Dans notre précédent article (https://www.hd-rain.com/blog/quest-ce-quune-inondation), nous avons exploré les mécanismes des inondations, leurs divers types et leurs conséquences. Aujourd'hui, nous plongeons dans l'univers de la modélisation hydrologique, un outil indispensable pour atténuer les effets néfastes des inondations.
Commençons par démystifier la modélisation hydrologique, pour ensuite définir la prévention, la prévision et l'alerte dans la gestion des inondations, et comment la modélisation hydrologique est utilisée à ces différents stades.
Rejoignez nous pour comprendre comment la science de la modélisation hydrologique contribue à la protection de nos communautés contre les ravages des inondations.
Les modèles hydrologiques, souvent appelés modèles pluie-débit, sont des outils informatiques cruciaux pour comprendre les interactions entre les précipitations et le débit d'eau pour une région donnée, souvent sur un bassin versant. En utilisant des données de précipitations, la topographie et d'autres variables, ces modèles simulent le comportement des systèmes hydrologiques, y compris le mouvement de l'eau à travers et sur les sols, les rivières et les nappes souterraines. Leur utilisation permet de mieux gérer les ressources en eau, de prévoir les crues et de comprendre les impacts environnementaux et climatiques sur les écosystèmes aquatiques. En somme, ces modèles sont des outils précieux pour une gestion plus efficace et durable de nos ressources hydriques.
Différents types de modèles hydrologiques existent avec leurs avantages et inconvénients, et voici une explication détaillée des trois principaux types de modèles.
Les modèles empiriques globaux considèrent le bassin versant comme une "boîte noire" et établissent des relations entre les données d'entrée (telles que les précipitations) et les sorties observées (comme les débits). Ils sont dérivés à partir de traitements statistiques des données et sont exprimés sous forme d'équations simples. Ces modèles offrent des prédictions précises dans des conditions similaires à celles de leur création, à des couts de calculs (informatiques) souvent très faibles. Cependant, leur principal inconvénient est qu'ils ne capturent pas les processus physiques réels, ce qui limite leur capacité à prédire les débits dans des conditions différentes et les rend sensibles aux incertitudes dans les données.
Les modèles conceptuels décrivent en détail les processus hydrologiques à l'aide de réservoirs interconnectés. Ils prennent en compte des variables telles que la précipitation, l'infiltration, l'évaporation, etc., et utilisent des équations semi-empiriques. La calibration de ces modèles nécessite des données abondantes et peut être complexe, mais elle permet une meilleure compréhension des interactions dans le bassin versant et une adaptation possible à différentes conditions par rapport aux modèles empiriques. Cependant, leur calibration complexe et leur sensibilité aux incertitudes dans les données et les paramètres sont des inconvénients à prendre en compte, comme un temps de calcul plus long que les modèles empiriques. Ces modèles peuvent être distribués ou semi-distribués, c’est à dire que la paramétrisation est réalisée en prenant en compte l’hétérogénéité spatiale du bassin versant.
Les modèles à base physique représentent les processus hydrologiques réels en utilisant des équations liées à la physique et des variables spatialement distribuées. Bien qu'ils nécessitent une évaluation détaillée des paramètres physiques du bassin versant, ils offrent une représentation précise des phénomènes hydrologiques et permettent une meilleure compréhension des processus en jeu à chaque étape du cycle de l’eau depuis la précipitation jusqu’à l’exutoire. Cependant ils nécessitent de nombreuses données précises parfois difficiles à obtenir, de définir par des équations des relations physiques parfois complexes, et ont des temps de calculs parfois très importants.
Ces différents types de modèles hydrologiques jouent un rôle crucial dans la lutte contre les effets néfastes des inondations. Par la suite, nous explorerons comment ces modèles sont employés à différentes échelles pour mieux comprendre et gérer ces effets.
Pour comprendre comment peut aider la modélisation hydrologique pour limiter les effets néfastes des inondations, il faut déjà comprendre comment on peut agir contre les risques en amont. Pour cela, clarifions d'abord trois concepts fondamentaux : la prévention, la prévision et l'alerte. Comprendre ces concepts clés est essentiel pour apprécier pleinement le rôle de la modélisation hydrologique dans la gestion des inondations.
La prévention des inondations comprend un ensemble de mesures visant à réduire les risques d'inondation et à limiter les dommages potentiels causés par les crues. Cela implique la mise en œuvre de stratégies et de politiques pour minimiser l'impact des inondations sur les populations, les biens, et l'environnement. En intégrant les données hydrologiques dans les actions de prévention, les modèles hydrologiques fournissent des informations précieuses pour :
La prévention des inondations vise à réduire la vulnérabilité des populations et des territoires face à ce risque naturel, contribuant ainsi à la sécurité et au bien-être des communautés. En intégrant la modélisation hydrologique dans les stratégies de prévention des inondations, il est possible de renforcer la résilience des communautés face à ce risque naturel, contribuant ainsi à assurer la sécurité et le bien-être des populations exposées.
