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Assistance au calage de modèles numériques en hydraulique ... - TEL

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CHAPITRE 3 CALAGE EN HYDRAULIQUE FLUVIALERécapitulatifLes équations 3.4 à 3.12 ont été déterminées <strong>de</strong> manière empirique <strong>en</strong> utilisant <strong>de</strong>sajustem<strong>en</strong>ts statistiques. Le nombre <strong>de</strong> sites utilisées pour l’établissem<strong>en</strong>t <strong>de</strong> chacuned’<strong>en</strong>tre elles ainsi que les valeurs extrêmes mesurées du rayon hydr<strong>au</strong>lique, <strong>de</strong> la p<strong>en</strong>teet du diamètre médian du substrat sont résumés dans le table<strong>au</strong> 3.4.AuteursRayonhydr<strong>au</strong>lique(m)Domaine <strong>de</strong> déterminationP<strong>en</strong>te (%)d 50 (mm)Nombre <strong>de</strong> sitesStrickler (1) 0,037−7,14 0,04−2,5 − –Meyer-Peter et Müller − (2) 0,4−23 0,40−28,65 13 (3)Limerinos 0,44−3,32 − (2) 17−253 11Griffiths 0,12−6,89 0,0085−1,10 13−152 59Leopold et Wolman 0,16−1,40 0,02−3,6 0,18−268 > 28 (4)Bray 0,44−6,92 (5) 0,022−1,5 (6) 26−145 67Dingman et Sharma 0,11−9,17 0,002−4,18 (6) − (2) 128Bathurst 0,11−1,63 0,30−3,73 112−762 (7) 27TAB. 3.4 – Récapitulatif <strong>de</strong>s équations empiriques et <strong>de</strong> leur domaine <strong>de</strong> détermination.(1)Valeurs d’après Vischer (1987).(2)Non r<strong>en</strong>seigné.(3)Configurations <strong>de</strong> can<strong>au</strong>x expérim<strong>en</strong>t<strong>au</strong>x.(4)L’équation a été établie à partir <strong>de</strong> plus <strong>de</strong> 50 observations, mais seules les données <strong>de</strong> 28 sites sontdisponibles.(5)La variable mesurée est <strong>en</strong> réalité la profon<strong>de</strong>ur moy<strong>en</strong>ne définie comme le rapport <strong>de</strong> la sectionmouillée à la largeur <strong>au</strong> miroir.(6)P<strong>en</strong>te <strong>de</strong> la surface libre.(7) d 84 .Dans notre contexte d’étu<strong>de</strong>, il est important <strong>de</strong> noter que seules les équations 3.4et 3.5 peuv<strong>en</strong>t être utilisées pour déterminer une valeur a priori du coeffici<strong>en</strong>t n <strong>de</strong>Manning. En effet, toutes les <strong>au</strong>tres formules font interv<strong>en</strong>ir <strong>de</strong>s variables hydr<strong>au</strong>liquesque le modélisateur cherche justem<strong>en</strong>t à calculer.3.1.5 Analyse <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s d’estimation d’une valeurLes différ<strong>en</strong>tes métho<strong>de</strong>s d’estimation a priori d’une valeur – ou d’un intervalle <strong>de</strong>valeurs – pour le coeffici<strong>en</strong>t n <strong>de</strong> Manning décrites ci-<strong>de</strong>ssus mérit<strong>en</strong>t une analyse <strong>de</strong>leur pertin<strong>en</strong>ce à la fois absolue et relative avant leur implém<strong>en</strong>tation dans un systèmed’assistance <strong>au</strong> <strong>calage</strong>. Notre analyse s’est focalisée sur l’estimation du coeffici<strong>en</strong>t npour <strong>de</strong>s rivières naturelles, <strong>en</strong> considérant l’objectif <strong>de</strong> prév<strong>en</strong>tion <strong>de</strong>s inondationspour le modèle numérique considéré. De plus, seules <strong>de</strong> rares mesures du coeffici<strong>en</strong>t<strong>de</strong> résistance pour les plaines d’inondation sont disponibles dans la littérature 31 . Nousavons donc réalisé notre analyse uniquem<strong>en</strong>t sur <strong>de</strong>s valeurs mesurées pour le lit mineur<strong>de</strong> cours d’e<strong>au</strong> naturels.31. On peut <strong>en</strong> réalité <strong>en</strong> trouver une seule dans le rapport <strong>de</strong> Barnes (1967, p. 138-141).61

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