Optimal synergy of multi-source data and hydraulic-hydrological models for the cartographic modeling of complex hydrosystems - Ecole Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg Access content directly
Theses Year : 2022

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 représentation cartographique d'hydrosystèmes complexes

Abstract

This work studies the large scale hydraulic-hydrological modeling of hydrographic networks and the optimal integration of their multi-source observability. The growing wealth of information in data sets brought by hydrometeorology and high resolution remote-sensing, in complement to in situ measurements, is still insufficiently exploited to constrain fine, basin scale hydrodynamic models. Yet, such numerical representations are crucial for the accurate estimation of fluxes and states in hydrographic networks in order to answer major socio-economic issues, like flood prediction, especially in the context of climate change. The physical quantities of interest include inflow hydrographs, water depths, flow velocities and flood extents and durations. Information on such quantities is difficult to obtain, especially for floods over large areas, where multiple rivers are potentially ungauged. Several issues are related to the integration of multi-source data, heterogeneous in space, time and nature, into basin-scale hydraulic-hydrological models. This manuscript presents modeling approaches based on hydraulic-hydrological models and using variational data assimilation methods with multi-source data. These approaches aim at the synergy of, on one hand, complex numerical models that represent physical quantities and, on the other hand, the heterogeneous observability of hydrodynamic signatures over a hydrographic network. Numerical implementation are carried out in the variational data assimilation and hydrodynamic modeling platform DassFlow. The first part of this work deals with the variational estimation of uncertain or unknown model parameters (bathymetry-friction couple and lateral inflows), in a 1D hydraulic model at a large spatial scale, from altimetric and optic satellite observations of water surface deformations of river surfaces. The difficulty of the estimation lies in the correlated effect of parameters on hydraulic signatures and on their heterogeneous and sparse observability when compared to the physical scale of propagations and to the length of hydraulic controls. The considered inverse problems are ill-posed and regularization methods are used within the assimilation process. This work introduces source terms for the modeling of lateral inflows in a 1D Saint-Venant model and relies on the analysis of the associated hydraulic signatures. These signatures provide important information for parameter identifiability in the context of the sparse observability of the free surface. It is demonstrated that accurate inferences can be obtained when information provided by observables and a priori estimates are sufficient with regard to the nature, quantity and type of the sought parameters. A large scale model of an anastomosed Amazonian river inflowed by numerous tributaries is built from altimetric and optical satellite data and inflowed with the large scale hydrological model MGB. This effective model, calibrated using historic altimetric data, allows a fair modeling of flood signatures. Their characteristics and the visibility given by wide swath altimetry are analyzed with the help of identifiability maps. Simultaneous inferences of distributed bathymetry, friction and lateral inflow hydrographs are carried out on this model, using noisy wide-swath satellite altimetry. This synthetic observability is that of the upcoming SWOT mission, which features unprecedented spatial coverage of global rivers and sufficient revisit time to observe flood wave propagation. Inferences lead to accurate parameter estimations and this study paves the way towards uses of SWOT observations for the regional estimation of fluxes. The second part of this work presents a new method for the multi-scale hydraulic-hydrological modeling of river networks implemented in the parallel computation and variational assimilation DassFlow framework. A multi-dimensional model is proposed using the full 2D shallow water equations, solved by a single finite volume solver applied to a 1Dlike-2D mesh of a complete hydrographic network. It answers the need for accurate 2D modeling in areas of interests such as floodplains and confluences through 2D meshes. A so-called “1Dlike” meshing strategy is applied to 1D reaches - it can make use of water masks database extracted from high resolution images - and allows hydrodynamic representation of these reaches at the network scale while keeping computational cost relatively low. The 2D hydraulic solver is adapted to handle interfaces between 1Dlike and 2D meshes. The parsimonious hydrological model GR4H, in its differentiable state-space version, is coupled to the multi-dimensional hydraulic model and integrated into the DassFlow assimilation tool chain. The obtained integrated chain is validated on synthetic and real cases. Effective bathymetry and friction allow fitting fine water surface elevations and signal propagation on a large scale 1Dlike model of a reach the Garonne river. Inferences of hydraulic temporal forcings are carried out on a 1Dlike model of the Adour network from in situ observability and lead to estimation of uncertain inflows. A 1Dlike-2D version of the Adour model allows the modeling of high resolution flow in a large network for a low computational cost. Inferences of hydrological parameters are carried out on a synthetic case using downstream hydraulic observable. These results demonstrate the possibility of informational feedback over a hydrographic network in the assimilation tool chain.
