A hierarchical model to estimate the abundance and biomass of salmonids by using removal sampling and biometric data from multiple locations

We present a Bayesian hierarchical model to estimate the abundance and the biomass of brown trout (Salmo trutta fario) by using removal sampling and biometric data collected at several stream sections. The model accounts for (i) variability of the abundance with fish length (as a distribution mixture), (ii) spatial variability of the abundance, (iii) variability of the catchability with fish length (as a logit regression model), (iv) spatial variability of the catchability, and (v) residual variability of the catchability with fish. Model measured variables are the areas of the stream sections as well as the length and the weight of the caught fish. We first test the model by using a simulated dataset before using a 3-location, 2-removal sampling dataset collected in the field. Fifteen model alternatives are compared with an index of complexity and fit by using the field dataset. The selected model accounts for variability of the abundance with fish length and stream section and variability of the catchability with fish length. By using the selected model, 95% credible interval estimates of the abundances at the three stream sections are (0.46,0.59), (0.90,1.07), and (0.56,0.69) fish/m2. Respective biomass estimates are (9.68, 13.58), (17.22, 22.71), and (12.69, 17.31) g/m2

Analyse de sensibilité globale d'un modèle d'évaluation économique du risque d'inondation

International audienceVariance-based Sobol' global sensitivity analysis (GSA) was initially designed for the study of models with scalar inputs and outputs, while many models in the environmental eld are spatially explicit. As a result, GSA is not a common practise in environmental modelling. In this paper we describe a detailed case study where GSA is performed on a spatially dependent model for flood risk economic assessment on the Orb valley (southeast France). The realisations of random input maps can be generated by any method including geostatistical simulation techniques, allowing for spatial structure and auto-correlation to be taken into account. The estimation of sensitivity indices on ACB-DE spatial outputs makes it possible to produce maps of sensitivity indices. These maps describe the spatial variability of Sobol' indices. Sensitivity maps of di fferent resolutions are then compared to discuss the relative influence of uncertain input factors at diff erent scales

Structures spatiales en hydrographie continentale

La compréhension de l'effet des hétérogénéités spatio-temporelles de surface sur la réponse hydrologique et l'adaptation par l'homme de ces hétérogénéités représentent un des enjeux majeurs de l'hydrologie tout en dépassant le cadre de la seule recherche académique. Les recherches en géographie quantitative que j'ai réalisées au cours de ces dix dernières années au sein de l'ENGREF puis d'AgroParisTech s'inscrivent dans cette problématique générale et se sont focalisées sur les hétérogénéités spatiales des supports de transfert des flux hydriques de surface concentrés : les réseaux hydrographiques au sens large (cours-d'eau, plans d'eau, ravines, etc). Les approches développées relèvent de modèles de représentation d'hétérogénéités spatiales sur réseau qui combinent des approches métrologiques (télédétection) et de modélisation spatiale stochastique (géostatistique), pour combler les données manquantes et estimer les incertitudes de représentation. Ainsi, comme je tenterai de l'illustrer, ces modèles de représentation spatiale stochastiques contribuent soit à mesurer l'effet de la précision de la représentation des réseaux sur la réponse hydrologique (finalité méthodologique) soit à explorer numériquement l'effet des hétérogénéités spatiales de réseaux sur la réponse hydrologique ainsi que leurs lois d'échelle (finalités cognitives et prédictives). Parce que les capacités d’adaptation des hétérogénéités spatio-temporelles de ces réseaux dans les paysages cultivés sont un enjeu fort agro-environnemental, j'envisage pour mon projet d'étendre ces modèles à la dynamique des propriétés des réseaux hydrographiques des agrosystèmes

Impact de la variabilité non-mesurée des précipitations sur les débits en hydrologie urbaine : un cas d'étude dans le cadre multifractal

National audienceCet article utilise les propriétés multifractales d'un évènement pluvieux dans la région de Londres le 9 février 2009, pour mieux comprendre et quantifier 'incertitude associée à la variabilité spatio-temporelle des précipitations non mesurées par les radars météorologiques en bande C, dont la résolution estimée est de 1 km*1 km*5min, et comment elle se transfère aux prévisions des débits en réseaux d'assainissement. Le cas d'étude hydrologique est celui du bassin versant urbain de 900 hectares de Cranbrook (Londres). Les propriétés multifractales sont en accord avec le modèle spatio-temporel le plus simple, reposant sur un exposant d'anisotropie entre l'espace et le temps. Ceci permet de désagréger le champ de précipitation à l'aide de cascades multifractales spatio-temporelles. Un ensemble de champs de précipitations désagrégés réalistes est alors généré à l'aide des multifractals universels, puis l'ensemble des hydrogrammes correspondants est obtenu par un modèle urbain pluie-débit semi-distribué. Il apparait que les queues de probabilité issues de l'analyse de 100 échantillons de précipitation présentent un comportement en loi de puissance, qui est retrouvé sur les débits de pointe mais avec des exposants différent

Suivi des ressources en eau par télédétection multi-capteur: désagrégation de données spatiales et modélisation descendante des processus hydrologiques

Certaines variables extraites par télédétection sont potentiellement très utiles en hydrologie. C'est le cas de l'humidité du sol en surface qui contrôle la partition des précipitations en évaporation du sol, infiltration et ruissellement de surface. C'est aussi le cas de la température de surface qui lorsque l’énergie n’est pas limitante est une signature de l’évapotranspiration. Pourtant la résolution spatiale à laquelle ces données sont disponibles depuis l’espace n'est pas toujours compatible avec les échelles d'application. Dans ce contexte, la désagrégation de données apparaît comme un moyen d'améliorer la résolution spatiale des observations disponibles et de spatialiser les processus hydrologiques à des échelles multiples à l’aide de modèles descendants, c’est-à-dire basés sur les données spatiales. Au cours de cet exposé, je présenterai 1) des méthodes de désagrégation des données d’humidité du sol et de température de surface, 2) des modèles descendants de l’évaporation du sol et de l’évapotranspiration des surfaces et 3) une généralisation de ces approches permettant à long terme une spatialisation d’autres données spatiales et des processus hydrologiques associés

Stratification hydrogéochimique et écoulements verticaux dans l'aquifère des calcaires de Beauce (France): Un système anthropisé à forte variabilité spatiale et temporelle

Ary Bruand : Present address ISTO - Institut des Sciences de la Terre d'OrléansInternational audienceDes profils verticaux de températures et de vitesses d'écoulement, ainsi que des prélèvements d'eau réalisés à différentes profondeurs, révèlent une stratification hydrogéochimique de l'aquifère des calcaires de Beauce. Cette stratification, particulièrement nette pour les profils de NO3− et de Cl−, est à relier au développement d'une agriculture intensive. Elle présente une forte variabilité: (i) spatiale, liée à la structure multicouche de l'aquifère et à l'existence de niveaux réducteurs; (ii) temporelle, due à l'existence dans les forages d'un écoulement vertical, dont le sens est lié à l'exploitation périodique de l'aquifère