Calcul opérationnel des apports fluviatiles Philippe Crouzet, avec des contributions de Michel...
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Calcul opérationnel des apports fluviatiles
Philippe Crouzet,
avec des contributions de Michel Meybeck et Guillaume le Gall
Statut des apports fluviatiles (RI) dans le PAM
• La Méditerranée, -comme d’autres mers- est sujette à la pollution, à la contamination et à l’eutrophisation, surtout par suite des apports fluviatiles
• Des problèmes additionnels proviennent de grandes quantités d’eaux usées insuffisamment épurées, déversées dans des baies semi-fermés.
• La connaissance précise des apports fluviatiles ("flux") et des rejets directs est la clé pour construire des programmes de mesures (« d’action ») efficaces et financièrement supportables.
Buts • Pour être calculés de manière efficace, les apports fluviatiles
et les rejets directs doivent être calculés au moyen de procédures implémentées dans un système opérationnel, en relation étroite avec autres utilisations des données de base.:
– Débits (par ex., pour les Comptes de ressource en eau)
– Mesures chimiques (par ex., pour le rapportage de la qualité des eaux)
– Eaux usées et autres apports polluants (Population, usages de l’eau, agriculture, utilisation des sols, etc..)
Les étapes d’une calcul opérationnel des AF
• Quels sont les principes de base et leur application opérationnelle,
• Évaluation de la qualité des données met reconstruction des données manquantes,
• Archivage et documentation de la production de données,
• Calcul et formatage des résultats• Validation & consolidation avec d’autres
sources.
Définition du flux
• Le flux (« débit massique") est une masse par unité de temps
BA
SIC
tMdt
0
• Que l’on peut en pratique calculer à partir du débit et de la concentration
tCQdt
0• Toutes les procédures de calcul tentent de reproduire la seconde
équation, qui produit des valeurs non biaisées
Quelles méthodes sont de bonnes candidates à l’opérationnelle?
• De nombreuses méthodes de calcul ont été publiées :– En général, elles visent à pallier le manque de données
– Plusieurs sont très discutables : précision, capacité prédictive pour les tendances, cohérence, bais, utilisation partielle des données, facilité de calcul.
• Revue de quelques méthodes couramment utilisées– C moyen par gamme de Q, régression c=aQb, C
reconstruction
BA
SIC
• 1: Calcul de la concentration par corrélation
BA
SIC
2: Calcul direct des flux avec une équation
Procédures classiquement utilisées
Calcul d’une corrélation c=f(Q)
Application de C=f(Q) à l’ensemble des Qj
Résultats
Choix d’une méthode Application à f(Ci), Qj Résultats
• Équation classique (aQb)
BA
SIC
log10(qeau)
log1
0(nn
o3)
2.1 2.4 2.7 3 3.3 3.6 3.9-1
-0.6
-0.2
0.2
0.6
1
1.4
log10(qeau)
log1
0(nn
o3)
2.1 2.4 2.7 3 3.3 3.6 3.9-1
-0.6
-0.2
0.2
0.6
1
1.4
– L’ajustement non linéaire (à G.) surestime les flux élevés, est est biaisé (correction possible)– Mauvais ajustement
Les corrélations sont-elles appropriées ?
Determinand River Number of data
Classical formula
R2%
Improved formula
R2%
Usable?
NNO3 Loire 82 39.98 42.42 FAUX
NNH4 Loire 81 5.53 6.39 FAUX
NKj Loire 73 23.86 30.02 FAUX
PSR Loire 74 4.15 9.59 FAUX
Ptot Loire 69 5.54 26.41 FAUX
NNO3 Loire 167 45.37 56.97 VRAI
NNH4 Loire 188 2.19 4.89 FAUX
NKj Loire 76 16.36 23.28 FAUX
PSR Loire 140 11.94 11.89 FAUX
Ptot Loire 146 4.62 14.45 FAUX
NNO3 Vilaine 53 70.50 72.86 VRAI
NKJ Vilaine 21 0.37 8.86 FAUXNNH4 Vilaine 50 0.38 2.26 FAUX
Éléments d’une approche opérationnelle (1)
• Des valeurs non biaisées du flux imposent de de s’ajuster aux valeurs mesurées,
• Il faut rechercher des estimateurs non biaisés de la concentration entre deux mesures réelles,
• La plupart des concentrations sont fortement expliquées par le temps, d’autres stations ou par le débit. La reconstruction en fonction du temps demande seulement une interpolation, qui n’a pas de biais.
