{"id":4199,"date":"2019-02-22T09:58:11","date_gmt":"2019-02-22T08:58:11","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=4199"},"modified":"2019-03-07T13:36:04","modified_gmt":"2019-03-07T12:36:04","slug":"selection-bayesienne-de-modeles-en-hydrogeophysique-et-hydrogeologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2019\/02\/selection-bayesienne-de-modeles-en-hydrogeophysique-et-hydrogeologie\/","title":{"rendered":"S\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les en hydrog\u00e9ophysique et hydrog\u00e9ologie"},"content":{"rendered":"

Th\u00e8se soutenue par Carlotta Brunetti, le 22 f\u00e9vrier 2019, Institut des sciences de la Terre (ISTE)<\/em><\/p>\n

Les eaux souterraines sont une ressource fondamentale. Avec la croissance d\u00e9mographique, le changement d’utilisation du sol, les activit\u00e9s \u00e9conomiques, l’urbanisation et le changement climatique, une gestion s\u00fbre et durable des ressources en eau souterraine devient de plus en plus cruciale. Cela doit reposer sur une caract\u00e9risation pr\u00e9cise de l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des propri\u00e9t\u00e9s hydrog\u00e9ologiques du sous-sol, t\u00e2che qui repr\u00e9sente toutefois un d\u00e9fi.<\/p>\n

Premi\u00e8re\u00adment,<\/strong> le sous-sol est cach\u00e9 et la collecte locale de donn\u00e9es renseignant sur les propri\u00e9t\u00e9s hydrog\u00e9ologiques (par example, porosit\u00e9 et conductivit\u00e9 hydraulique) est difficile ou trop co\u00fbteuse.<\/p>\n

Deuxi\u00e8mement,<\/strong> les m\u00e9thodes g\u00e9ophysiques peuvent permettre une acquisition efficace de telles mesures, elles n\u00e9cessitent n\u00e9anmoins la d\u00e9finition des relations p\u00e9trophy\u00adsiques qui sont souvent incertaines et mal connues. Une relation p\u00e9trophysique d\u00e9finit la relation entre les propri\u00e9t\u00e9s g\u00e9ophysiques et les param\u00e8tres du sous-sol.<\/p>\n

Troisi\u00e8mement,<\/strong> la structure g\u00e9ologique des syst\u00e8mes h\u00e9bergeant les eaux souterraines est complexe et la d\u00e9finition d’un mod\u00e8le conceptuel correspondant (repr\u00e9sentation simplifi\u00e9e du syst\u00e8me r\u00e9el) n’est pas unique. Cela conduit \u00e0 l’une des sources d’incertitude majeure (et souvent ignor\u00e9e) dans les \u00e9tudes de mod\u00e9lisation, appel\u00e9e incertitude conceptuelle.<\/p>\n

La s\u00e9lection bay\u00e9\u00adsienne de mod\u00e8les fournit une approche quantitative permettant de comparer et de classer des mod\u00e8les conceptuels alternatifs et, par cons\u00e9quent, de prendre en compte l’incertitude conceptuelle.<\/p>\n

Dans cette th\u00e8se, nous \u00e9tudierons l’utilisation de la s\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les en hydrog\u00e9ophysique et en hydrog\u00e9ologie en r\u00e9pondant aux questions de recherche suivantes :<\/p>\n

    \n
  1. Les donn\u00e9es g\u00e9ophysiques sont-elles appropri\u00e9es pour guider la s\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les en hydrog\u00e9ologie ?<\/li>\n
  2. L’incertitude p\u00e9trophysique et sa structure spa\u00adtiale peuvent-elles \u00eatre d\u00e9duites dans des \u00e9tudes hydrog\u00e9ophysiques et quel impact ont-elles sur l’inversion bay\u00e9sienne et la s\u00e9lection de mod\u00e8les ?<\/li>\n
  3. Comment pouvons-nous r\u00e9aliser la s\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les lorsque nous ciblons des mod\u00e8les conceptuels aux struc\u00adtures g\u00e9ologiques r\u00e9alistes ?<\/li>\n<\/ol>\n

    Ces objectifs seront trait\u00e9s en utilisant une approche bay\u00e9sienne compl\u00e8te bas\u00e9e sur les algorithmes de cha\u00eenes de Markov Monte Carlo. Les objectifs de la recherche seront ensuite explor\u00e9s via des \u00e9tudes de cas synth\u00e9tiques et r\u00e9els, dans le but de caract\u00e9riser spatialement les champs de porosit\u00e9 ou de conductivit\u00e9 hydraulique dans les aquif\u00e8res.<\/p>\n

    Dans notre premi\u00e8re \u00e9tude de s\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les en hydrog\u00e9o\u00adphysique, nous concluons que les m\u00e9thodes g\u00e9ophysiques peuvent \u00eatre utiles pour fournir des indications sur la repr\u00e9sentation hydrog\u00e9ologique du sous-sol qui est plus \u00e9tay\u00e9e par les donn\u00e9es disponibles, parmi un ensemble de mod\u00e8les conceptuels concurrents. Nous proposons une m\u00e9thode pour prendre en compte et d\u00e9duire l’incertitude p\u00e9trophysique et sa corr\u00e9lation spatiale.<\/p>\n

    Nous constatons que cette approche conduit \u00e0 une quantification bay\u00e9sienne de l’incertitude, de l’inf\u00e9rence de param\u00e8tres et du classement des mod\u00e8les conceptuels beaucoup plus fiable. De plus, nous proposons et appliquons avec succ\u00e8s une nouvelle m\u00e9thodologie pour effectuer la s\u00e9lection bay\u00e9sienne de mod\u00e8les parmi des mod\u00e8les conceptuels g\u00e9ologiquement r\u00e9alistes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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