Sensitivity Analysis of the Mascaret model on the Odet River

Hydrodynamic

Estimation de la contribution des principaux aquifères du bassin versant de la Loire au fonctionnement hydrologique du fleuve à l'étiage

Co-encadrement de la thèse : Nicolas FlipoThe evolution of the Loire river low flows is a key issue for various uses such as water supply, irrigation or industrial needs. Power production is a major activity in the Loire basin with four nuclear power plants using the river water for the cooling system. To estimate the evolution of long term in-stream low flow distribution, it is necessary to have a good estimate of the contribution of a complex aquifer system to the river discharge. Three main overlaying aquifer units covering an area of 38000 km² are considered: Beauce Limestones (Oligocene), Chalks (Seno-Turonian) and Sands (Cenomanian). A distributed hydrogeological model (Eau-Dyssée) is implemented with the coupling of five modules: surface water budget, watershed routing, river routing, unsaturated zone transfer, and groundwater flow. The model is calibrated over a 10-yr period, validated over another 10-yr period, and then a test simulation is run over 35 years. A hybrid fitting methodology, based on an automated inverse method and a trial-error one, has been developed for the fitting of the Beauce aquifer unit. The other units are calibrated by trial and error. The fitted model simulates properly both discharges and piezometric heads over the whole domain, with a global RMSE between simulated and observed piezometric heads of 2.86 m, and all Nash efficiency at the Loire discharge gauging stations over 0.9. The fitted model has then been used to quantify the hydrosystem mass balance at different time scales. Mean aquifer contribution to Loire river discharge during low flow between 1975 and 2008 is estimated at 15 m3/s. First results of simulations under four different climate change projections indicate an averaged decrease of these contributions reaching 8 to 50% in 2100.La connaissance de l'évolution des débits d'étiage de la Loire intéresse différents usagers : agglomérations, agriculteurs et industriels. La production d'électricité est une activité industrielle majeure du bassin : quatre sites nucléaires utilisent l'eau de la Loire comme source froide. Les débits d'étiage de la Loire sont dépendants des apports des principaux aquifères de son bassin versant. Trois aquifères superposés sont considérés couvrant une surface de 38 000 km² : calcaires de Beauce, craie séno-turonienne et sables cénomaniens. Un modèle hydrogéologique distribué est mis en œuvre (code Eau-Dyssée). Cinq modules couplés simulent respectivement le bilan hydrique en surface, le routage de l'eau sur les versants, le routage en rivière, le transfert en zone non-saturée et les écoulements souterrains. Le modèle est calé sur une période de 10 ans, validé sur une autre période de 10 ans, puis testé sur 35 ans. Une méthode hybride de calage, couplant inversion automatique et calage manuel, a été développée pour caler le champ de transmissivités de l'aquifère de Beauce. Les autres couches sont calées par essais et erreurs. Le modèle ajusté permet de bien simuler les débits et piézométries observés sur l'ensemble du domaine sur les 35 années avec une RMSE globale des écarts piézométriques de 2,86 m sur 197 piézomètres et des critères de Nash aux stations en Loire tous supérieurs à 0,9. Ce modèle est utilisé pour analyser le fonctionnement hydrologique du bassin à différentes échelles de temps. Les apports des nappes cumulés sur le linéaire de la Loire à l'étiage sont estimés à 15 m3/s en moyenne entre 1975 et 2008. Les premières estimations de l'impact du changement climatique indiquent une baisse des apports moyens de 8 à 50% à horizon 2100 pour les quatre projections climatiques traitées

Estimation de la contribution des principaux aquifères du bassin versant de la Loire au fonctionnement hydrologique du fleuve à l'étiage

La connaissance de l'évolution des débits d'étiage de la Loire intéresse différents usagers : agglomérations, agriculteurs et industriels. La production d'électricité est une activité industrielle majeure du bassin : quatre sites nucléaires utilisent l'eau de la Loire comme source froide. Les débits d'étiage de la Loire sont dépendants des apports des principaux aquifères de son bassin versant. Trois aquifères superposés sont considérés couvrant une surface de 38 000 km : calcaires de Beauce, craie séno-turonienne et sables cénomaniens. Un modèle hydrogéologique distribué est mis en œuvre (code Eau-Dyssée). Cinq modules couplés simulent respectivement le bilan hydrique en surface, le routage de l'eau sur les versants, le routage en rivière, le transfert en zone non-saturée et les écoulements souterrains. Le modèle est calé sur une période de 10 ans, validé sur une autre période de 10 ans, puis testé sur 35 ans. Une méthode hybride de calage, couplant inversion automatique et calage manuel, a été développée pour caler le champ de transmissivités de l'aquifère de Beauce. Les autres couches sont calées par essais et erreurs. Le modèle ajusté permet de bien simuler les débits et piézométries observés sur l'ensemble du domaine sur les 35 années avec une RMSE globale des écarts piézométriques de 2,86 m sur 197 piézomètres et des critères de Nash aux stations en Loire tous supérieurs à 0,9. Ce modèle est utilisé pour analyser le fonctionnement hydrologique du bassin à différentes échelles de temps. Les apports des nappes cumulés sur le linéaire de la Loire à l'étiage sont estimés à 15 m3/s en moyenne entre 1975 et 2008. Les premières estimations de l'impact du changement climatique indiquent une baisse des apports moyens de 8 à 50% à horizon 2100 pour les quatre projections climatiques traitées.PARIS-MINES ParisTech (751062310) / SudocSudocFranceF

