Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...

Introduction générale
et al. (2008) rappellent les trois objectifs du développement de ces méthodes. Il s’agit de
proposer i) des méthodes de calage adaptées à la complexité des surfaces de réponses des
modèles et capable de trouver le modèle optimal au vu des données disponibles, ii) des
méthodes capables d’estimer de manière fiable les incertitudes des prédictions et enfin iii) des
méthodes capables de quantifier les incertitudes des paramètres et des différentes sources
d’incertitude dans la perspective d’améliorer les modèles. Si ces méthodes ont été largement
appliquées pour la modélisation hydrologique des bassins versants ruraux, leur application en
hydrologie urbaine pour la modélisation de la qualité des RUTP reste encore limitée (Kanso et
al. 2003; Dotto et al. 2009; Kleidorfer et al. 2009a). Les principales raisons en sont le manque
de maîtrise des outils d’analyse et l’absence de données disponibles en grande quantité
(Willems 2008) qui ne permet pas d’appliquer avec fiabilité les méthodes.
Ainsi, l’acquisition de bases de données plus fiables et plus représentatives de la variabilité
des phénomènes apparaît de plus en plus comme un élément incontournable pour l’amélioration
des outils de modélisation de la qualité des RUTP et ultérieurement pour leur utilisation dans un
contexte opérationnel.
Cadre de l’étude et problématique
Si la majorité des avancées scientifiques récentes mentionnées précédemment demeure la
plupart du temps dans le domaine de la recherche, de nombreuses coopérations entre chercheurs
et gestionnaires des systèmes d’assainissement urbain ont vu le jour ces dix dernières années.
Les exploitants des réseaux et les bureaux d’étude sont aujourd’hui plus que jamais
demandeurs de méthodes et d’outils opérationnels, à la fois pour la gestion des données et la
modélisation des flux polluants (Ahyerre et al. 1998). Dans le cadre de l’autosurveillance des
réseaux, de nombreuses collectivités commencent à disposer de bases de données significatives
et le couplage modélisation/métrologie apparaît plus que jamais comme une stratégie pertinente
pour la gestion des réseaux (Mourad 2005; Christian et al. 2010).
Concernant la modélisation des RUTP en France, de récents travaux ont permis des
avancées significatives dans la connaissance des modèles. Ainsi, un programme de recherche a
été conduit sur la période 2000-2004 en collaboration avec l’ENPC, l’INSA de Lyon et
l’université Montpellier II. Dans le cadre de ce programme, différents modèles de RUTP ont été
testés, avec une base de données de grande taille (environ 60 événements) obtenue par les
techniques d’échantillonnage traditionnelles. Les travaux effectués ont d’une part permis de
confirmer l’importance du nombre et de la représentativité des données expérimentales utilisées
pour le calage des modèles ainsi que leur influence sur la performance prédictive des modèles
(Mourad 2005). D’autre part, Kanso a mis en évidence l’intérêt de l’utilisation de la méthode
statistique bayésienne pour une meilleure compréhension des incertitudes et l’amélioration des
structures des modèles de type Accumulation-Erosion-Transfert (Kanso et al. 2003; Kanso et al.
2005a; Kanso et al. 2005b). Depuis, l’acquisition de nouvelles bases de données importantes,
également obtenues par les techniques d’échantillonnage traditionnelles, a permis de confirmer
ces résultats (Dotto et al. 2009; Kleidorfer 2009).
4