Contexte et objectif général

Au fil des décennies, l’expérimentation sur le terrain coûteuse a été remplacée par la simulation numérique pour comprendre les phénomènes physiques et les impacts humains sur l’environnement. Cependant, la simulation numérique est devenue complexe en raison de la modélisation des phénomènes physiques. Pour simplifier, on réduit la dimension du problème en identifiant les paramètres d’entrée non influents. Ensuite, on remplace le code de calcul par un modèle statistique rapide appelé métamodèle, construit à partir de simulations sélectionnées. Ce métamodèle est utilisé pour hiérarchiser l’influence des paramètres d’entrée et aider à la prise de décision dans des scénarios incertains. La thèse vise à adapter ces approches pour les entrées corrélées et propose une méthode séquentielle économique en calculs pour construire des métamodèles précis, appliquée aux modèles hydrologiques de transfert de pesticides pour faciliter leur utilisation par des non-modélisateurs.

plus précisément...

La méthodologie sera testée dans un premier temps sur des modèles jouets, puis sur un modèle opérationnel développé dans Riverly, le modèle de dimensionnement de bandes enherbées BUVARD-MES, couplant transferts d’eau, de sédiments et de pesticides au sein d’une bande enherbée (Figure 2, Lauvernet and Helbert (2020); Carluer et al. (2017)). Une première étape de la thèse a consisté à développer une méthode d’échantillonnage prenant en compte les dépendances entre paramètres d’entrée du modèle BUVARD-MES, Lambert et al.. Les étapes suivantes consisteront à explorer l’objectif 2 décrit en Figure 1.

Financement

Bourse de doctorat: École Centrale de Lyon, environnement de travail: Water4All’s AQUIGROW project (Horizon Europe Program Grant 101060874), et le consortium académie-entreprise CIROQUO.

Références

• N. Carluer, C. Lauvernet, D. Noll, and R. Munoz-Carpena. Defining context-specific scenarios to design vegetated buffer zones that limit pesticide transfer via surface runoff. Science of The Total Environment, 575:701–712, 2017. ISSN 0048-9697. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.105 . URL https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969716320332.
• G. Lambert, C. Helbert, and C. Lauvernet. Quantization-based latin hypercube sampling for dependent inputs with an application to sensitivity analysis of environmental models. Applied Stochastic Models in Business and Industry, n/a(n/a). doi: https://doi.org/10.1002/asmb.2899.  URL https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/asmb.2899.
• C. Lauvernet and C. Helbert. Metamodeling methods that incorporate qualitative variables for improved design of vegetative filter strips. Reliability Engineering & System Safety, 204:107083, 2020. ISSN 0951-8320. doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107083.  URL http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832020305846.