Evolution thérapeutique des cyclines

STRASBOURG ILLKIRCH-Pharmacie (672182101) / SudocSudocFranceF

Sentinel 1 Snow extend and snow change mapping using SVM

International audienceSnow dynamics is a key parameter for the hydrological model predicting the river flow rate used in dam management. In the MORDOR model used by EDF, the information of the daily snow extent isan input to improve the flow prediction. This information is extracted from MODIS NDSI daily product. Due to cloud cover, this information can be lacking or imprecise for multiple consecutivedays over one catchment, reducing the precision of the prediction. The goal of this study is to detect the snow extent using SAR data, since it can acquire images through clouds. We focus over the Guil catchment in the French Alps. Sentinel-1 interferometric stacks from June 2018 to August 2019 are used for three different orbits. Previous studies showed the capacity of the ratio between the current image and a reference image acquired in summer to detect wet snow [Nagler2016], or that the ratio between VH and VV could be linked to the height of snow [Lievens2019]. Interferometry has be shown capable to detect snow since the snow covered area can exhibit a lower coherence [Singh2008]. To compare these parameters using a ground truth, we projected the MODIS NDSI data on ourS1-stack using a 1m DEM and considered pixels as snowy if the NDSI is above 0.4. As pointed in other studies [Löw2002, Wang2015], it is very hard to set a threshold for these parameters, mostly because the vegetation exhibits volume scattering and changes the same way as snow. Using SVM, we investigated the capability of these parameters to detect snow in two setups: - snow detection: the goal is to classify the pixels as snow or snow-free for all the image, using Nagler parameter in VV and VH, the ratio between VH and VV at each date and the polarimetric coherence at each date. For Nagler parameter, the reference image is the temporal average of the images over July and August 2018.-change detection: the goal is to classify the pixels into 4 classes, snow-free to snow-free, snow to snow, snow-free to snow and snow to snow-free. Considering two consecutive images, this wasdone using the variation of the VV and VH ratio, the interferometric coherence between these images, and the ratio between the polarimetric coherences of the images. For each setup, the learning and the testing were done on two samples of 20000 randomly selected pixels, equally distributed between the classes. For the snow detection method, between 54% and 59% of the pixels are correctly classified, for the three orbits. This result is stable with the choice of the learning sample. For the change detection setup only 30% of the pixels are correctly classified. Moreover, the per-class metrics vary widely from one experience to the other. This variability as well as the low classification results underline the difficulty of the task but can also be linked to the resolution difference between MODIS usedas ground truth and S1. To robustify the detection, spatial and temporal regularization seems necessary

Hybrid fitting of a hydrosystem model using dense spatio-temporally distributed data: the Beauce aquifer functioning over 40 yr (France)

International audienc

Multi-objective calibration by combination of stochastic and gradient-like parameter generation rules – the caRamel algorithm

International audienceAbstract. Environmental modelling is complex, and models often require the calibration of several parameters that are not able to be directly evaluated from a physical quantity or field measurement. Multi-objective calibration has many advantages such as adding constraints in a poorly constrained problem or finding a compromise between different objectives by defining a set of optimal parameters. The caRamel optimizer has been developed to meet the requirement for an automatic calibration procedure that delivers not just one but a family of parameter sets that are optimal with regard to a multi-objective target. The idea behind caRamel is to rely on stochastic rules while also allowing more “local” mechanisms, such as the extrapolation along vectors in the parameter space. The caRamel algorithm is a hybrid of the multi-objective evolutionary annealing simplex (MEAS) method and the non-dominated sorting genetic algorithm II (ε-NSGA-II). It was initially developed for calibrating hydrological models but can be used for any environmental model. The caRamel algorithm is well adapted to complex modelling. The comparison with other optimizers in hydrological case studies (i.e. NSGA-II and MEAS) confirms the quality of the algorithm. An R package, caRamel, has been designed to easily implement this multi-objective algorithm optimizer in the R environment

Hybrid fitting of a hydrosystem model: long term insight into the Beauce aquifer functioning (France)

International audienc