en fr Evaluation of urban stormwater quality models: a bayesian approach Evaluation des modèles de calcul des flux polluants des rejets urbains par temps de pluie: Apport de lapproche bayésienne Reportar como inadecuado




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Abstract : This thesis aims at analyzing and evaluating the urban stormwater quality models. For this reason, a benchmark based on the utilization of a methodology founded on the Bayesian theory was established. This benchmark was utilized in different space scales all along the water course from street surfaces to the sewage outlet at the -Le Marais- watershed in Paris. This benchmark methodology uses a Metropolis Algorithm, from the Monte Carlo Markov Chain family of techniques, to estimate the posterior probability distribution of the model-s parameters, which permits: - A quantitative estimation of uncertainties related to the estimation of parameters as well as their interaction; - A quantitative assessment of the uncertainty level in the results of the models- application; - An estimation of the predictive power of the model. At the local scale, models of pollutants- accumulation and erosion on 6 street subcatchments, and solids- erosion models in 2 combined sewer pipes were tested and analyzed. At the watershed level, the coupling of elementary models as they are currently used in software was evaluated. The methodology produced reliable results particularly of the models- parameter distributions that help in the mathematical analysis and the interpretation of the currently used models. It has demonstrated the existence of large uncertainties related to the utilization of the MCFP at the catchment scale. These models only explain a modest part of the variation of the MES concentration between two rain events or inside the same event.

Résumé : Ce travail de thèse se propose d-analyser et d-évaluer les modèles de calcul des flux polluants MCFP des rejets urbains par temps de pluie. Pour cela, un banc d-essai a été établi qui repose sur l-utilisation d-une méthodologie basée sur la théorie bayésienne. Ce banc d-essai a été utilisé à des différentes échelles d-espace tout au long du cheminement de l-eau de ruissellement depuis les chaussées jusqu-à l-exutoire du réseau d-assainissement sur le site du bassin versant expérimental du Marais à Paris. Cette méthodologie du banc d-essai utilise une technique de simulation par chaîne de Markov algorithme Metropolis pour estimer la distribution de probabilité a posteriori des paramètres du modèle, ce qui permet : - Une évaluation quantitative des incertitudes liées à l-estimation des paramètres ainsi que leurs interactions ; - Une estimation quantitative du niveau d-incertitude dans les résultats d-application de ces modèles ; - Une estimation du pouvoir prédictif du modèle. A l-échelle locale, des modèles d-accumulation, d-entraînement des solides sur les surfaces urbaines, et des modèles d-érosion des solides dans les réseaux d-assainissement ont été testés et analysés. A l-échelle du bassin versant le couplage des modèles élémentaires tel qu-ils sont utilisés dans les logiciels actuels, a pu être évalué. La méthodologie de mise en œuvre a produit des résultats fiables en particulier des distributions de paramètres des modèles qui aident à l-analyse mathématique et à l-interprétation des modèles couramment utilisés. Elle a démontré l-existence de larges incertitudes liées à l-utilisation des MCFP à l-échelle de bassin versant. Ces modèles n-expliquent qu-une faible partie de la variation de la concentration des MES entre 2 événements pluvieux ou à l-intérieur d-un même événement sur le site étudié.

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Keywords : Bayesian Inference Monte Carlo Markov Chain Urban stormwater Uncertainty Analysis Urban runoff Modelling Combined sewer Calibration Suspended solids Validation

Mots-clés : Inférence bayésienne Pollution Monte Carlo par Chaîne de Markov Rejets urbains par temps de pluie Analyse d-incertitudes Ruissellement urbain Modélisation Réseau d-assainissement unitaire Calage Matières en suspension Validation





Autor: Assem Kanso

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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