Assistance au calage de modÃ¨les numÃ©riques en hydraulique ... - TEL

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4.4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCES INFÉRENTIELLES:ModèleNumérique[paramètres définis]InitialisationDesParamètresIntialisationDUnParamètrePonctuelIntialisationDUnParamètreDistribué:ParamètrePonctuel[initialisé]:ParamètreDistribué[initialisé][autres paramètres ponctuels][sinon][sinon][autres paramètres distribués]:ModèleNumérique[paramètres initialisés]FIG. 4.11 – Étape d’initialisation des paramètres – diagramme d’activités UML.4.4.5 Réalisation d’une simulationL’étape de réalisation d’une simulation, représentée sur la figure 4.12, consiste àexécuter le code de calcul à l’aide d’un jeu de données d’entrée, correspondant à l’événementsélectionné dans l’étape d’affectation des données. Le résultat de cette simulationva être un jeu de prédictions rapportées à l’événement considéré. Afin d’exécuterle code, un prétraitement doit être effectué, notamment pour réécrire les données d’entréedans un format lisible par celui-ci. De la même façon, un post-traitement doitêtre effectué pour extraire des produits de la simulation les prédictions événementielles.Une description plus fine de cette étape sera présentée dans la section 4.5 consacrée auxconnaissances sur l’utilisation du code MAGE.:JeuDeDonnéesDEntrée:ModèleNumérique[paramètres valués]RéalisationDUneSimulation:PrédictionÉvénementielle:PrédictionÉvénementielle:ModèleNumérique[testé]FIG. 4.12 – Étape de réalisation d’une simulation – diagramme d’activités UML.104
CHAPITRE 4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCES4.4.6 Comparaison des prédictionsL’étape de comparaison des prédictions, représentée sur la figure 4.13, vise à confronterle jeu de prédictions événementielles obtenu à l’étape précédente avec le jeude données de référence sélectionné au cours de l’étape d’affectation des données. Lespremières sous-tâches consistent à sélectionner une donnée de référence, puis à sélectionnerla prédiction événementielle à laquelle elle va être confrontée. La comparaisonen elle-même consiste à identifier, en fonction du niveau de correspondance attendu,la nature et l’intensité de l’écart entre prédiction et donnée de référence. Toute cetteprocédure doit être réalisée jusqu’à ce que toutes les données de référence disponibles– pour tous les événements considérés – soient confrontées à des prédictions 26 . L’ensembledes écarts constatés est ainsi compilé pour conduire à une différence globaleentre prédictions du modèle et données de calage.En hydraulique fluvialeDans certains cas, la sélection d’une prédiction événementielle peut êtretriviale : la prédiction correspondant à un hydrogramme mesuré sera l’hydrogrammecalculé dans la même section. En revanche, lorsque la donnée deréférence est une hauteur d’eau mesurée par exemple, on peut la comparerà deux objets : un limnigramme au point de mesure ou bien une ligne d’eauau temps de la mesure (cf. figure 2.2(b), p. 46). Le choix va ainsi dépendredu domaine d’application visé.Une typologie sommaire des écarts entre donnée de référence et prédictionest présentée dans le tableau ci-dessous.Donnée de référenceNiveau d’eauLaisse de crueLigne d’eauLigne de laisses de crueHydrogrammeLimnigramme{{Écart éventuelSur niveauSur niveauSystématiquement de même sens sur niveauxAlterné sur niveauxSystématiquement de même sens sur niveauxAlterné sur niveauxSystématique en tempsSystématique en tempsLa compilation des comparaisons intra-événements s’effectue en fonctiondu domaine d’application visé. On donne ainsi en général plus d’importance àune comparaison de lignes d’eau à fort débit lorsque le modèle est destiné à ladétermination de zones inondables. En revanche, une ligne d’eau à débit plusfaible peut être utilisée pour déterminer la valeur du coefficient de résistancedu lit mineur avant débordement.La compilation des comparaisons inter-événements privilégiera ainsi de lamême façon les crues importantes – ou tout du moins débordantes – lorsquel’application visée est la détermination des zones inondables.26. Dans le cadre restreint de la tâche de calage. D’autres données de référence et d’autres événementspeuvent être disponibles par ailleurs pour d’autres tâches, et notamment la tâche de validation du modèle.105
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N o d’ordre : 2209THÈSEprésent
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3.1 ESTIMATION D’UNE VALEUR A PRI
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LISTE DES TABLEAUX6.1 Descriptif de
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