Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...
Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ... Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...
Partie 4 – Chapitre 10 : Variabilité des flux de temps sec Ressuyage I Q Temps de pluie Eaux parasites Temps Eaux usées sec total Jour 1 Jour 2 Jour 3 Temps Figure 10.1. Illustration de la composition des eaux d’assainissement urbain, en temps sec et en temps de pluie, avec l’exemple du débit mesuré à l’exutoire d’un bassin versant 10.1.2 Données utilisées Nous avons considéré pour l’étude de temps sec les données acquises à Ecully sur les années 2007 et 2008. Les raisons de ce choix sont : i) la meilleure efficacité du dispositif de mesure pour ces deux années, avec 84 et 67 événements mesurés et ii) la meilleure qualité des mesures de débit et de turbidité (cf. paragraphe 9.2.1). Une analyse détaillée des chroniques sur l’ensemble de la période a permis de recenser 180 jours de temps sec, un jour de temps sec étant défini comme suit : - Sa durée est de 24 heures, entre 00:00 et 23:58. - Les mesures de débit et de turbidité sont disponibles sur la période journalière. Les chroniques ne comportent aucune lacune ou des lacunes de très courte durée facilement comblables par interpolation linéaire. - Aucune précipitation significative n’a été enregistrée pendant le jour de temps sec et sur une période de 4 h [antérieure à la pluie] (cf. paragraphe 10.1.1). L’analyse de temps sec a d’abord été effectuée en considérant indépendamment les profils de débit et de turbidité (Métadier et Bertrand-Krajewski 2010), puis la variabilité des flux de polluants a été étudiée avec l’exemple des MES. Les résultats ne sont pas présentés pour la DCO, dans la mesure où les conclusions sont similaires à celles obtenues pour les MES, du fait que les concentrations des deux polluants sont toutes les deux dérivées de la turbidité (cf. paragraphe 8.1.3). 10.1.3 Classification des jours de temps sec a priori Une classification simple des jours de temps sec a été effectuée a priori (e.g. Piatyszek et al.. 2001; Baer et al.. 2005; Lacour 2009), en considérant les classes suivantes : - Classe 1 : Les jours de semaine, hors périodes de vacances scolaires (HV), - Classe 2 : Les jours de week-end, hors périodes de vacances scolaires (HV), - Classe 3 : Les jours de semaine, en période de vacances scolaires (V), - Classe 4 : Les jours de week-end, en période de vacances scolaires (V), 150
Partie 4 – Chapitre 10 : Variabilité des flux de temps sec - Classe 5 : Les jours fériés (JF). Le Tableau 10.1 récapitule le nombre de jours de temps sec pour chaque classe a priori. Tableau 10.1. Nombre de jours mesurés pour chaque classe de temps sec définie a priori, sur la période 2007-2008 Classe de jours de temps sec Nombre de jours 1 99 2 39 3 29 4 12 5 1 Toutes 180 10.1.4 Représentativité de la base de données Le Tableau 10.2 récapitule les nombres de jours de temps sec, par classe a priori et par mois pour l’année 2007, l’année 2008 et les deux années ensemble. Les mesures sur les deux années sont assez bien équilibrées, avec respectivement 103 et 77 événements. Il apparaît que les mois de la période estivale sont moins bien représentés, avec moins de 10 jours par mois. Sur les deux années, cela représente 7, 4, 5 et 7 jours, respectivement pour les mois de juin, juillet, août et septembre, contre 14 à 26 jours pour les autres mois. Ce constat s’explique par les problèmes accrus de maintenance pendant l’été déjà mentionnés au paragraphe 9.2. Ce nombre limité de mesures est susceptible d’introduire un biais dans l’analyse des profils des jours de temps sec en période de vacances scolaires (classes 3 et 4), avec une moins bonne représentation des vacances d’été. Tableau 10.2. Base de données des jours de temps secs mesurés sur la période 2007-2008 : nombre de jours par classe a priori, par année et par mois Année 2007 2008 2007-2008 Classe 1 2 3 4 5 Tout 1 2 3 4 5 Tout 1 2 3 4 5 Tout Janvier 7 3 - 1 - 11 5 3 - - - 8 12 6 - 1 - 19 Février 5 2 5 - - 12 4 2 6 2 - 14 9 4 11 2 - 26 Mars 5 2 - - - 7 6 5 - - - 11 11 7 - - - 18 Avril 4 2 3 4 - 13 - - 1 - - 1 4 2 4 4 - 14 Mai 8 2 - - - 10 9 1 1 - - 11 17 3 1 - - 21 Juin 3 4 - - - 7 - - - - - 0 3 4 - - - 7 Juillet - - 1 2 - 3 - - 1 - - 1 - - 2 2 - 4 Aout - - 4 1 - 5 - - - - - 0 - - 4 1 - 5 Septembre - - - - - 0 6 1 - - - 7 6 1 - - - 7 Octobre 10 4 - 1 - 15 6 3 - 1 - 10 16 7 - 2 - 25 Novembre 5 3 1 1 1 11 5 - - - - 5 10 3 1 1 1 16 Décembre 7 2 - - - 9 4 - 5 - - 9 11 2 5 - - 18 Tout 54 24 14 10 1 103 45 15 14 3 0 77 99 39 28 13 1 180 151
- Page 127: Partie 2 - Chapitre 6 : Test des mo
- Page 131: Partie 3 Construction de la base de
- Page 135 and 136: Partie 3 - Chapitre 7 : Présentati
- Page 137 and 138: Partie 3 - Chapitre 7 : Présentati
- Page 139 and 140: Partie 3 - Chapitre 7 : Présentati
- Page 141 and 142: Partie 3 - Chapitre 7 : Présentati
- Page 143 and 144: Partie 3 - Chapitre 8 : Traitement
- Page 145 and 146: Partie 3 - Chapitre 8 : Traitement
- Page 147 and 148: Partie 3 - Chapitre 8 : Traitement
- Page 149 and 150: Partie 3 - Chapitre 8 : Traitement
- Page 151 and 152: Partie 3 - Chapitre 8 : Traitement
