Projet de master de Franziska Schwarzenbach

Valeur des observations des classes de niveau d’eau pour le calibrage d’un modèle hydrologique

Je m’appelle Franziska et je travaille comme « animatrice de communauté en ligne » dans le projet CrowdWater. Je rédige également ma thèse de master dans le cadre du projet CrowdWater. Pour ma thèse de master, je fais des modélisations hydrologiques. J’utilise pour cela les observations des classes de niveau d’eau collectées dans la catégorie  » échelle de mesure virtuelle « . Je souhaite en savoir plus sur la valeur de ces données pour la calibration d’un modèle hydrologique. Pour ce faire, je me concentre sur les bassins versants qui remplissent les deux critères suivants :

  1. Les observations des classes de niveau d’eau sont disponibles dans ce bassin versant. Ces observations ont été collectées soit à l’aide de l’application CrowdWater, soit sur les stations « stylo et papier » mises en place par Barbara et Simon.
  2. Les données de débit d’une station de mesure officielle suisse ou autrichienne sont disponibles et la station de mesure est suffisamment proche du CrowdWater spot.

Sur la carte ci-dessous sont indiqués les onze bassins versants que j’utilise dans mon projet.

Données de l’Atlas hydrologique de la Suisse (bassins versants suisses), Open Data Austria (bassins versants autrichiens), Swisstopo (contours de la Suisse et du Liechtenstein), GADM (contour de l’Autriche).

Pour chacun des bassins versants, je dispose d’un certain nombre d’observations de classes de niveau d’eau, collectées par des citoyens scientifiques. Je combine ces observations avec un nombre limité de mesures de débit, qui sont régulièrement réparties sur l’année. Avec ces deux types de données, j’obtiens 24 scénarios différents de disponibilité des données. Ceux-ci résultent de toutes les combinaisons possibles de

  • 0%, 25%, 50%, 75% et 100% des données de science citoyenne disponibles, et
  • 0, 1, 3, 6, 12 mesures de débit par an.

J’ai calibré le modèle HBV, un modèle de simulation de l’écoulement dans un bassin versant, pour chacun de mes bassins versants avec les 24 différents scénarios de disponibilité des données. J’utilise les sets de paramètres que j’ai ainsi obtenus pour simuler le débit dans chaque bassin versant. Je compare cet hydrogramme simulé (série temporelle du débit simulé) avec l’hydrogramme mesuré à la station de mesure correspondante. Cette comparaison permet de déterminer la qualité de la simulation du débit réel par le modèle. Cette qualité du modèle peut être exprimée par un chiffre. Plus ce chiffre est élevé, plus le débit simulé et le débit mesuré concordent.

Le graphique ci-dessous montre à titre d’exemple les résultats pour l’Alp à Einsiedeln. On voit bien que la qualité du modèle a tendance à être plus élevée avec plus de données : les cellules deviennent plus sombres (ce qui correspond à une valeur plus élevée) plus la cellule est située en amont et à droite. J’essaie actuellement de comprendre pourquoi l’approche fonctionne mieux pour certains bassins versants (comme celui de l’Alp à Einsiedeln) que pour d’autres.

Je vais également effectuer des calibrages de modèles similaires avec les données de la science citoyenne, dont la qualité a été vérifiée et améliorée si nécessaire dans le jeu CrowdWater. Cela ne sera possible que pour certains de mes bassins versants, car les données des stations « stylo et papier » ne contiennent pas de photos et ne sont donc pas utilisées dans le jeu CrowdWater. Je suis curieux de voir si une meilleure qualité de modèle peut être obtenue lorsque les données de science citoyenne ont une résolution plus élevée et que leur qualité a été vérifiée.

Je remercie tout le monde d’avoir participé au projet CrowdWater et d’avoir ainsi rendu possible mon projet de master. J’adore travailler avec les données de l’application CrowdWater et du jeu CrowdWater ! Je me réjouis de recevoir vos questions et commentaires sur mon projet ! Vous pouvez me joindre à l’adresse info@crowdwater.ch.