SynthEau – Générateur de scénarios probabilistes d’apports hydrologiques

Marinelli, Jasmin (2025). SynthEau – Générateur de scénarios probabilistes d’apports hydrologiques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La gestion des ressources hydriques au Québec est essentielle en raison de sa forte dépendance à l’hydroélectricité et des impacts de la variabilité climatique, qu’elle soit d’origine naturelle ou liée aux changements climatiques anthropiques. Actuellement, Hydro-Québec utilise des prévisions hydrologiques d’ensemble (ESP) pour produire des scénarios probabilistes en volume dont les biais limitent l'efficacité opérationnelle lors d'événements extrêmes, tels que les crues printanières. Ce mémoire vise principalement à développer la méthode SynthEau (pour Synthèse de l’Eau), une méthode permettant d'améliorer la précision des prévisions de volumes d’apports et la cohérence temporelle des scénarios probabilistes issus des prévisions hydrologiques d’ensemble. L'objectif est de mieux gérer les écarts de volume lors des événements extrêmes et de comparer SynthEau à la méthode actuellement utilisée (HMAPPORT) pour en mesurer l'efficacité.

La recherche repose sur l’analyse des bassins versants de La Grande et de la Saint-Maurice au Québec. Les données d'apports historiques ainsi que les archives des prévisions hydrologiques d’ensemble ont été utilisées. Deux modèles de transformation ont été comparés : HMAPPORT, la méthode utilisant la médiane temporelle comme base pour redistribuer le volume prévu, et SynthEau, la méthode développée garantissant la cohérence temporelle des quantiles probabilistes des volumes d’apports prévus via une approche cumulée décumulée. L’évaluation est basée sur l’erreur relative moyenne, les biais par rapport aux observations réelles et la fiabilité des scénarios générés.

Le modèle SynthEau présente une réduction des erreurs moyennes de volumes d’apports prévisionnels comparativement à HMAPPORT, sur l'horizon de prévision moyenne de 30 jours pour les scénarios fort (15% de dépassement) et faible (85% de dépassement). Les résultats indiquent une meilleure représentation du volume prévu de SynthEau aux conditions hydrologiques extrêmes, avec des biais généralement inférieurs à 0,5 %. Toutefois, la comparaison des scénarios à médian avec les volumes réels présente des performances similaires entre SynthEau et HMAPPORT, mettant en évidence l'influence déterminante des prévisions hydrologiques d'ensemble elles-mêmes. L’analyse de fiabilité montre une légère sous-estimation des événements extrêmes correspondant au quantile 15 % et une surestimation des scénarios fréquents du quantile 85 % par les deux modèles, car ceux-ci utilisent la même source pour les alimenter.

SynthEau améliore l'estimation du volume prévu des scénarios probabilistes issus des prévisions hydrologiques d'ensemble, permettant d'offrir des bénéfices opérationnels concrets pour la gestion hydrique d’Hydro-Québec. Les biais observés par rapport aux observations sont causés par les prévisions hydrologiques d’ensemble, soulignant l’importance d’améliorer ces prévisions en amont. Des recherches futures pourraient intégrer des méthodes avancées d'assimilation des données ou de correction de biais directement dans les prévisions ensemblistes pour renforcer davantage la précision et la fiabilité des scénarios opérationnels.

Titre traduit

SynthEau – Generator of probabilistic hydrological inflow scenarios

Résumé traduit

Water resource management in Québec is essential due to its strong reliance on hydroelectricity and the impacts of climate variability, whether from natural fluctuations or anthropogenic climate change. Currently, Hydro-Québec uses ensemble streamflow predictions (ESP) to produce probabilistic volume scenarios, but their biases limit operational efficiency during extreme events such as spring floods. This thesis primarily aims to develop the SynthEau method, which enhances the accuracy of inflow volume forecasts and the temporal consistency of probabilistic scenarios derived from ESP. The goal is to better manage volume discrepancies during extreme events and to compare SynthEau with the currently used method (HMAPPORT) to assess its effectiveness.

The research focuses on the analysis of the La Grande and Saint-Maurice River basins in Québec. Historical inflow data and archived ensemble hydrological forecasts were used. Two transformation models were compared: HMAPPORT, which uses the temporal median as a basis for redistributing the predicted volume, and SynthEau, a newly developed method that ensures the temporal consistency of probabilistic inflow volume quantiles through a cumulative-decumulative approach. The evaluation is based on mean relative error, biases against real observations, and scenario reliability.

The SynthEau model shows a reduction in average inflow volume forecast errors compared to HMAPPORT, particularly over a 30-day medium-term forecast horizon for high (15% exceedance) and low (85% exceedance) scenarios. The results indicate that SynthEau provides a better representation of forecasted volumes under extreme hydrological conditions, with biases generally below 0.5%. However, the comparison of median scenarios with actual volumes shows similar performance between SynthEau and HMAPPORT, highlighting the dominant influence of the ensemble streamflow forecasts themselves. Reliability analysis reveals a slight underestimation of extreme events at the 15% quantile and an overestimation of frequent scenarios at the 85% quantile for both models, as they rely on the same input data.

SynthEau improves the estimation of forecasted volumes in probabilistic scenarios derived from ESP, providing tangible operational benefits for Hydro-Québec’s water resource management. The observed biases relative to actual inflows are primarily caused by the ESP forecasts, underscoring the importance of improving these forecasts upstream. Future research could integrate advanced data assimilation methods or bias correction directly into ensemble forecasts to further enhance the precision and reliability of operational scenarios.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise en génie de la construction". Comprend des références bibliographiques (pages 117-118).
Mots-clés libres:	prévisions hydrologiques d’ensemble (ESP), scénarios probabilistes de volumes d’apports, processus opérationnel, fiabilité, gestion hydrique
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Arsenault, Richard
Codirecteur:	Codirecteur Brissette, François
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la construction
Date de dépôt:	05 juin 2025 19:02
Dernière modification:	05 juin 2025 19:02
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3641

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