- Page 153 and 154: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 155 and 156: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 157 and 158: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 159 and 160: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 161 and 162: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 163 and 164: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 165 and 166: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 167 and 168: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 169 and 170: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 171: Partie 3 - Chapitre 9 : Présentati
- Page 175: Partie 4 - Analyse des données Int
- Page 180 and 181: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 182 and 183: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 184 and 185: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 186 and 187: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 188 and 189: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 190 and 191: Partie 4 - Chapitre 10 : Variabilit
- Page 192 and 193: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 194 and 195: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 196 and 197: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 198 and 199: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 200 and 201: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 202 and 203: Partie 4 - Chapitre 11 : Estimation
- Page 205 and 206: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 207 and 208: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 209 and 210: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 211 and 212: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 213 and 214: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 215 and 216: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 217 and 218: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 219 and 220: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 221 and 222: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 223 and 224: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 225 and 226: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
- Page 227 and 228: Partie 4 - Chapitre 12 : Variabilit
Partie 4 – Chapitre 10 : Variabilité <strong>de</strong>s flux <strong>de</strong> temps sec<br />
- Classe 5 : Les jours fériés (JF).<br />
Le Tableau 10.1 récapitule le nombre <strong>de</strong> jours <strong>de</strong> temps sec pour chaque classe a priori.<br />
Tableau 10.1. Nombre <strong>de</strong> jours mesurés pour chaque classe <strong>de</strong> temps sec définie a priori,<br />
sur la pério<strong>de</strong> 2007-2008<br />
Classe <strong>de</strong> jours<br />
<strong>de</strong> temps sec<br />
Nombre<br />
<strong>de</strong> jours<br />
1 99<br />
2 39<br />
3 29<br />
4 12<br />
5 1<br />
Toutes 180<br />
10.1.4 Représentativité <strong>de</strong> la base <strong>de</strong> données<br />
Le Tableau 10.2 récapitule les nombres <strong>de</strong> jours <strong>de</strong> temps sec, par classe a priori <strong>et</strong> par mois<br />
pour l’année 2007, l’année 2008 <strong>et</strong> les <strong>de</strong>ux années ensemble.<br />
Les mesures sur les <strong>de</strong>ux années sont assez bien équilibrées, avec respectivement 103 <strong>et</strong> 77<br />
événements. Il apparaît que les mois <strong>de</strong> la pério<strong>de</strong> estivale sont moins bien représentés, avec<br />
moins <strong>de</strong> 10 jours par mois. Sur les <strong>de</strong>ux années, cela représente 7, 4, 5 <strong>et</strong> 7 jours,<br />
respectivement pour les mois <strong>de</strong> juin, juill<strong>et</strong>, août <strong>et</strong> septembre, contre 14 à 26 jours pour les<br />
autres mois. Ce constat s’explique par les problèmes accrus <strong>de</strong> maintenance pendant l’été déjà<br />
mentionnés au paragraphe 9.2.<br />
Ce nombre limité <strong>de</strong> mesures est susceptible d’introduire un biais dans l’<strong>analyse</strong> <strong>de</strong>s profils<br />
<strong>de</strong>s jours <strong>de</strong> temps sec en pério<strong>de</strong> <strong>de</strong> vacances scolaires (classes 3 <strong>et</strong> 4), avec une moins bonne<br />
représentation <strong>de</strong>s vacances d’été.<br />
Tableau 10.2. Base <strong>de</strong> données <strong>de</strong>s jours <strong>de</strong> temps secs mesurés sur la pério<strong>de</strong> 2007-2008 :<br />
nombre <strong>de</strong> jours par classe a priori, par année <strong>et</strong> par mois<br />
Année 2007 2008 2007-2008<br />
Classe 1 2 3 4 5 Tout 1 2 3 4 5 Tout 1 2 3 4 5 Tout<br />
Janvier 7 3 - 1 - 11 5 3 - - - 8 12 6 - 1 - 19<br />
Février 5 2 5 - - 12 4 2 6 2 - 14 9 4 11 2 - 26<br />
Mars 5 2 - - - 7 6 5 - - - 11 11 7 - - - 18<br />
Avril 4 2 3 4 - 13 - - 1 - - 1 4 2 4 4 - 14<br />
Mai 8 2 - - - 10 9 1 1 - - 11 17 3 1 - - 21<br />
Juin 3 4 - - - 7 - - - - - 0 3 4 - - - 7<br />
Juill<strong>et</strong> - - 1 2 - 3 - - 1 - - 1 - - 2 2 - 4<br />
Aout - - 4 1 - 5 - - - - - 0 - - 4 1 - 5<br />
Septembre - - - - - 0 6 1 - - - 7 6 1 - - - 7<br />
Octobre 10 4 - 1 - 15 6 3 - 1 - 10 16 7 - 2 - 25<br />
Novembre 5 3 1 1 1 11 5 - - - - 5 10 3 1 1 1 16<br />
Décembre 7 2 - - - 9 4 - 5 - - 9 11 2 5 - - 18<br />
Tout 54 24 14 10 1 103 45 15 14 3 0 77 99 39 28 13 1 180<br />
151