Élaboration d'un modèle débit-dommages pour le secteur des Trois-Lacs de la Rivière Nicolet Sud-Ouest à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique

Les inondations sont les catastrophes qui causent le plus de dommages au Québec. Le secteur de Trois-Lacs est représentatif de cette réalité, étant affecté par des crues au printemps comme à l'automne. Les habitants des alentours sont préoccupés du fait que l'accumulation des sédiments dans les lacs puisse empirer les impacts des inondations. Cette thèse vise à mieux comprendre la dynamique des inondations dans le secteur et à développer un outil pour estimer leurs impacts économiques. Les inondations ont été caractérisées à l'aide d'un modèle hydraulique mis en place avec Telemac2D. Plusieurs conditions de bathymétrie ont été utilisées pour représenter l'accumulation de sédiments à travers les années. Les débits des inondations historiques qui ont affecté les Trois-Lacs ont été calculés avec le modèle hydrologique Hydrotel pré-calibré. Ces débits ont ensuite été incorporés dans le modèle hydraulique. Les résultats des simulations ont démontré une influence considérable de l'accumulation de sédiments dans les niveaux et les étendues d'eau lors de débits moyens. Cela n'a pas été le cas pour les débits extrêmes, où les niveaux et les étendues d'eau ont très peu d'écarts entre les différentes bathymétries. Vu que les débits moyens analysés surviennent avant et après les débits maximums extrêmes, l'augmentation des niveaux et des étendues pourra également allonger les durées des inondations. Les résultats du modèle hydraulique ont été utilisés avec des caractéristiques de bâtiments et des données de compensation économiques pour des crues passées pour élaborer des modèles débit-dommages. Ces modèles ont été construits avec l'algorithme d'apprentissage automatique de type forêt aléatoire. Les forêts aléatoires ont été choisies parce qu'elles s'adaptent le mieux aux conditions des Trois-Lacs (données de dommages limitées) pour donner des modèles qui produisent de bons résultats. Les forêts aléatoires ont bien fonctionné aux Trois-Lacs lors de l'entraînement et de la valid
Floods are one of the most damaging disasters in Quebec. The Trois-Lacs sector is representative of this reality, being affected by both spring and autumn floods. Local residents of the sector have been concerned that the accumulation of sediments in the lakes may worsen the floods and their impacts. This thesis aims to better understand the dynamics of flooding in Trois-Lacs sector and to develop a tool for estimating flood economic impacts. Floods were characterized using a hydraulic model implemented with Telemac2D. Several bathymetry conditions were used to represent sediment accumulation over time. Flow values from historical floods affecting the Trois-Lacs were calculated using a pre-calibrated hydrological (Hydrotel) and then incorporated into the hydraulic model. Simulation results showed a considerable influence of sediment accumulation in water levels and flood extent during average flows. This was not the case for extreme flows, where water levels and flood extent show very little variation between the different bathymetries. Given that the average flows analyzed occur before and after peak maximum flows, the increase in water levels and flood areas may also lengthen flood times. The results of the hydraulic model were used in conjunction with building characteristics and economic compensation data for past floods to build flow-damage models. These models were built using a machine-learning random forest algorithm. Random forests were chosen because they can provide good performance when limited data is available - as is the case for the Trois-Lacs. The random forest models performed well for the Trois-Lacs sector during training and validation. However, due to the subjective nature with which compensation amounts have been given over the years, the flow-damage models were more dependent on the flood event date, than on other more objective flood variables, such as the depth of flood water at each building and the duration of the flooding. The r