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Rapport de stage - DREAL Languedoc-Roussillon

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Mémoire <strong>de</strong> Travail <strong>de</strong> Fin d’Etu<strong>de</strong> ENGEES – UDS – <strong>DREAL</strong> LR<br />

La Figure 8 présente un <strong>de</strong>s meilleurs résultats <strong>de</strong> modélisation pour une courbe<br />

journalière.<br />

Figure 8 : Exemple <strong>de</strong> modélisation d’un cycle nycthéméral <strong>de</strong> l’oxygène<br />

Dans le cas <strong>de</strong> cette courbe, les heures <strong>de</strong> prélèvements supposées sont midi, 19h et<br />

minuit. En considérant les valeurs calculées brutes, l’erreur relative sur la variation maximale<br />

sur la journée est <strong>de</strong> 1,79%. Le Tableau 10 ci-<strong>de</strong>ssous présente les informations si on considère<br />

les valeurs une à une.<br />

Tableau 10 : Erreurs sur les valeurs <strong>de</strong> concentration d'oxygène dus à la modélisation<br />

Erreur relative pour chaque pas <strong>de</strong> temps (%)<br />

Moyenne 3,01<br />

Maximum 7,46<br />

Ecart type 2,20<br />

Si en revanche on raisonne avec la courbe <strong>de</strong> tendance associée à la série calculée, on<br />

constate une forte augmentation du pourcentage d’erreur : il passe à 19,05% (en valeur absolue)<br />

pour la variation maximale journalière.<br />

Parmi les 29 cycles, 22 présentent une courbe <strong>de</strong> tendance <strong>de</strong>s données calculées<br />

pessimiste (28 si on raisonne à partir <strong>de</strong>s données calculées brutes) : la modélisation maximise<br />

la variation journalière maximale. Pour ces cas là, le diagnostic est sévère par rapport à la<br />

situation réelle.<br />

De même, pour 5 cas parmi les 7 courbes journalières, travailler avec une courbe <strong>de</strong><br />

tendance réduit les erreurs commises sur la valeur <strong>de</strong> la variation journalière (pas forcément sur<br />

les valeurs ponctuelles). En raison du faible effectif sur lequel <strong>de</strong>s courbes <strong>de</strong> tendance sont<br />

tracées, il est impossible d’affirmer s’il vaut mieux travailler avec une courbe <strong>de</strong> tendance ou sur<br />

les valeurs calculées brutes. Seule une tendance { l’amélioration avec la courbe <strong>de</strong> tendance<br />

peut être notée.<br />

Pour terminer, la qualité <strong>de</strong> la modélisation varie fortement d’un cas { l’autre. Pour un<br />

cycle, l’erreur relative due { la modélisation (valeurs calculées brutes) varie <strong>de</strong> 0% { 72%. La<br />

moyenne est <strong>de</strong> 21,2% avec un écart type <strong>de</strong> 18,6%. Globalement, le pic du maximum est lissé<br />

contrairement au pic du minimum qui est accentué.<br />

La métho<strong>de</strong> montre donc <strong>de</strong>s résultats encourageants. Pour tester et affiner la métho<strong>de</strong><br />

sur <strong>de</strong>s cours d’eau <strong>de</strong> type méditerranéens, la même métho<strong>de</strong> est appliquée à <strong>de</strong>s cycles<br />

obtenus par l’agence <strong>de</strong> l’eau RMC lors d’une campagne spécifique <strong>de</strong> l’eutrophisation en 2002-<br />

2003. En effet, les cycles obtenus dans la bibliographie correspondaient { <strong>de</strong>s cours d’eau <strong>de</strong><br />

situations géographiques diverses { l’échelle mondiale (Amérique du Nord, France) ; en<br />

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