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Improvement and application of flexible frameworks for modelling regional streamflow variability
Maison d'édition
Neuchâtel
Date de parution
2022
Mots-clés
Résumé
Les cours d'eau influencent le développement de la société et de l'économie, déterminent l'emplacement de nos agglomérations et de nos villes, constituent une source majeure d'eau potable et fournissent une énergie propre et renouvelable. L'amélioration de notre capacité à comprendre et à prévoir leur comportement est un objectif fondamental de l'hydrologie en tant que science et activité d'ingénierie. Obtenir des prédictions précises et fiables du débit des cours d'eau est un défi car la réponse hydrologique d'un bassin dépend de nombreux facteurs. Cette thèse fait un pas en avant dans l'étude de la variabilité spatiale des débits en développant un nouveau cadre pour la construction de modèles hydrologiques et en l'appliquant dans deux études différentes, proposant une méthodologie pour améliorer la formulation des modèles et la quantification de l'incertitude en hydrologie.<br>
<b>Abstract</b>
River bodies influence the development of human society and economy, control where our settlements and cities are, represent one of the principal sources of drinking water, and provide clean and renewable energy. Improving our ability to understand and predict their behavior is a fundamental objective of hydrology as a science and as an engineering activity. Achieving precise and reliable streamflow predictions is challenging because the hydrological response of a catchment depends on numerous influence factors. This thesis makes a step forward in the study of streamflow spatial variability, developing a new framework for building hydrological models and applying it in two different studies, proposing a methodology to improve the formulation of models and the quantification of uncertainty in hydrology.
<b>Abstract</b>
River bodies influence the development of human society and economy, control where our settlements and cities are, represent one of the principal sources of drinking water, and provide clean and renewable energy. Improving our ability to understand and predict their behavior is a fundamental objective of hydrology as a science and as an engineering activity. Achieving precise and reliable streamflow predictions is challenging because the hydrological response of a catchment depends on numerous influence factors. This thesis makes a step forward in the study of streamflow spatial variability, developing a new framework for building hydrological models and applying it in two different studies, proposing a methodology to improve the formulation of models and the quantification of uncertainty in hydrology.
Notes
Doctorat, Université de Neuchâtel, Centre d'Hydrogéologie et de Géothermie
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Type de publication
doctoral thesis
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