L’observation de la Terre au service de la prévision hydrologique

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La qualité de la prévision hydrologique, ou prévision des débits en rivière, dépend de plusieurs facteurs, notamment de la connaissance de l’état hydrologique du bassin versant, de la robustesse du modèle hydrologique utilisé pour faire la prévision, et de la façon dont les variables d’état du bassin sont incorporées au modèle. La disponibilité de plus en plus grande des données d’observation de la Terre ouvre de nouvelles possibilités pour réduire l’incertitude entourant la prévision hydrologique. La présente demande s’articule autour de cette thématique et comporte les trois objectifs spécifiques suivants : 1- établir des approches pour convertir les images acquises par télédétection satellitaire en produits décrivant l’humidité du sol en surface À l’échelle du bassin versant; 2- Utiliser l’humidité du sol dérivée des images satellitaires pour améliorer la robustesse des modèles À simuler les débits en rivière; 3- Assimiler les observations d’humidité du sol et de débits dans des modèles hydrologiques pour améliorer le pouvoir prédictif de ces modèles Des modèles basés sur des techniques d’apprentissage supervisés seront développés pour convertir les observations satellitaire radar en humidité du sol. Des approches innovantes seront mises de l’avant pour affiner l’échelle spatiale des cartes d’humidité du sol ainsi produites. Diverses stratégies pour calibrer les modèles hydrologiques seront proposées faisant intervenir les données satellitaires et de débit. Des méthodes d’assimilation de données seront explorées pour incorporer de manière optimale les observations satellitaires dans les modèles hydrologiques. Les travaux de recherche proposés vont faire progresser les connaissances en matière de la télédétection pour le suivi des bassins versants, en modélisation hydrologique spatialisée et en assimilation de données satellitaires dans les modèles pour fins de prévision hydrologique. Le programme amènera la formation d'un étudiant À la maîtrise, de trois étudiants au doctorat et de stagiaires de premier cycle. Le résultat d’ensemble sera une amélioration de la prévision hydrologique. Les entreprises concernées par la gestion de la ressource en eau, comme les agences de prévision des crues et les compagnies productrices d’hydroélectricité, bénéficieront directement des retombées de cette recherche. Il en résultera des gains économiques significatifs par une réduction des dommages associés aux crues grâce À une meilleure gestion des systèmes hydriques et À des interventions plus efficaces sur le terrain. Des avantages sociaux et pour la santé sont À prévoir puisque les riverains impactés par les crues seront mieux protégés contre celles-ci.