Ces travaux de thèse s'intéressent à la modélisation hydrologique-hydraulique des réseaux hydrographiques et à l'intégration optimale de données multi-sources. La richesse informative croissante des jeux de données apportés par l'hydrométéorologie et la télédétection à haute résolution en complément des mesures in situ, est encore insuffisamment exploitée pour contraindre des modélisations hydrodynamiques fines à l'échelle des bassins. De telles représentations numériques sont pourtant cruciales pour l'estimation spatio-temporelle précise des états-flux, en vue de répondre à des enjeux socio-économiques majeurs comme la prévision des crues en contexte de changement climatique. Les quantités physiques d'intérêt vont des hydrogrammes de débit amonts et échanges latéraux jusqu'à leur traduction en hauteurs d'eau, vitesses et temps de submersion sur les plaines d'inondation en aval. De telles informations sont difficilement accessibles, en particulier pour les crues sur de larges territoires où de nombreux cours d'eau sont potentiellement non jaugés. Plusieurs problématiques sont reliées à la modélisation numérique hydrologique-hydraulique de bassin et à sa mise en cohérence avec des données multi-sources hétérogènes en espace, en temps et en nature. Ce manuscrit présente des approches de modélisation des réseaux hydrographiques, basées sur des modèles hydrauliques-hydrologiques couplés et exploitant des méthodes d'assimilation variationnelle de données multi-sources. Ces approches sont basées sur la synergie entre, d'une part des modèles numériques complexes qui représentent des quantités physiques et, d'autre part, l'observabilité hétérogène de signatures hydrodynamiques à l'échelle des réseaux hydrographiques. Les développements des outils numériques sont effectués au sein de la plateforme d'assimilation variationnelle et de modélisation hydrodynamique DassFlow. La première partie de ce travail porte sur l'estimation variationnelle de paramètres inconnus ou incertains (couple friction-bathymétrie, hydrogrammes latéraux) d'un modèle hydraulique 1D appliqué à large échelle spatiale, à partir d'observations altimétriques et optiques de déformations de la surface libre des rivières. La difficulté de cette estimation vient de l'effet corrélé des paramètres sur les signatures hydrauliques, de leur observabilité hétérogène et éparse en comparaison des échelles physiques des propagations et longueurs de contrôles hydrauliques. Les problèmes inverses considérés sont généralement mal posés et des méthodes de régularisation sont utilisées dans la méthode d'assimilation. Ce travail repose sur l’ajout de termes sources pour la prise en compte d’apports latéraux dans un modèle Saint-Venant 1D et sur l’analyse des signatures hydrauliques associées. Ces signatures apportent une information importante sur l’identifiabilité des paramètres qui les provoquent, en contexte d’observabilité éparse de la surface libre. Dans cette partie, des inférences très précises sont obtenues quand la quantité d'information contenue dans les observables et les informations a priori sont suffisantes au regard de la nature, de la quantité et du type des inconnues. Un modèle grande échelle d'un cours d'eau Amazonien anastomosé et alimenté par de nombreux affluents est construit à partir de données satellitaires optiques et altimétriques et est alimenté par des débits simulés avec le modèle hydrologique grande échelle MGB. Le modèle effectif calé sur des chroniques altimétriques historiques permet une représentation réaliste des signatures de crues. Leurs caractéristiques fréquentielles et leur visibilité par altimétrie large fauchée SWOT sont analysées à l'aide de cartographies d'identifiabilité. Des inférences simultanées de bathymétrie, friction et hydrogrammes latéraux spatialement distribués sont effectués sur ce modèle, à l'aide d'observations altimétriques large fauchée synthétiques. Ces dernières correspondent à celles qu'apportera la future mission SWOT, qui fournira une couverture spatiale sans précédent des rivières à l'échelle du globe. Cette mission aura une période de revisite suffisamment courte pour observer la propagation d'ondes de crue sur de grands bassins. Cette étude ouvre la voie vers l'utilisation d'observations SWOT pour l'estimation régionale de flux. La deuxième partie de ce travail présente une nouvelle méthode pour la modélisation et l'assimilation hydraulique-hydrologique multi-échelle de réseaux hydrographiques, implémentée dans l'environnement de calcul parallèle et d'optimisation variationnelle de DassFlow. Un modèle hydraulique multi-dimensionnel est proposé, sur la base des équations de Saint-Venant 2D complètes résolues par un solveur volumes finis appliqué à des maillages 1Dlike-2D de réseaux hydrographiques complets. Il permet de répondre au besoin de modélisation 2D précise dans les zones d'intérêt, comme les plaines d'inondation et les confluences, à travers l'utilisation de maillages 2D localisés. Une stratégie de maillage “1Dlike” des cours principaux des rivières, pouvant utiliser des bases de données de masques d'eau issus d'images haute résolution, permet la modélisation hydrodynamique de ces tronçons à l'échelle du réseau tout en gardant un coût de calcul relativement bas. Le solveur hydraulique 2D est adapté pour gérer les interfaces entre les maillages 1Dlike et 2D. Le modèle hydrologique parcimonieux GR4H, dans sa version “espace-temps” qui est différentiable, est couplé au modèle hydraulique multi-dimensionnel et inclus à la chaîne d'assimilation DassFlow. La chaîne intégrée ainsi obtenue est validée sur des cas académiques et réels. L'inférence de champs de friction et bathymétries effectives permet de représenter fidèlement des lignes d'eau et la propagation de crues avec un modèle 1Dlike d'un bief de la Garonne. Des inférences de forçages hydrauliques temporels sont effectuées sur un modèle 1Dlike du réseau hydrographique de l'Adour, à partir d'observations in situ et permettent l'estimation de flux incertains. Un modèle 1Dlike-2D de l'Adour permet la modélisation haute résolution d'écoulements dans un grand réseau hydrographique et ses plaines d'inondation pour un coût de calcul relativement faible. Des inférences de paramètres hydrologiques sont effectuées sur un cas test synthétique, à partir d'observables hydrauliques en aval. Ces résultats démontrent la possibilité de remontée d'information dans la chaîne de modélisation sur un réseau hydrographique.
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tel-03760662 , version 1 (25-08-2022)
tel-03760662 , version 2 (09-12-2022)

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  • HAL Id : tel-03760662 , version 1

Cite

Léo Pujol. Optimal synergy of multi-source data and hydraulic-hydrological models for the cartographic modeling of complex hydrosystems. Environmental Engineering. Université de Strasbourg, 2022. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03760662v1⟩

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