Modélisation de l'incertitude prévisionnelle des processus hydrologiques via une modélisation des processus intrants au processus hydrologique

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Ce projet vise à modéliser de manière plus adéquate l'incertitude reliée aux prévisions hydrologiques d'ensemble pour les systèmes hydriques gérés par la division Énergie électrique de Rio Tinto Alcan (RTA). RTA est un producteur d'aluminium ayant des installations au Québec, en Colombie-Britannique et à d'autres sites à travers le monde. Puisque la production d'aluminium est un processus nécessitant de très grandes quantités d'électricité, à certains endroits dans le monde RTA possède des droits hydrauliques et gère la production hydro-électrique qui sert à alimenter ses usines. Au Canada, la division Énergie Électrique a le mandat de gérer deux grands systèmes hydriques soient les systèmes Lac St-Jean au Québec et Nechako en Colombie-Britannique. Pour gérer de manière efficace et sécuritaire les systèmes hydriques, des scénarios prévisionnels d'apports hydriques aux réservoirs sont produits et servent d'intrant aux modèles de gestion hydrique. Une modélisation adéquate de l'incertitude reliée à ces prévisions est cruciale car elle permet une mitigation adéquate des risques d'inondation de même qu'une production maximale d'énergie hydro-électrique pour une quantité d'eau donnée. La modélisation de l'incertitude hydrologique est un processus complexe puisque de nombreuses sources d'incertitude composent l'incertitude prévisionnelle réelle : l'incertitude liée à la prévision météorologique future, l'incertitude liée à la structure et à la paramétrisation des modèles de prévision hydrologique, l'incertitude liée aux conditions initiales des modèles hydrologiques, ... Dans ce projet, nous proposons une approche de modélisation de l'incertitude hydrologique qui consiste à décomposer le principal intrant au processus de modélisation hydrologique, soit le processus météorologique, en deux composants : le processus météo et un processus d'erreur aléatoire, inconnu en ce moment. L'idée principale de cette recherche est de modéliser et estimer ce processus d'erreur qui permettrait une représentation adéquate de l'incertitude du processus hydrologique.