Note ABES Assimilating remote sensing information into a distributed hydrological model for improving water budget predictions Assimiler les informations de télédétection dans un modèle hudrologique distribué pour améliorer les prévisions du bilan hydrique Modélisation hydrologique Assimilation de données Stockage d'eau GRACE SMOS SMAP Hydrological modeling Data Assimilation Water storage GRACE SMOS SMAP 553 Hydrogéologie Assimilation de données (géophysique) Eau -- Stockage Cette thèse a étudié l'application des nouvelles méthodes pour améliorer la performance des modèles hydrologiques sous différents aspects. L’objectif est de développer et d’adopter des nouvelles techniques pour répondre aux limites des méthodes existantes. Dans ce contexte, ce travail introduit un nouveau cadre d'assimilation des données dans les modèles hydrogéologiques en intégrant les données GRACE TWS et SMOS. Une technique appropriée d’assimilation permettant d’utiliser le potentiel de différentes données GRACE et SMOS est proposée. Ainsi ce travail propose une technique de upscaling des paramètres contrôlant les écoulements dans les rivières afin d’améliorer l’estimation des processus d’échange nappe-rivière dans les modèles hydrologiques. Cette technique de upscaling est implémentée dans un modèle couplant ParFlow pour la partie souterraine avec CLM pour les processus hydriques à la surface. Les différentes techniques proposées dans ce travail sont appliquées sur des cas d’études en Iran et en France. Les résultats montrent qu’en connaissant les limites des modèles et ainsi les contraintes, il est possible de proposer des nouvelles techniques qui peuvent surmonter les limites et améliorer la performance des modèles hydrogéologiques. This thesis investigated the application of methods for improving land hydrological model performances from various perspectives. Special considerations were given to address the limitations in existing methods by proposing new techniques. These include introducing new assimilation framework, examining various data assimilation strategies for assimilating GRACE TWS and SMOS data, developing techniques to use the full potential of different data source including GRACE and SMOS observations for constraining system states, and proposing a new assimilation strategy for updating subsurface water storage states, i.e., the fundamental water balance equation, on their estimates. These also includes introducing new modeling strategies such as a scale‐consistent river parameterization for the coupled ParFlow-CLM hydrological model. This means, by knowing the limitations of the model, including structural constraints, it is possible to suggest methods that help to overcome the limitations of modeling in order to improve the performance of the model. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 5632136 Université de Strasbourg Strasbourg 2023-12-31 https://theses.hal.science/tel-04194915 application/pdf 5396705 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2022/Soltani_Samirasadat_2022_ED413.pdf http://www.theses.fr/2022STRAH014/abes https://theses.hal.science/tel-04194915 https://theses.hal.science/tel-04194915 https://theses.hal.science/tel-04194915 Soltani Samirasadat 1992-06-07 FR 271450118 0EFB1U05ZP1 21923170 4200005 https://theses.fr/2022STRAH014 2022STRAH014 https://doi.org/10.70675/285ab6f6ze39dz44cbz88b4zcfdbd3320b83 2022-06-24 Sciences de la Terre et de l'environnement Strasbourg 131056549 Sharif University of Technology (Tehran) MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 15499460X Doctorat Docteur es non oui Fahs Marwan MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 128250348 Ataie-Ashtiani Behzad MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 271450266 Le Ber Florence MADS_PRESIDENT_DU_JURY 113466404 Al Bitar Ahmad MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 124871178 Simmons Craig MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 271450401 Camporese Matteo MADS_RAPPORTEUR_1 271450347 Graf Thomas MADS_RAPPORTEUR_2 254464068 École doctorale des Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 413 15650166X Institut Terre Environnement (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 1062624 253262763 ddc:550 Sharif University of Technology (Tehran) Fahs Marwan Ataie-Ashtiani Behzad Le Ber Florence Al Bitar Ahmad Simmons Craig Camporese Matteo Graf Thomas École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....) Institut Terre Environnement (Strasbourg) PDF 5632136