La prévision des inondations est le processus par lequel les autorités compétentes évaluent et anticipent les risques d'inondation dans une zone donnée. Cela implique la modélisation des précipitations, des débits des cours d'eau, et d'autres paramètres hydrologiques pour estimer les niveaux d'eau et les zones susceptibles d'être affectées par les inondations. La prévision des inondations permet aux autorités de fournir des avertissements précoces à la population et de prendre des mesures préventives pour réduire les dommages potentiels. Elle repose sur l'utilisation de données météorologiques en temps réel, de systèmes de surveillance des cours d'eau, de modèles hydrologiques et météorologiques, ainsi que d'analyses statistiques. De plus, en utilisant des modèles hydrologiques distribués ou semi-distribués, il est possible d'identifier les zones les plus vulnérables aux inondations, permettant ainsi aux autorités de cibler leurs efforts. L'objectif principal de la prévision des inondations est de protéger les vies humaines, les biens et les infrastructures en permettant une réponse rapide et efficace aux événements météorologiques extrêmes et aux crues soudaines, ce qui est renforcé par l’intégration de la modélisation hydrologique.
L’alerte aux inondations est un avertissement crucial émis par les autorités pour informer les habitants des risques imminents ou en cours d'inondation, visant ainsi à les protéger contre les dangers potentiels pour leur sécurité et leurs biens. Déclenchées en fonction de divers facteurs tels que les prévisions météorologiques et les niveaux des cours d'eau, ces alertes sont émises à différents niveaux de gravité, de la pré-alerte à l'alerte maximale. Les autorités diffusent des consignes de sécurité pour guider les actions à prendre afin de se protéger et de se mettre à l'abri. L'objectif principal est de permettre à la population de prendre des mesures préventives et d'évacuation si nécessaire, afin de réduire les risques pour la vie humaine et les dommages matériels. Les systèmes d'alerte précoce, alimentés par des modèles hydrologiques, fournissent des prévisions en temps réel des niveaux d'eau et des débits, déclenchant des alertes dès que des conditions dangereuses sont détectées. De plus, en fournissant des informations précises sur les risques d'inondation, ces modèles aident les autorités à communiquer efficacement avec le public et à coordonner les mesures d'urgence, renforçant ainsi la préparation et la réponse face aux inondations.
Les modèles hydrologiques sont des outils essentiels pour nous aider à nous protéger contre les inondations en prévoyant et en alertant sur les dangers potentiels. Cependant, ces modèles sont confrontés à plusieurs défis qui peuvent compromettre leur efficacité.
Premièrement, bien que ces modèles soient sophistiqués, ils simplifient la réalité des processus hydrologiques qui sont en fait très complexes. Cette simplification peut parfois conduire à des estimations imprécises des risques d'inondation, car tous les processus complexes ne sont pas toujours pris en compte.
Ensuite, la capacité des modèles hydrologiques à capturer les variations locales et les événements météorologiques rapides est limitée par leur résolution spatiale et temporelle. De plus, plus les modèles hydrologiques sont complexes (empiriques → conceptuels → bases physiques), plus ils nécessitent un temps de calcul considérable, ce qui peut être inadapté à des problématiques de prévisions et d’alerte, d’autant plus si on veut avoir une forte résolution spatio-temporelle comme on l’a vu précédemment.
En outre, les changements dans le paysage, tels que l'urbanisation, et les variations climatiques rendent les modèles hydrologiques moins fiables s'ils ne sont pas régulièrement mis à jour et ajustés.
Enfin, un des paramètres principaux est la qualité des données pluviométriques utilisées dans les modèles hydrologiques. Pour la prévention, ces données de mauvaises qualités peuvent affecter sur l'évaluation des risques et la conception des infrastructures. De plus, la qualité des données pluviométriques a aussi un impact sur la qualité des prévisions de crues, ce qui peut entraîner des alertes inadéquates (par exemple mal localisées), retardées ou précoces, affectant la gestion des inondations.
Ces limites mettent en lumière l'importance de considérer plusieurs aspects lorsqu'on utilise les modèles hydrologiques pour prévenir, prédire et alerter sur les inondations. Il est essentiel de développer des approches intégrées et adaptables pour améliorer la précision de ces modèles et leur utilité dans la gestion des risques d'inondation. En comprenant ces limites, nous pouvons mieux comprendre les difficultés auxquelles sont confrontés les experts et œuvrer ensemble à une meilleure prévention et gestion des inondations.
Comme nous l'avons vu dans notre précédent article (https://www.hd-rain.com/blog/quest-ce-quune-inondation) , toutes les inondations ne se ressemblent pas. Elles peuvent être localisées ou étendues, rapides ou lentes, avec des causes et des conséquences variées. Dans notre prochain article, nous explorerons l'impact de la qualité des données pluviométriques sur la modélisation hydrologique. Cette limite est souvent primordiale dans la gestion des inondations éclaires causées par des précipitations intenses (inondations pluviales), qui peuvent entraîner d'importants dégâts humains et matériels.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Modèle_hydrologique
https://theses.hal.science/tel-00006216/document
https://theses.hal.science/tel-02140175/document
https://www.ecologie.gouv.fr/prevision-des-inondations-et-vigilance-crues
https://fr.wikipedia.org/wiki/Plan_de_prévention_du_risque_inondation
https://www.georisques.gouv.fr/articles-risques/inondations/prevention-du-risque
https://www.ecologie.gouv.fr/prevision-des-inondations-et-vigilance-crues
https://sage-loire-rhone-alpes.fr/wp-content/uploads/2017/11/prevision_prevention_protection.pdf
Paquet, Emmanuel. (2004). Evolution du modèle hydrologique MORDOR : modélisation du stock nival à différentes altitudes. http://dx.doi.org/10.1051/lhb:200402008. 90. 10.1051/lhb:200402008.
https://www.umr-cnrm.fr/spip.php?article1092
https://www.ccpmb.fr/eau-air-nature-environnement/cours-deau/lentretien-des-rivieres/
https://www.ecologie.gouv.fr/prevision-des-inondations-et-vigilance-crues