40 4X IT D valeu r d e l 'in dex thermiqu e de Th orn th waite 29 ,7 57EXX KT A coefficient d e tran sfert 0 ,51 25ZN D temp s de con cen tratio n d u bassin 1 ,00 0 (jo urs)C OET D coefficient d e co rrection des temp ératu res av ec l'altitu de -0 ,11 3 (0C/10 00 m)C OEP D coefficient d e co rrection des p récipitatio ns avec l 'altitud e 0 ,79 5 (mm/m/an )JOEV A A Variab le décalant la d ate d 'in solation max imale pou r l 'évap oratio n 80JON EI A Variab le d écalan t la date d 'inso lation maximale po u r la n eige 80X INFM A D In filtration maximale par jou r 16 ,7 35 (mm/jou r)XLA C3 latitud e moy en ne d u b assin versant 46 51TR I C po u rcen tage d e su rface imp erméab le 0 ,00 0_ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ __ __ ___ __ __ __ _1 A = paramètre d 'ajustemen t2 D = p aramètre ph ysiqu e3 C = co nstan te
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
0 100 200 3000
5
10
15
Dé
bit
(m
3/s
) obs ervéc alc ulé
0 100 200 3000
5
10
15
0 100 200 3000
5
10
15
0 100 200 3000
5
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15
0 100 200 3000
5
10
15
0 100 200 3000
5
10
15
10
INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Calage du modèle hydrologiqueCalage du modèle hydrologique
NTD = 0,61
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Modélisation de la température de l’eauModélisation de la température de l’eau
ConvectionT
i Tj
Tk
T1
T2
T3
TO C
Evaporation
T
Contribution f romupstream
Solar radiation
Inf rared radiation
Runof fInterf low
Snowmelt
Groundwater
DownstreamTransfer
Overf low f romlakes and marshes
surface s l e cH H H H H= + + +
Hs:solar radiation or net short-wave radiation at the stream (MJ m-2t-1)
Hl: net long-wave radiation (MJ m-2t-1)
He:evaporative heat transfer (MJ m-2t-1)
Hc: convective heat transfer (MJ m-2t-1)
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Calcul de l’apport thermique associé aux Calcul de l’apport thermique associé aux ruissellements de surface et hypodermiqueruissellements de surface et hypodermique
θH V Tsr sr a=
Hsr = Net local energy flux associated with local surface runoff (MJ);Hint = net local energy flux associated with local interflow (MJ);Vsr = volume of water advected by surface runoff (m3);Vint = volume of water advected by interflow (m3);Ta = air temperature (°C);Tg = groundwater temperature (°C, assumed constant throughout the year).
int int θ2
g aT TH V
+⎛ ⎞= ⎜ ⎟
⎝ ⎠
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
DoitDoit--on modifier les termes de ce bilan?on modifier les termes de ce bilan?
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Nouvel algorithmeNouvel algorithme
( )1
sin( ) 1 exp cc LAIsr sr
tH Vol Taπ θτ
− ×= × × + × ×
( )int int int1
sin( ) 1 exp cc LAItH Vol Tπ θτ
− ×= × × + × ×
1int 1
1
2( )sin2ts s s
K tT T zτ πρ θτπ
⎛ ⎞= + ⎜ ⎟
⎝ ⎠
Cc =Crown closure for each ERA (fraction between 0 and 1);LAI = leaf area index ;τ1 = period of leaf growth and decay.
t = Time interval (day);Tts = Initial forced topsoil temperature, assumed constant (°Cρs = density of soil, assumed constant (g/cm3);θs = specific heat of soil, assumed constant (J/g/°C);K = net radiative flux amplitude;
z1 = depth used for soil temperature measurements (cm).
