Modélisation de la température de l’eau dans une rivière à débit régulé en climats actuels et futurs

Résumé

L’objectif de cette thèse est d’approfondir les connaissances concernant la modélisation de la température de l’eau d’une rivière à débit régulé dans un contexte de production hydroélectrique et de gestion d’écosystème. Le projet a été divisé en trois sous-objectifs qui sont discutés dans trois chapitres, portent tous sur la rivière Nechako située en Colombie- Britannique, Canada, et la simulation de la température de l’eau, en particulier près de la municipalité de Vanderhoof. Cette ville se trouve en aval du déversoir de Skins Lake prenant source au réservoir Nechako. La première portion de la thèse porte sur l’applicabilité des données de réanalyses dans un contexte de modélisation de la température de l’eau en utilisant le modèle couplé hydraulique et thermique déterministe HEC-RAS. À l’aide d’une structure de modèle hydraulique existante, les données météorologiques observées ont été remplacées par celles provenant des réanalyses atmosphériques ERA5 et ERA5-Land. Ici, ERA5-Land présente une densité spatiale accrue par rapport à ERA5. Les résultats des simulations sont similaires à ceux utilisant les données observées, et l’augmentation du nombre de points de données qu’offre ERA5-Land n’a pas conduit à une amélioration de la qualité de la simulation. Il est à noter qu’un équilibre thermique a été identifié en aval d’un système de lacs où l’eau circule pendant quelques jours. Une des conditions frontières en amont de ces lacs, associée à la température de l’eau du réservoir d’où le déversoir prend sa source, n’impacte donc pas significativement la température de l’eau à Vanderhoof. La portion suivante de la thèse se concentre sur l’application du module thermique de HECRAS, préalablement calibré en utilisant les données de réanalyses, dans le cadre d’une étude d'impact des changements climatiques sur la température de l’eau. Ceci a été réalisé en utilisant 10 modèles de circulation générale de l’ensemble CMIP6, dont les données en extrants correspondent aux besoins en intrants de HEC-RAS. Les simulations couvrent deux horizons (2041-2070 et 2071-2100) en utilisant deux trajectoires socio-économiques partagées comportant différents forçages environnementaux et scénarios d’émissions (SSP2-4.5 et SSP5- 8.5). Il est prévu que les températures de l’eau augmentent de plus de 3 °C, bien au-delà des limites thermiques communément acceptées pour les espèces migratoires, telles que l’esturgeon blanc et le saumon rouge, ce qui pourrait entraîner des taux de mortalité élevés. Finalement, la dernière portion de la thèse se concentre sur la modélisation de la température de l’eau à l’aide d’une approche statistique non paramétrique. Un modèle de type « long shortterm memory » (LSTM), un type de réseau de neurones artificiel récurrent, est utilisé. Comparativement à une approche déterministe comme celle de HEC-RAS, qui est un modèle basé sur la physique, le LSTM offre une meilleure flexibilité quant aux données d’entrée. Les hyperparamètres ont été établis à l’aide d’une recherche aléatoire et testés avec plusieurs combinaisons de données d’entrée pour entraîner le modèle provenant de sources observées (débit, température aux frontières, etc.) et de réanalyses météorologiques. Le modèle a atteint ses meilleures performances lorsqu’il utilisait l’ensemble des données pour l’entraînement, ce qui est conforme aux attentes pour un modèle de ce type. Le temps de calcul requis pour la calibration est plus court que pour un modèle comme HEC-RAS. Cependant, il nécessite un équipement informatique spécialisé ainsi qu’une plus grande connaissance de multiples logiciels pour la préparation initiale du modèle. Cela représente néanmoins une approche novatrice et complémentaire de modélisation utilisant une panoplie de données pour valider les simulations existantes. Il est également intéressant de noter que des variables telles que la température de l’air, historiquement considérée comme ayant une grande influence sur la température de l’eau, n’étaient pas dominantes lors d’une analyse de sensibilité dans le LSTM. L’entrée d’eau latérale de la rivière Nautley, un des affluents principaux, a eu beaucoup plus d’influence dans le cas de la rivière Nechako.

Date	25 mars 2025
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Richard Arsenault (Directeur(-trice)) & André Saint-Hilaire (Codirecteur(-trice))