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

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6.1 PRÉSENTATION DU CAS D’ÉTUDE(a) Le 31/03/04 (Q ≃ 0,7 m 3 /s).(b) Le 24/04/04 (Q ≃ 17 m 3 /s).FIG. 6.4 – Lèze – Photographies du tronçon influencé par le barrage du Moulin des Bures,à l’aval du pont de la RD 622.156
CHAPITRE 6 CALAGE D’UN MODÈLE DE LA LÈZENous avons réutilisé les bases de ce dernier modèle – et notamment les données dusystème constituées de 120 sections en travers et de la géométrie des différents ouvragesfournies par SOGREAH – et nous l’avons adapté à nos besoins. La principale adaptationa concerné l’abandon de la modélisation de la plaine d’inondation. La topographie disponiblede celle-ci étant insuffisamment précise, nous avons décidé de nous retreindreà un modèle pouvant seulement prendre en compte des crues non débordantes 3 . Il estimportant de noter que le débit de débordement – environ 100 m 3 /s – correspond toutde même pour cette rivière à une période de retour de l’ordre de 20 ans. C’est pourquoinous avons choisi comme crue de référence la crue de février 2000.Si de nombreuses données existent sur la crue de juin 2000 (DIREN, 2000; SCOT–GEOSPHAIR, 2000), les seules données hydrométriques disponibles concernant la cruede février 2000 sont les hydrogrammes enregistrés aux deux stations. À cela on peutrajouter la courbe de tarage de la station de Labarthe fournie par la DIREN. Nous avonsde plus utilisé les résultats d’une modélisation hydrologique de cet événement sousforme d’apports latéraux à fournir au code MAGE.6.1.4 Spécificités du calageLa tâche de calage comporte dans ce premier cas d’étude deux caractéristiques quisont détaillées dans les paragraphes suivants.Prévision de crues et calage à l’aide de données externesLes contraintes de disponibilité des données hydrométriques entraînent pour cemodèle un calage uniquement sur des données externes. Aucune donnée interne n’estprésente pour discriminer différents jeux de paramètres locaux sur le domaine modélisé.Ceci n’est pas véritablement limitant au vu de l’objectif visé qui concerne principalementla dynamique de crue, comme l’affirme Dietrich (2001, p. 81) :If the goal of a modelling exercise is to predict solely the time evolution or some bulkproperty of a complex system, then spatial lumping (or spatial integration) can be invokedto filter out spatial variability.Nous disposons tout de même ici d’informations qualitatives pour définir (voir les réflexionssur l’influence des ouvrages dans la section précédente) et initialiser – à l’aidenotamment des photographies des figures 6.3(a) et 6.4(a) – plusieurs paramètres distribuésdans ce modèle. L’intégration spatiale suggérée par Dietrich (2001) ne doit doncpas être utilisée à la lettre. Cependant, un raisonnement similaire peut être effectuésur l’ajustement éventuel de ces paramètres, qui doit être réalisé – à défaut de donnéessupplémentaires appropriées – de manière globale et homogène sur l’ensemble du biefmodélisé. Dans le même ordre d’idée, les coefficients de débit des ouvrages ne doiventpas être modifiés, puisqu’ils conduisent à une réduction d’écarts uniquement locaux(voir section 4.4.7, p. 107).Prise en compte d’apports intermédiairesLa prise en compte des apports intermédiaires a été effectuée à l’aide d’hydrogrammesdistribués correspondant à l’événement et calculés à partir des données plu-3. Le modèle basé sur CARIMA considérait cette plaine comme un ensemble de zones de stockage, etune topographie sommaire de celle-ci – extraite d’un modèle numérique de terrain – a été utilisée dans lemodèle mis au point à l’IMFT.157
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