Résultats: simulations pour 1990Résultats: simulations pour 1990--19951995
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Résultats: Comparaison des modèles de Résultats: Comparaison des modèles de températuretempérature
1.711.580.880.8919941.481.380.860.891993
1.772.100.820.781990-19951.661.790.860.821995
1.672.410.910.6819922.493.300.520.1719911.632.291990ModifiéOriginalModifiéOriginal
RMSENash
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
EstEst--ce que le modèle est sensible aux nouveaux ce que le modèle est sensible aux nouveaux paramètres?paramètres?
int int int int( , , , , )ts tsH H f V V T T cc cc LAI LAI K K+ ∆ = + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆
int int int int intint int
intts
ts
H H H H HH V T cc LAI K
V T cc LAI K⎛ ⎞ ⎛ ⎞∂ ∂ ∂ ∂ ∂⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞∆ = ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟∂ ∂ ∂ ∂ ∂⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠ ⎝ ⎠
( )intint int int
int 1 int
HRSI(cc, H ) sin( ) 1 exp cc LAIcc t ccVol LAI Tcc H H
π θτ
− ×⎧ ⎫∂⎛ ⎞= = × × − × ×⎨ ⎬⎜ ⎟∂⎝ ⎠ ⎩ ⎭
Pour chaque paramètre, on peut calculer un indice relatif de sensibilité en prenant le terme de dérivé partielleet en le standardisant pour obtenir une valeur entre -1 et 1.
Si RSI(cc,Hint) = -1: une augmentation de 100% de cc entraîne une diminution de 100% de Hint
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Résultats: Indice relatif de sensibilitéRésultats: Indice relatif de sensibilité
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1
Crown Closure
RSI
(Hint
,cc)
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Résultats: Indice relatif de sensibilitéRésultats: Indice relatif de sensibilité
-0.7
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
1 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10
Leaf Area Index (LAI)
RSI
(Hin
t , LA
I)
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Résultats: Indice relatif de sensibilitéRésultats: Indice relatif de sensibilité
0
0.0005
0.001
0.0015
0.002
0.0025
0.003
0.0035
0.004
1-5
15-5
29-5
12-6
26-6
10-7
24-7 7-8
21-8 4-9
18-9
2-10
16-1
0
Date (dd-mm)
RSI
(Hin
t, T t
s) Tts = 2.6
Tts = 1.3 °C
Tts = 0.65 °C
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Conclusion de l’approche déterministeConclusion de l’approche déterministe
• L’importance de la contribution sporadique du ruissellement hypodermique dans le budget thermique justifie les modifications apportées au modèle.
• Le modèle de température modifié performe mieux que le modèle original.
• Le calcul d’indice de sensibilité est une approche simple permettant de juger de l’importance du paramètre.
• Le modèle modifié est plus sensible aux paramètres tenant compte du couvert forestier qu’à la température initiale du sol.
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Outils statistiques de modélisation de la Outils statistiques de modélisation de la températuretempérature
A. St-Hilaire
B. Nedushan
L. Benyahya
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
ModélisationModélisation de la température de de la température de l’eaul’eau journalièrejournalière
( ) ( ) ( )Tw t TA t Rw t= +
02( ) sin ( )365
TA t a b t tπ⎡ ⎤− + +⎢ ⎥⎣ ⎦( ) ( ) ( 1) ( 2)1 2 3Rw t RA t RA t RA tβ β β= + − + −
( ) ( 1) ( 2) ( )1 2 3Rw t b Rw t b Rw t b RA t= − + − +
( )0( ) ( )1 11 1
a tRw t RA tB B
ζ
α= +
− −Φ
A n a ly z e d W a t e r t e m p e r a t u r e s
Caissie et al., 1998
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
ModélisationModélisation de la température de de la température de l’eaul’eau journalièrejournalière
( ) ( ) ( )Tw t TA t Rw t= +
02( ) sin ( )365
TA t a b t tπ⎡ ⎤− + +⎢ ⎥⎣ ⎦( ) ( ) ( 1) ( 2)1 2 3Rw t RA t RA t RA tβ β β= + − + −
( ) ( 1) ( 2) ( )1 2 3Rw t b Rw t b Rw t b RA t= − + − +
( )0( ) ( )1 11 1
a tRw t RA tB B
ζ
α= +
− −Φ
A n a ly z e d W a t e r t e m p e r a t u r e s
Caissie et al., 1998
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
RésultatsRésultats du du meilleurmeilleur modèlemodèle
( ) ( ) ( 1) ( 2)1 2 3Rw t RA t RA t RA tβ β β= + − + −
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1993
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1994
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1995
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1996
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1997
150 200 250 300
0
5
10
15
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Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1998
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
RésultatRésultat du du meilleurmeilleur modèlemodèle incluantincluant le le débitdébit
150 200 250 300
0
5
10
15
20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1993
150 200 250 300
0
5
10
15
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Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1994
150 200 250 300
0
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Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1995
150 200 250 300
0
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Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1996
150 200 250 300
0
5
10
15
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Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1997
150 200 250 300
0
5
10
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20
Day of the year
Wat
er te
mpe
ratu
re
1998
Rw(t),Rw(t-1),RA(t), RA(t-2), rQC(1) Nedushan et al. (2007). Hydrological Processes
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
HebdomadaireHebdomadaire
Modèle périodique autorégressif (PAR) comparé aux modèles AR précédents
1,1 1,2 1,
2,1 2,2 2,
,1 ,2 ,
... ...... ..
