Application d'un filtre de Kalman sur un modèle hydrologique pluie-débit. Assimilation de données d'humidité du sol et de débit

/ Les interactions se produisant à l'interface sol-végétation-atmosphère, et en particulier, les variations de l'état hydrique des sols, sont des facteurs prépondérants dans le processus de la transformation de la pluie en débit à l'échelle d'un bassin versant. On peut donc penser que l'utilisation directe de données d'humidité superficielle (mesures satellitales ou in situ) pour les intégrer dans un modèle hydrologique pluie-débit permettra de mieux représenter ces processus et d'améliorer les performances du modèle, et en particulier ses performances en prévision. La démarche que nous avons adoptée est d'intégrer ces données en assimilation par l'intermédiaire d'un filtre de Kalman étendu. Les observations disponibles (humidité, débit) sont reliées aux variables internes du modèle (taux de remplissage des réservoirs) par une équation de contrainte et permettent ainsi de contrôler son évolution. On corrige alors les valeurs instantanées de ces variables pour se rapprocher des valeurs observées et donc limiter la divergence du modèle par rapport aux observations. La détermination du facteur de correction s'effectue en linéarisant localement le modèle et en tenant compte des incertitudes estimées sur le modèle et les mesures. Cette méthode est appliquée dans le cadre du projet européen AIMWATER sur différents sous-bassins tests de la Seine, dans l'optique d'améliorer les prévisions de crue et d'aider la gestion des barrages-réservoirs en amont de Paris.