Rapport de stage - DREAL Languedoc-Roussillon

Mémoire de Travail de Fin d’Etude ENGEES – UDS – DREAL LR
Après correction des erreurs de mesures et suppression des courbes présentant des
singularités telles que celle présentée en Figure 24 Annexe 13, la modélisation menée sur 20
courbes restantes de l’étude de 2002-2003 a apporté les résultats présentés dans le Tableau 11
suivant :
Tableau 11 : Statistiques sur les erreurs relatives commises lors de la modélisation
Valeur absolue des erreurs
relatives en %
Calculs bruts Tendance
O2 Saturation O2 Saturation
moyenne 5,38 4,70 9,02 7,83
maximum 17,70 15,30 27,57 26,93
minimum 0,00 0,98 0,53 0,77
écart type 4,42 3,84 6,86 6,00
médiane 4,16 2,95 7,53 6,29
quartile 25% 2,49 2,14 4,30 4,81
quartile 50% 4,16 2,95 7,53 6,29
quartile 75% 8,13 6,54 12,09 9,66
quartile 100% 17,70 15,30 27,57 26,93
écart interquartile
(coefficient de diffusion)
5,65 4,40 7,79 4,85
Il ressort que pour cette méthodologie de modélisation, il est mieux de travailler
uniquement avec les données brutes de calcul : pour ¼ des stations seulement l’utilisation d’une
courbe de tendance permet de diminuer l’erreur commise. Il ressort également qu’un travail sur
les données de saturation donne des résultats plus précis que sur des données de concentration
en oxygène. La moyenne des erreurs est plus basse mais surtout l’écart type est plus faible : on
minimise l’intervalle d’erreur { appliquer { la valeur acquise pour obtenir un diagnostic : la
fiabilité est plus élevée.
Pour les ¾ des stations, l’erreur commise est inférieure { 6% en valeur absolue. Pour 18
stations sur 20 (95% des cas), la modélisation de la saturation est optimiste : elle sous estime la
valeur de la variation sur la journée. Ainsi, la valeur obtenue par modélisation doit toujours être
majorée de l’écart type observé.
En revanche, cette méthodologie induit toujours des erreurs importantes si on raisonne
sur chaque valeur de façon indépendante. Ainsi, pour les données de saturation à comparer
simultanément avec les données de pH, il est obligatoire de continuer à faire des mesures
directes au moment opportun, c’est { dire dans le milieu de l’après midi pour la plupart des
cours d’eau.
La méthodologie donne donc des résultats très satisfaisants à condition de connaître
parfaitement les caractéristiques (d’horaires et d’évolution) du cycle. La solution envisagée pour
pallier le problème de la variabilité des allures de courbes ainsi que des heures d’occurrence des
extremums, est d’effectuer, en début de campagne de mesures, un relevé des saturations en
continu pour définir, en fonction de l’allure de la courbe, { quels moments de la journée il faudra
échantillonner par la suite. En effet, chaque cours d’eau possède des caractéristiques qui lui sont
propres, qu’on pourrait considérer comme une empreinte digitale. F. MOATAR (MOATAR et al.,
1999) estime que les cycles journaliers conservent la même allure, celle présentée en Figure 7,
avec des heures d’extremum stables durant plusieurs mois de l’année correspondant { des
périodes de régime hydraulique stable. D’après elle, cette constatation est vérifiée pour une
grande partie des rivières françaises.
Le phénomène d’eutrophisation se produisant particulièrement en été, les conditions
hydrauliques sont considérées constantes pour la région Languedoc Roussillon et sur les mois
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