.. ........ ..............N N N
Tw Tw TwTw Tw Tw
Tw Tw Tw
ω
ω
ω
⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦
K
K
M M M
K
( ), , , ,1
p
i i ii
Tw Twν τ τ τ ν τ τ ν τµ φ µ ε− −=
= + − +∑
( ) ( )2
2, , , ,
1 1 1 1 1
pN N
i i ii
Tw Twω ω
ν τ ν τ τ τ ν τ τν τ ν τ
ε µ φ µ− −= = = = =
⎡ ⎤= − − −⎢ ⎥
⎣ ⎦∑∑ ∑∑ ∑
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Comparaison RMSE et biaisComparaison RMSE et biais
Benyahya et al., sous presse Journal on Environmental Engineering
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
ProposedProposed geostatisticalgeostatistical approachapproach : :
Kriging= linear regression with neighbours (Best Linear Unbiased Estimates).
Objective is to estimate the weights
It can be shown that the variance of the estimation is a function of the covariance
The algorithm minimises that variance
[ ]1
*(p ) (p) (p) (p ) (p )
(p) kriging weights associated with neighbours(p), (p ) means of ( ) ( )
n
v i i v ii
i
i
V m V m
m m V p and V pi
λ
λ=
− = − −
==
∑
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
CalculCalcul du du variogrammevariogramme expérimentalexpérimental avec avec tolérancestolérances((TiréTiré de de Heinz BurgerHeinz Burger (2003)).(2003)).
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azim
uth
lag 1
lag 3
lag 2
azim
uth
lag
1la
g 3
lag
2
azim
uth
lag 1
lag 3
lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
azimuthlag 1 lag 3lag 2
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Covariogram or variogram must be fitted to the data
((0)
00
)Cγ∞ ==
C(h)
(h)γ
h
( ) var( ( )) (0)sill V h Cγ ∞ = = =
h=a=range
Nugget
0( )h C pour hγ ε= >
( )2
( , )
1(h )2 (h ) j i
i j hij hv v
Nγ
=
= −∑-
( , )
1( ) -( ) i j h h
i j hij hC h v v m m
N h +=
= ⋅ ⋅∑
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Comment Comment spatialiserspatialiser l’informationl’information??
Approche géostatistique
•ACP des variables explicativesphysiographiques et climatiques
•Projection des températures dansl’espace PC1-PC2
•Krigeage dans cet espace
Km rivière
Latitude
% Foret
°J>0
Ptma
Plme
Pmbv
% Lac
OrdreLongitude
BV
-0,5
0
0,5
-0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5
p[1]
p[2]
Tmoi-0008Tpek-0350Tpek-0007
Tpek-0352Tsma-0588Tsma-0586
Sma-0346Sma-0586Tnip-0554Tnip-0521
Sma-0621
Tmoi-0520Tcar-0443Tcar-0544
Tmoi-0507Tmoi-0509Tmoi-0006 Tmoi-0555
Tmoi-0005Tmoi-0505
-7
0
7
-7 0 7
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Un Un exempleexemple: température maximum du : température maximum du moismois de de JuilletJuillet 1996.1996.
