Revisiting stormwater quality conceptual models in a large urban catchment : Online measurements, uncertainties in data and models

Autor: Sandoval Arenas, Santiago
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2017
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Popis: Les modèles de Rejets Urbains par Temps de Pluie (MRUTP) de Matières en Suspension (MES) dans les systèmes d’assainissement urbains sont essentiels pour des raisons scientifiques, environnementales, opérationnelles et réglementaires. Néanmoins, les MRUTP ont été largement mis en question, surtout pour reproduire des données mesurées en continu à l’exutoire des grands bassins versants. Dans cette thèse, trois limitations potentielles des MRUTP traditionnels ont été étudiées dans un bassin versant de 185 ha (Chassieu, France), avec des mesures en ligne de 365 événements pluvieux : a) incertitudes des données dû aux conditions sur le terrain, b) incertitudes dans les modèles hydrologiques et mesures de pluie et c) incertitudes dans les structures traditionnelles des MRUTP. Ces aspects sont approfondis dans six apports séparés, dont leurs résultats principaux peuvent être synthétisés comme suites : a) Acquisition et validation des données : (i) quatre stratégies d’échantillonnage pendant des événements pluvieux sont simulées et évaluées à partir de mesures en ligne de MES et débit. Les intervalles d’échantillonnage recommandés sont de 5 min, avec des erreurs moyennes entre 7 % et 20 % et des incertitudes sur ces erreurs d’environ 5 %, selon l’intervalle d’échantillonnage; (ii) la probabilité de sous-estimation de la concentration moyenne dans la section transversale du réseau est estimée à partir de deux méthodologies. Une méthodologie montre des sous-estimations de MES plus réelles (vers 39 %) par apport à l'autre (vers 269 %). b) Modèles hydrologiques et mesures de pluie : (iii) une stratégie d’estimation de paramètres d’un modèle conceptuel pluie-débit est proposée, en analysant la variabilité des paramètres optimaux obtenus à partir d’un calage Bayésien évènement-par-évènement; (iv) une méthode pour calculer les précipitations moyennes sur un bassin versant est proposée, sur la base du même modèle hydrologique et les données de débit. c) MRUTP (pollutographes) : (v) la performance de modélisation à partir du modèle traditionnel courbe d’étalonnage (RC) a été supérieur aux différents modèles linéaires de fonctions de transfert (TF), surtout en termes de parcimonie et précision des simulations. Aucune relation entre les potentielles erreurs de mesure de la pluie et les conditions hydrologiques définies en (iii) et (iv) avec les performances de RC et TFs n’a pu être établie. Des tests statistiques renforcent que l’occurrence des évènements non-représentables par RC ou TF au cours de temps suit une distribution aléatoire (indépendante de la période sèche précédente); (vi) une méthode de reconstruction Bayésienne de variables d’état virtuelles indique que des processus potentiellement manquants dans une description RC sont ininterprétables en termes d’un unique état virtuel de masse disponible dans le bassin versant qui diminue avec le temps, comme nombre de modèles traditionnels l’ont supposé.
Total Suspended Solids (TSS) stormwater models in urban drainage systems are often required for scientific, legal, environmental and operational reasons. However, these TSS stormwater traditional model structures have been widely questioned, especially when reproducing data from online measurements at the outlet of large urban catchments. In this thesis, three potential limitations of traditional TSS stormwater models are analyzed in a 185 ha urban catchment (Chassieu, Lyon, France), by means 365 rainfall events monitored online: a) uncertainties in TSS data due to field conditions; b) uncertainties in hydrological models and rainfall measurements and c) uncertainties in the stormwater quality model structures. These aspects are investigated in six separate contributions, whose principal results can be summarized as follows: a) TSS data acquisition and validation: (i) four sampling strategies during rainfall events are simulated and evaluated by online TSS and flow rate measurements. Recommended sampling time intervals are of 5 min, with average sampling errors between 7 % and 20 % and uncertainties in sampling errors of about 5 %, depending on the sampling interval; (ii) the probability of underestimating the cross section mean TSS concentration is estimated by two methodologies. One method shows more realistic TSS underestimations (about 39 %) than the other (about 269 %). b) Hydrological models and rainfall measurements: (iii) a parameter estimation strategy is proposed for conceptual rainfall-runoff model by analyzing the variability of the optimal parameters obtained by single-event Bayesian calibrations, based on clusters and graphs representations. The new strategy shows more performant results in terms of accuracy and precision in validation; (iv) a methodology aimed to calculate “mean” areal rainfall estimation is proposed, based on the same hydrological model and flow rate data. Rainfall estimations by multiplying factors over constant-length time window and rainfall zero records filled with a reverse model show the most satisfactory results compared to further rainfall estimation models. c) Stormwater TSS pollutograph modelling: (v) the modelling performance of the traditional Rating Curve (RC) model is superior to different linear Transfer Function models (TFs), especially in terms of parsimony and precision of the simulations. No relation between the rainfall corrections or hydrological conditions defined in (iii) and (iv) with performances of RC and TFs could be established. Statistical tests strengthen that the occurrence of events not representable by the RC model in time is independent of antecedent dry weather conditions; (vi) a Bayesian reconstruction method of virtual state variables indicate that potential missing processes in the RC description are hardly interpretable as a unique state of virtual available mass over the catchment decreasing over time, as assumed by a great number of traditional models.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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