Objectif

Outiller l'étudiant en vue de la production de prévisions hydrologiques probabilistes à l'aide de modèles hydrologiques physiques, conceptuels et à base de réseaux de neurones. Spécifiquement, l'étudiant devra Distinguer les prévisions déterministes des prévisions d'ensemble. Monter un système de prévisions hydrologiques d'ensemble à base de réseaux de neurones sous l'environnement Matlab. Comprendre le fonctionnement et la mise en place d'un modèle hydrologique physique. Évaluer la performance des prévisions hydrologiques d'ensemble et déterministes. Comprendre la raison d'être des procédures d'assimilation de données et de post-traitement des prévisions.

Contenu

Types de prévisions météorologiques et hydrologiques, principaux modèles atmosphériques et hydrologiques; Réseaux de neurones; Modèles hydrologiques conceptuels, en particulier GR4J; Modèles hydrologiques physiques, en particulier HYDROTEL; Nomenclature, conversion de formats de fichiers sous Matlab, organisation d'un système de prévisions hydrologiques d'ensemble; Assimilation des données: assimilation manuelle, par filtre de Kalman et par filtre particulaire; Évaluation de la performance des prévisions: scores numériques, diagramme de fiabilité et histogramme de rang; Post-traitement statistique des prévisions probabilistes. Évaluation de la performance économique des prévisions: score ROC et lien avec l'optimisation de la production hydroélectrique.