Cross validation (Jackknife)RMSE = 0.57 °C RRMSE = 29% (range: 16.6°C-18.6°C)
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Analyse des sédiments sur un petit BV Analyse des sédiments sur un petit BV forestierforestier
St-Hilaire et al., (2005). River Research and Applications
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
ObjectifsObjectifsDéterminer la variation de la granulométrie à différentes
échelles spatio-temporelles
• Entre les tronçons
• Entre les habitats
• Entre les saisons
• Entre les années
Deux types d’échantillonnage:
Whitlock Vibert BoxÉchantillonneur de type McNeil
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Résultats: Résultats: McNeilMcNeil, Évolution temporelle par , Évolution temporelle par habitathabitat
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
0.0010.6530.136P value
15.911.715.54χ 2
6.2014.225.02A44Upper
2.44 A11.5410.3434Middle
5.7415.589.5844Gorge
6.8818.4412.4088LowerBy Reach
Fine sandSandFine GravelNReach
0.0020.550.0001P value
19.292.0922.26χ 2
4.59A16.8111.1157Run
4.4017.1415.5831Riffle
6.1011.525.60A76PoolBy habitat type
6.7018.4811.9446Flat
Fine sandSandFine GravelNHabitatType
Variation spatiale des taux de déposition (kg/m2 /an)
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INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
0.1540.1550.01P value
2.032.026.56χ 2
6.5217.0211.9286Winter
5.2014.828.98116SummerBy season
Fine sandSandFine GravelNSeason
0.0160.008<0.0001P value
12.2313.7625.48χ 2
7.6424.0019.66 A4296
5.3012.007.125495
3.729.343.94 B2894
5.6415.0811.583793By year
5.1614.989.484892
Fine sandSandFine GravelNYear
Variation Temporelle des taux de déposition (kg/m2
/an)
40
INRS-ETE Chaire en Hydrologie statistique Hydro-Québec / CRSNG / Alcan
Modélisation des concentrations de solides en Modélisation des concentrations de solides en suspensionsuspension
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Suivi des CSS avec Suivi des CSS avec néphélomètresnéphélomètres
Downstream site 2001
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
29-0
3-01
05-0
4-01
12-0
4-01
19-0
4-01
26-0
4-01
03-0
5-01
10-0
5-01
17-0
5-01
24-0
5-01
31-0
5-01
Dates
SSC
(mg/
L)
Upstream site 2001
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
28-0
3-01
04-0
4-01
11-0
4-01
18-0
4-01
25-0
4-01
02-0
5-01
09-0
5-01
16-0
5-01
Dates
SSC
(mg/
L)
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Dépassements de certains seuilsDépassements de certains seuils
46.010.9Downstream
60.020.9Upstream
500 mg/L
70.041.6Downstream
74.041.8Upstream
100 mg/L
80.063.0Downstream
86.053.6Upstream
25 mg/L
20022001Site
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Modèle de Modèle de régresssionrégresssion logistiquelogistique
20 1 2( )log ..
1 ( ) k kp x x x x
p xβ β β β
⎡ ⎤= + + + +⎢ ⎥−⎣ ⎦
Model # Independent variables -2LL Chi
square P value Nagerkelke % correct
1 SSC 500 LAG1 SSC 500 LAG2 29.14 24.29 0.0001 0.57 90.6
2 SSC500 LAG1 SSC 500 LAG2 PREC 5 Day 25.78 28.35 0.00001 0.65 92.4
3 SSC 500 LAG1 SSC 500 LAG2 LAG 3 Q 29.9 41.83 0.00014 0.57 90.6
4 SSC 500 LAG1 SSC 500 LAG2 TEMPERATURE 17.96 36.17 0.000001 0.77 90.6
5 SSC 500 LAG1 SSC 500 LAG2 PREC 5 Day TEMPERATURE 15.15 38.99 <0.0000001 0.81 92.4
6 SSC 500 LAG1 SSC 500 LAG2 PREC 5 Day TEMPERATURE LAG3Q 12.30 41.83 <0.0000001 0.85 94.4
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ConclusionsConclusions
Les outils de modélisation de la température de l’eau déjà développés
• Déterministes:
Permet de modéliser à la fois le débit et la qualité de l’eau
Offre la possibilité d’évaluer les impacts potentiels de la coupe
• Statistiques:
Sont performants en un point sur le bassin versant
Requièrent moins de données
L’approche géostatistique permet de spatialiser l’information
Les outils d’analyse et de modélisation de sédimentation
• Permettent une analyse spatio-temporelle détaillée
• La modélisation des dépassements peut fournir une information sur les causes potentielles.
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