Contexte

L’activité Hydrologie et hydraulique s’insert dans le défi MODEST. Cette activité se trouve à la croisée des axes transverses « Assimilation de données » et « Quantification des incertitudes » au CERFACS.

La gestion de la ressource en eau et du risque naturel lié à la dynamique des eaux continentales représente un enjeu crucial pour la société avec des conséquences financières significatives. Cette gestion nécessite une solide capacité d’anticipation des changements du système qui repose sur la compréhension et la prévision de la dynamique des écoulements fluides. Le besoin d’anticipation est d’autant plus important que le système est soumis aux impacts du changement climatique. Malgré les avancées notables dans les domaines de la modélisation numérique, l’hydrodynamique est décrite avec une gamme d’incertitude considérable liée à la description approximative des paramètres hydrauliques, des données météorologiques, hydrologiques et géo-morphologiques. Ces incertitudes se traduisent inévitablement en erreurs sur les variables hydrauliques, résultats de la modélisation et quantités d’intérêt pour les utilisateurs. Ces incertitudes limitent donc la capacité de prévision des modèles numériques. Parallèlement, la capacité d’observation s’améliore rapidement, particulièrement grâce aux missions spatiales. Néanmoins l’observation des rivières ne fournit qu’une description incomplète (en espace et en temps) et imparfaite de la dynamique des rivières à l’heure actuelle. L’assimilation de données offre un cadre méthodologique pour la quantification et la réduction des incertitudes dans les modèles hydrauliques, en tirant le meilleur partie de sources diverses de données observées. Le bénéfice de l’assimilation de données a était largement démontré dans les domaines de la météorologie pour des application opérationnelle de la prévision du temps. L’utilisation de ces méthodes en hydrologie et en hydraulique reste limitée dans le domaine de la prévision opérationnelle des crues et des inondations ainsi que pour la compréhension de la dynamique des écoulements fluviaux.

Les méthodes d’assimilation de données sont aussi au centre de travaux de recherche dans les domaines de l’océanographie, de la chimie atmosphérique et des feux de forêts. Les enjeux principaux pour ces méthodes sont l’optimisation, la modélisation des covariances et la génération d’ensembles. Une description plus complète est donnée sur la page de l’axe de recherche « assimilation de données et optimisation ».

Objectifs

Les objectifs de l’axe de recherche « Hydrologie et hydraulique » sont les suivants :

Améliorer la prévision des crues et la gestion de la ressource en eau avec assimilation de données pour la modélisation hydraulique 1D, particulièrement avec le logiciel MASCARET. L’illustration de ce travail est faite avec le développement du logiciel DAMP (Data Assimilation with Mascaret Platform) qui permet d’assimiler des données in-situ (hauteurs d’eau et débits) afind e corriger les forçages hydrologiques, les coefficients de frottement ainsi que les variables d’état des équation de Saint-venant. Ces développements reposent sur les algorithmes du filtre de Kalman étendu et filtre de Kalman d’Ensemble.
Investiguer l’utilisation des données d’observation spatiales pour la modélisation en hydraulique et en hydrologie. Cet axe vise à démontrer les bénéfices des missions d’observation spatiales futures telles que la mission SWOT (CNES, NASA) qui permettra d’observer les eaux continentales et océanique avec une couverture globale et à haute résolution, caractéristiques sans précédent. Cette question préoccupe la communauté en hydrologie à différentes résolutions spatiales et temporelles et mobilise de nombruex laboratoires de recherche autour du LEGOS, CNES et JPL. Les méthodes d’assimilation de données sont implémentées afin de corriger les paramètres et les états du modèle.
Améliorer la modélisation des écoulements complexes en bi-dimension avec des méthodes d’assimilation ensemblistes sur le modèle hydraulique TELEMAC. L’approche ensembliste permet la description stochastique de l’évolution des covariances d’erreur d’ébauche pour les variables hydrauliques en fonction de l’écoulement.
Améliorer la modélisation tri-dimensionnelle de la stratification en sel et en température dans l’étang de Berre avec un algorithme d’assimilation variationnel autour de la modalisation avec TELEMAC 3D.
Fournir un cadre méthodologique pour le couplage des modèles multi-dimensionnels (1D et 2D) en hydraulique pour décrire les écoulements complexes en limitant les coûts de calcul à l’aide du logiciel OpenPALM (CERFACS/ONERA).

Combiner les méthodes de quantification des incertitudes et les méthodes d’assimilation de données, par exemple en utilisant des modèles approchés pour l’estimation des statistiqes d’erreur. Ces travaux reposent sur l’utilisation des logiciels OpenPALM et OpenTurns (EDF/EADS).
Outils et Méthodes

Modélisation hydrologique (ATHYS http://www.athys-soft.org/), SURFEX, TRIP), hydraulique (MASCARET, TELEMAC http://www.opentelemac.org/)
Assimilation de données
Quantification des incertitudes
Couplage multidimensionnel
Logiciel de couplage (OpenPalm)
Faits Marquants

Développements scientifiques et techniques de la plateforme d’assimilation de données avec le code d’hydraulique 1D MASCARET (DAMP) et un filtre de Kalman étendu pour la prévision opérationnelle des crues et des inondations, utilisée dans le contexte temps réel au SCHAPI et SCP SAMA.

Outils développés

DAMP, Plateforme d’assimiation de données sur MASCARET
Couplages MASCARET/TELEMAC, application sur le site de l’Adour et combinaison avec l’assimilation de données sur le code 1D.

Partenaires

EDF-LNHE
CNES
CNRM
SCHAPI
CEREMA
Hydro Sciences Montpellier
IRSTEA
LEGOS
LHSV
UPMC
Université Ohio
JPL
INRIA
GIS HEDD (Groupement d’Intérêt Scientifique, « Hydraulique pour l’Environnement et le Développement Durable »)
GdR EGRIN (Groupement de Recherche, « Ecoulements Gravitaires et RIsques Naturels »).
Projets

LEFE-MANU
TOSCA-SWOT
EoCoE (H2020)