Résumé de la thèse :
Dans les régions méditerranéennes, les crues éclair sont des problèmes critiques pour la vie humaine et les propriétés au cours des dernières décennies avec l'augmentation de l'intensité des précipitations et de la population. Afin de prévenir les pertes humaines, il est nécessaire de créer des modèles de prévision des crues éclair et des systèmes d'alerte précoce pour les zones urbaines et rurales. Cependant, ce n'est pas toujours une mission facile, surtout pour les hydrosystèmes complexes ayant une tendance hétérogène et non linéaire des précipitations. Dans ce contexte, le Service Français de Prévision des Inondations (appelé SCHAPI pour Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) a initié le projet BVNE (Bassin Versant Numérique Expérimental) afin d'améliorer la prévision des crues rapides. Dans ce but, mon objectif de recherche a été conçu pour fournir :
i) des solutions aux problèmes de modélisation hydrologique des crues éclair dans les hydro-systèmes complexes et hétérogènes soumis à de fortes précipitations.
ii) un modèle de réseau neuronal artificiel dédié à la prédiction des crues éclair à l'avance, en renforçant le système en combinant des modèles de perceptron multicouches dans un cadre d'assimilation de données et/ou en couplant différents modèles de réseaux neuronaux (par exemple, des modèles à statique dirigé et récurrents, etc.)
Le lieu proposé pour le travail de thèse est le bassin du Gardon de Sainte-Croix, l'un des bassins de la frontière cévenole en France, en raison de la complexité des processus hydrologiques, de la variabilité de la distribution spatiale des précipitations et du temps de réponse très court. De plus, la région et les rivières sont imbriquées dans des zones urbaines et agricoles, ce qui augmente les risques de pertes humaines et matérielles.
Abstract :
In Mediterranean regions, flash floods are critical issues for human life and properties over the past few decades with the increment in rainfall intensity and population. To prevent causalities, it is necessary to create flash flood forecast models and early warning system for urbanized and rural areas. However, it is not always a downhill mission especially for complex hydrosystems having heterogeneous and nonlinear precipitation trend. In this contexte, the French Flood Forecasting Service (called SCHAPI for Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations) initiated the BVNE (Digital Experimental Basin, for Bassin Versant Numérique Expérimental) project in order to enhance flash flood forecasts. For this purpose, my research goal was designed to provide:
i) solutions for the problems in hydrological modeling of flash floods in the complex and heterogeneous hydro systems subjected to heavy rainfalls.
ii) an artificial neural network model dedicated to predicting flash floods in advance, strengthening the system by combining multilayer perceptron models in a data assimilation framework and/or coupling different neural network models (e.g., feed forward and recurrent models etc.)
Proposed location for the thesis work is the Gardon de Sainte-Croix basin, one of the basins in Cevennes border in France due to complexity of hydrological processes, variability in the spatial distribution of the rainfalls and very short response time. Moreover, the region and rivers are nested with urban and agricultural lands which will increase the risks of life and property loss.