Usage des jaugeages volants en régionalisation des débits d’étiage - Chopart, Sophie; Sauquet, Éric (Revue des sciences de l'eau / Journal of Water Science)

(untitled) (Université du Québec - INRS-Eau, Terre et Environnement (INRS-ETE), 2008)
RésuméCet article propose de valoriser les jaugeages volants dans un cadre de régionalisation de débits caractéristiques d’étiage. La variable examinée est le débit mensuel minimal annuel de fréquence quinquennale sèche (QMNA5). Le jeu de données est formé de 133 stations hydrométriques réparties dans le bassin Seine-Normandie.La méthode dite « des jaugeages épisodiques » calcule le QMNA5 en un site cible (peu jaugé) en multipliant la valeur de QMNA5 d’une station hydrométrique voisine par un coefficient k. Ce coefficient k est obtenu à partir d’observations concomitantes au site cible et à la station d’appui. Une étude de sensibilité à la stratégie de collecte des jaugeages et au degré de similitude entre le site cible et la station de référence montre une faible sensibilité au nombre de jaugeages volants (le risque d’erreur importante est cependant plus élevé avec peu de données). En outre, il semble préférable d’effectuer les mesures en période d’étiage, de rechercher une station d’appui sur le même linéaire et de calculer k selon le rapport des moyennes des débits synchrones. Cette méthode a été comparée à des méthodes d’interpolation classiques (régression et deux variantes du krigeage). Leur performance a été appréciée par validation croisée sur le jeu de données en considérant tour à tour chaque station comme peu jaugée. Les méthodes géostatistiques, équivalentes en matière d’efficience, sont plus fiables qu’une régression linéaire exploitant des données climatologiques, mais sont surpassées par la méthode des jaugeages volants. Enfin, la méthode des jaugeages épisodiques a été intégrée dans un cadre géostatistique pour extrapoler les valeurs obtenues aux sites peu jaugés. La validation croisée opérée montre que l’exploitation des jaugeages épisodiques, même en nombre réduit dans une méthode régionale, permet donc de mieux apprécier les valeurs de QMNA5.