Éléments d’une approche opérationnelle(2). Exemples
Nitrate, river Seine
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
01/01/71 29/12/80 27/12/90 24/12/00
Years
mg
/l N
O3 Nitrate, river Loire (subset)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
01/01/71 29/12/80 27/12/90 24/12/00
Years
mg
/l N
O3 Nitrate, river Garonne
0
5
10
15
20
25
30
01/01/71 29/12/80 27/12/90 24/12/00
Years
mg
/l N
O3 Nitrate, river Rhône
0
5
10
15
20
25
01/01/71 29/12/80 27/12/90 24/12/00
Years
mg
/l N
O3
Éléments d’une approche opérationnelle(3)
A n n é e s
N N O 3m g / l
3 1 . 7 74
3 2 . 1 39
3 2 . 5 04
3 2 . 8 69
3 3 . 2 34
3 3 . 5 99
3 3 . 9 64
3 4 . 3 29
3 4 . 6 94
3 5 . 0 59
0
2
4
6
8
1 0
1 2
Years
Il existe des relations évidentes entre le temps et la concentration :A/ forte dépendance entre des observations successivesB/ forte variabilité entre les annéesAussi, l’interpolation des concentrations entre des mesures est une option raisonnable(1+cosr(((round(nbj/10)-5)/36)*6.28))/2
NNO3
0 0.2 0.4 0.6 0.8 10
2
4
6
8
10
12
D’autres ajustements (toutes les données) sur une transformée cosinus donne un très bon ajustement (R2 62%, contre 42% pour une corrélation avec Q). Des ajustements années par année sont encore meilleurs. Toutefois, l’approche globale permet de justifier la possibilité é de conduire des interpolations. Ce type d’approche est partagé avec les
développements en cours d’EuroWaternet pour le calcul correct des variances d’estimation de la
moyenne annuelle.
Éléments d’une approche opérationnelle (4)
• Dans la plupart des cas, les données peuvent être reconstruites en utilisant des panoplies de techniques :– Interpolation des valeurs du jour j à partir des
mesures n-1, n-2 et n+1 (auto-corrélation)– À partir des données d’autres stations (par ex.
station amont
Procédure utilisée à l’Ifen• Le calcul des flux est installé dans un système de calcul,
lui-même partie d’un ensemble de traitement de la donnée
BA
SIC
Sélection d’un type de situation
Analyse des données en fonction du type
Résultats
Evalaution des méthodes des
reconstruction des concentrations
Reconstruction des données
Possible ?
Méthodes alternatives,
dégradées, de calcul
Archive
Production et formatage
Système de calcul des
flux
Système de calcul des
flux
Noyau Nopolu
Données intrumentales
Données statistiques et administratives
Bases géographiques
Surplus agricoles
Calcul par entités adm/BV
Scénarisation
Comptes de qualité
Indices dérivés (RQGI)
Comptes sensu stricto
Linéarisation quantité/qualté
Débits massiques
Normalisation
Calcul et documentation
Reconstruction/statisques
Intégration des émissions
Consolidation
Intégration U/I
Transfert des surplus
Emissions U/I
Matrice NAMEA
Ventilation par secteur/vecteur
Emissions "vraies"
EuroWaternet
Exploitation des données
Sélection du réseau représentatif
Stratrif ication statistique
Qualité des eaux
Qualité générale
Classif ication SEQ
Les flèches noires indiquent une relation entre applications, les flèches de couleur des besoin de données pour une application
Expertise agronomique
Méthodologie EUROHARP
Comptes de ressource
Echanges entre agents
Usages de l’eau
Ressource primaireMatrices Eurostat
CLC + BV +
Admin.
Arborescence des cours d’eau
Stations de mesures
Ouvrages divers..
Climatologie Qualité rivièresEaux souterraines
Activités industrielles
Assainnissement (Urbain)
Statistiques agricoles
Population (RP)Entités
administratives
Débits (rivières) Pédologie
Architecture de traitement (Eau)D
AT
A
Nécessaire aux Flux
Nécessaire aux Flux
Nécessaire aux Flux
Évaluation des données (1)• La première étape consiste à définir quelle est
la typologie de calcul du flux, en considérant les positions respectives du point de restitution, du point « qualité et du point de débit.
DA
TA
• Les différentes situations peuvent être analysées par une matrice 4 x 4 matrix. Le type ad hoc définit la structure des jeux de données à préparer pour analyse et d’autres calculs de flux.
Point de restitution
Point d’échantillonage aval
Points d’échantillonage et de jaugeage amonts
Évaluation des données (2)D
AT
A
Les procédures de calcul préparent et exportent les données dans des fichiers correspondant aux 15 cas calculables (4D n’a aucune donnée à traiter…)
Les procédures de calcul préparent et exportent les données dans des fichiers correspondant aux 15 cas calculables (4D n’a aucune donnée à traiter…)
Point de restitution
1B : Extrapoler Q, appliquer 1A
1C : Reconstruire Q, appliquer 1A
1D
Débit
Qualité
2A : Définir règle amont aval, appliquer règle
2B : Extrapoler Q, appliquer 2A
2C : Reconstruire Q, appliquer 2A
2D
3A : Recontruire aval avec amont, définir la règle, appliquer la règle
3B : Extrapoler Q, appliquer 3A
3C : Reconstruire Q, appliquer 3A
3D
4A : Estimer C ou F=f(BV), définir la règle, appliquer la règle
4B : Extrapoler Q, appliquer 4A
4C : Reconstruire Q, appliquer 4A
4D
1A : Définir et appliquer règle
Évaluation des données(3)• Les données sont réputées sans erreur (application de
procédures spécifiques aux données avant utilisation),• Recherche de trous dans les séries (Q) et reconstruction,• Pour chaque point de calcul, les données sont exportées
pour traitement avec un applicatif statistique :– Test des distributions Qéchant. vs. Qjourn.
