CHAPITRE 3 : Résumé des travaux de recherche
3.2 Régionalisation des concentrations extrêmes de sédiments en suspension en
Cette seconde partie vise à utiliser des approches de régionalisation pour les CSS extrêmes. On utilise les stations pour lesquelles les maximums annuels de CSS se produisent au printemps, qui constituent le plus grand groupe saisonnier homogène, comme vu précédemment. Le but de cette partie est d’estimer les CSS extrêmes en utilisant les caractéristiques des bassins versants. Les objectifs sont doubles : identifier les attributs des bassins versants corrélés avec les CSS extrêmes et comparer la performance d’estimation en utilisant un modèle d’estimation englobant tous les sites avec deux modèles régionaux.
3.2.1 Méthodes
Les stations pour lesquelles les maximums annuels de CSS se produisent au printemps, entre les mois de février et juin, sont utilisées mais en retirant celles fortement régulées car la présence d’infrastructures de régulation au fil de l’eau telle que les barrages peuvent modifier fortement le transport sédimentaire. Les 72 stations retenues (tableau 5.1) s’étendant des Rocheuses jusqu’à la côte Atlantique (Figure 5.2). Une base de données sur l’occupation des sols, le climat, la topographie et les types de sols des bassins versants correspondant aux stations retenues a été crée, dont la liste complète est présentée dans le tableau 5.2. En parallèle, 2 quantiles de concentration, correspondant à des périodes de retour 2 et 20 ans (C2 et C20) ont été extraits par analyse fréquentielle locale afin de tester l’estimation régionale sur ces deux quantiles. Les corrélations entre ces 2 quantiles et les attributs des bassins versants ont été analysées afin de sélectionner les attributs les plus pertinents. Enfin,
pour l’estimation régionale de ces deux quantiles C2 et C20, un modèle régressif incluant toutes les stations a été créé afin d’être comparé avec 2 approches régionales. La première approche régionale (CW) consiste à regrouper les stations sur la base de la ressemblance des caractéristiques physiographiques de leurs bassins. On utilise un algorithme de classification ascendante hiérarchique (CAH) sur les attributs des bassins corrélés avec les 2 quantiles d’intérêt pour déterminer des groupes de stations, identifiés grâce à l’arbre de classification produit (dendrogramme visible sur la figure 5.4). La seconde approche (CM) se base sur la délimitation de régions définies sur la base des dates d’occurrence des maximums annuels de CSS. Pour chaque station les fréquences moyennes mensuelles d’occurrence des maximums annuels de CSS ont été calculées, et un algorithme de CAH a également été utilisé sur ces fréquences mensuelles pour déterminer des régions. Dans ces deux approches CW et CM, pour chaque région délimitée un modèle régressif a été construit pour estimer les quantiles C2 et C20. Un algorithme de régression pas à pas (« stepwise ») a été utilisé pour réduire le nombre de variables sélectionnées et minimiser le risque de colinéarité entre les variables explicatives des modèles. Pour estimer la précision des estimations, chaque site est tour à tour considéré non jaugé pour calculer un biais et un RMSE relatif entre la valeur locale et l’estimation utilisant l’information régionale (équations 5.2 et 5.3).
3.2.2 Résultats
Les attributs des bassins les mieux corrélés avec les quantiles C2 et C20 sont présentés dans le tableau 5.3. Ils incluent notamment le pourcentage d’argile dans les sols, la variable la plus fortement corrélée avec les CSS, ainsi que la couverture forestière et des indices décrivant l’intensité des précipitations. Un modèle régressif global, incluant tous les sites, donne des
résultats moins performants que les deux approches régionales, avec des RMSE relatifs proches de 100% pour C2 et supérieurs à 100% pour C20 (tableau 5.6).
L’approche basée sur les caractéristiques physiographique des bassins donne des résultats similaires à ceux de l’approche basée sur la saisonnalité, avec des erreurs en termes de RMSE relatif proche de 75% (table 5.6). L’approche CW donne des régions non contiguës d’un point de vue géographique (figure 5.5), dont certaines sont de taille réduites, de 9 ou 12 stations pour les régions 1 et 4. Elle présente néanmoins l’avantage de la facilité d’attribution d’un site non jaugé à une région, car elle est basée uniquement sur les caractéristiques des bassins versants. L’approche CM donne des régions de taille plus homogènes (figure 5.7) et présentant une contiguïté spatiale. Les trois régions constituées sont en effet le groupe de stations pour lesquelles les maximums annuels se produisent en mars et avril dans le nord- est, un deuxième groupe avec les maximums annuels se produisant autour des mois de mai et juin, localisées principalement dans l’ouest, et enfin un troisième groupe où les maximums annuels se produisent en début ou fin de printemps selon les années.
3.2.3 Conclusions
Cette partie des travaux a permis de mettre en évidence les principales caractéristiques des bassins versants influençant les fortes concentrations en CSS. Elle a permis de montrer également que l’estimation régionale est plus performante qu’un seul modèle appliqué a tous les sites. Les deux approches régionales testées ont chacune leurs atouts et leurs faiblesses, l’approche basée sur la physiographie permet d’assigner facilement un site non jaugé à une région mais certaines régions crées sont de petite taille. À l’inverse l’approche basée sur la
saisonnalité donne des régions plus homogènes mais il peut se poser le problème d’assignation d’un site non jaugé à l’une de ces régions, ne disposant pas d’information sur la saisonnalité des CSS en un site non jaugé. Les erreurs d’estimation sont globalement plus importantes que dans la régionalisation des crues ou des étiages. Ces erreurs sont à relier au faible nombre de stations disponibles, comparativement aux études sur les débits, et à la forte variabilité du transport en suspension et notamment des événements extrêmes de CSS. Aussi les bases de données utilisées pour décrire les bassins peuvent introduire un biais supplémentaire du fait de la différence temporelle entre les dates des mesures hydrologiques et les dates d’établissement des bases de données sur les sols et leur occupation. De plus, l’occupation du sol est susceptible d’être fortement modifiée au cours du temps par les activités humaines.