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Régionalisation des concentrations extrêmes de sédiments en suspension dans les rivières d'Amérique du nord.

机译:北美河流中极端悬浮悬浮物浓度的区域化。

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摘要

Les fortes concentrations de sédiments en suspension réduisent la qualité de l’eau et peuvent dégrader les habitats aquatiques. Des réseaux de mesure en rivière existent, mais peu de stations enregistrent quotidiennement les données de concentrations de sédiments en suspension(CSS). Ainsi, les événements extrêmes sont difficiles prévoir pour de nombreux cours d’eau ne disposant pas de données. L’objectif de cette thèse est d’adapter aux concentrations extrêmes en sédiments en suspension pour les cours d’eau d’Amérique du Nord (Canada et USA) le concept de la régionalisation. La régionalisation en hydrologie consiste à transférer de l’information des sites jaugés vers les sites non jaugés afin d’estimer les valeurs des extrêmes hydrologiques. Ainsi, elle est couramment utilisée pour les débits de crue ou d’étiage. Les données de CSS quotidiennes pour 179 stations au Canada et aux États-Unis constituent la base de ce travail, en utilisant également les débits et diverses caractéristiques physiographiques et météorologiques des bassins versants de ces stations. Dans cette thèse quatre objectifs spécifiques sont abordés. Le premier consiste en une modélisation probabiliste des événements extrêmes de CSS par l’analyse fréquentielle locale, permettant de caractériser l’amplitude et la fréquence de ces événements. Le second, porte sur l’étude des événements extrêmes de CSS, afin d’analyser les cycles saisonniers d’occurrence des événements de fortes concentrations, mais aussi les corrélations avec les débits et avec les propriétés physiographiques et climatiques des bassins versants. Le troisième objectif est d’utiliser des approches de régionalisation couramment utilisées pour les débits afin d’estimer les concentrations de CSS extrêmes pour des sites non jaugés. L’évaluation de la qualité d’estimation des approches testées se faisant par ré échantillonnage avec les données disponibles. Des approches utilisant soit les caractéristiques physiographies soit des critères saisonniers pour délimiter des groupes de stations « homogènes » sont comparées. Enfin le quatrième et dernier objectif porte sur le développement d’une nouvelle approche de régionalisation afin de pallier aux limitations des approches existantes, pour l’estimation des CSS extrêmes. L’approche non paramétrique des arbres de régressions est ici utilisée à cette fin. Parmi les conclusions les plus importantes de cette thèse, il à été montré qu’une approche régionale aboutit à une meilleure estimation des événements extrêmes qu’un seul modèle global incluant tous les sites. La grande spécificité locale des événements extrêmes de CSS à été mise en évidence d’une part par la variabilité d’un site à l’autre des distributions statistiques retenues pour modéliser les CSS extrêmes, et d’autre part par l’importance des caractéristiques physiques du voisinage immédiat des stations de mesure dans la modélisation des événements extrêmes. Il a été aussi montré que les débits seuls ne permettent pas d’expliquer les concentrations extrêmes observées dans la majorité des stations. Les caractéristiques physiographiques et climatiques des sites de mesure sont plus efficaces pour prédire les concentrations extrêmes. Il s’avère également que les lois Exponentielles et Log-Normales sont, pour la plupart des stations, les plus adaptées pour modéliser les maximums annuels de CSS. L’échantillonnage par maximums annuels et par dépassement de seuil (ici le 99iéme percentile à été utilisé) donne des résultats très similaires, mis à part pour les courtes périodes de retour où l’échantillonnage par dépassement de seuil semble plus performant.
机译:高浓度的悬浮沉积物会降低水质,并可能使水生生境退化。已有河流测量网络,但很少有站每天记录悬浮泥沙浓度(CSS)的数据。因此,没有数据很难预测许多河流的极端事件。本文的目的是使区域化的概念适应北美(加拿大和美国)河流中悬浮沉积物的极端浓度。水文学的区域化包括将信息从测量站点转移到非测量站点,以估计水文极端值。因此,它通常用于洪水或水流量低的情况。加拿大和美国179个站点的每日CSS数据构成了这项工作的基础,还使用了这些站点的流域的流速以及各种生理和气象特征。本文讨论了四个具体目标。首先是通过局部频率分析对CSS极端事件进行概率建模,从而可以表征这些事件的幅度和频率。第二个方面涉及极端CSS事件的研究,以便分析高浓度事件发生的季节周期,还分析与流率以及流域的地貌和气候特性的关系。第三个目标是使用通常用于流量的区域化方法,以估算非测量站点的极端CSS浓度。通过对现有数据进行重新采样,可以对测试方法的估计质量进行评估。比较了使用生理特征或季节性标准来划定“同质”站群的方法。最后,第四个也是最后一个目标涉及开发新的区域化方法,以克服现有方法的局限性,以估算极端CSS。为此,此处使用回归树的非参数方法。在本文最重要的结论中,已经表明,与包括所有地点的单一全球模型相比,区域方法可以更好地估计极端事件。一方面,极端CSS事件的巨大局部特殊性通过用来建模极端CSS的统计分布从一个站点到另一个站点的变异性突出,另一方面通过特征的重要性来突出极端事件建模中测量站紧邻的物理。还显示出仅凭流速不能解释大多数站点中观察到的极端浓度。测量部位的生理和气候特征在预测极端浓度时更为有效。事实证明,对于大多数测站,指数和对数正态定律最适合于模拟年度CSS最大值。通过年度最大值和超过阈值的抽样(此处使用第99个百分位数)进行抽样,得出的结果非常相似,但回报期较短的情况下,通过阈值进行抽样似乎更为有效。

著录项

  • 作者

    Tramblay Yves;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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