– Test des autocorrélations C vs. Temps et C – Test des corrélations de C entre points (cas 3x)– Ajustement C=f(Q) et C=f(autres) Reconstruction, si
nécessaire des séries de données
DA
TA
Traitement des données et calcul des flux (1)
DA
TA
Règles de reconstruction des C
Analyse statistique
Données qualité
Données débit
Scénario Fch
ier
de t
rava
il (d
bf)
Sources bibliographiques
Calcul des flux (interpolation /
regression)
Résultats
Traitement des données et calcul des flux(2)
• Le calcul des flux s’appuie strictement sur l’équation fondamentale,
• Aussi, l’évaluation des données et la reconstruction visent la fourniture de données C qui peuvent être interpolées.
• L’interpolation de base est celle de Lagrange entre deux mesures antérieures et une postérieure à la date. Des tests sont menées pour éviter des valeurs aberrantes. Les « valeurs hors gamme » peuvent être exclues de l’interpolation qui respecte strictement les valeurs observées / forcées
DA
TA
Traitement des données et calcul des flux (3)
DA
TA
La partie droite du graphique montre les valeurs interpolées entre des mesures (points). Ces mesures étant récentes, la partie gauche du graphique montre des flux calculés
en appliquant la meilleure des corrélations obtenues.
Archivage et documentation
• De nombreux jeux de données doivent être gardés afin :– De garder la trace des statistiques obtenues
avec les données et les choix de calculs,– De garder la trace des données utilisées et
reconstruites utilisées pour els calculs de flux,– De permettre de nouveaux calculs / vérification
dans l’hypothèse d’erreurs.
DO
CU
ME
NT
ING
RhôneRhône LoireLoire SeineSeine
Fourniture des résultats
• Les résultats sont attendus :– Par les principaux clients (MedPol, Ospar,
l’AEE désormais, besoins nationaux),– Pour des publications,– Pour des usages généraux (autres organisations
par exemple),
• Aussi, plusieurs supports et niveaux d’agrégation sont nécessaires
DO
CU
ME
NT
ING
Interactive reportingInteractive reporting Paper reportingPaper reporting
Consolidation (1)
• Cette partie est la moins avancées au moment présent– Les flux sont une partie des émissions totales
– Les rejets directs sont la partie encore la plus fiable du système français de rapportage, malgré l’existence d’agences de l’eau.
• La méthodologie est en cours de développement sous les auspices de la CE (projet EuroHarp).
• Demande des sources très variées
RE
CO
NC
ILIN
G
Consolidation (2)
• Les questions sont :– Les résultats sont-il corrects ?
– Les résultats sont-il cohérents avec les sources connues de pollution (si « oui », pourquoi ., sin « non », pourquoi ?)…
– Y a-t-il une tendance dans les résultats, et dans tous les cas, connaît-on la raison de cette tendance ?
• Le rapportage doit contribuer à la réponse à ces questions
RE
CO
NC
ILIN
G
Consolidation (3)
• Comparaison des flux avec les autres émissions
RE
CO
NC
ILIN
GLes résultats des réseaux de
surveillance, utilisés également pour
d’autres objectifs (évaluation de la qualité des eaux, compte de l’eau,
comptes de ressource, exprimés en flux
Les résultats des évaluations des rejets, eux-même alimentés
par la modélisation des surplus agricoles, sont tous utilisés également pour d’autres objectifs ( par ex. construction des matrices NAMEA
construction, REE, etc.,) exprimés en
émissions
Consolidation (4): fermeture de bassin versant (F)
• En France, l’accroissement du nombre de barrages mis en service s’est tradit pas de larges portions de BV fermés, modifiant ainsi les profils de transport des MES.
Consolidation (5)
• Le manque de données conduit à des méthodes de remplacement pour évaluer les flux ; par exemple, le travail Eurosion pour le calcul des flux de MES.
Évaluation globale (1)
Évaluation globale (2)
Évaluation globale (3)
Évaluation finale (1)
• Basée sur la géologie, climat et la bibliographie, on a défini quatre zones majeures, avec des ajustements locaux, auxquelles on applique des données globales. L’ajustement se fait tenant compte :– Des barrages,– Du traitement des données
disponibles.
2
1a1b
3
Évaluation finale(2)
• Forme générale du profil des données MES reconstruites, – MAIS les données journalières mal reconstruites, (-83% to
+238%).– L’introduction des données mesurées devrait améliorer le calcul
• Annual tonnage correctly assessed (Δ~4%)• Calculation system included into the Nopolu platform facility.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
01/01/1983 01/01/1984 31/12/1984 31/12/1985
ME
S (
mg/
l)
MES (mesures)
MES (estimations)Modèle 5
Calculs pratiques
Ouvre l’application Nopolu. Lien supprimé si l’application n’est pas installée.
Fin de l’exposéauteur: [email protected]