The future of Green Infrastructure : From climate data to informed hydrological performance
Le futur des techniques de gestion intégrée des eaux pluviales : Des données climatiques aux performances hydrologiques informées
Résumé
The 21st century presents numerous challenges to urban stormwater management, including the impacts of changes in both climate and city morphology. These challenges necessitate rethinking the stormwater management paradigm, particularly in the context of existing and ageing infrastructure. This thesis deals with green infrastructures (GI) considered as decentralized multifunctional infrastructures that utilize evapotranspiration and/or horizontal and vertical infiltration to achieve a hydrological function. This study evaluates the potential of GI to manage day-to-day rainfall events, attenuate major events, and contribute to the management of extreme events in the context of climate change adaptation. It also aims to provide a framework and tools to realign current GI modelling and design methods with the principles of robust decision-making. The thesis investigates how to use climate and hydrological present and future data with hydrological GI models to extract relevant information for decision-making under deep uncertainty. The results provide guidelines for i) designing experiments to calibrate reliable hydrological models and ii) using available climate projections together with weather generators for GI performance evaluation. The proposed framework HIDES demonstrates how future downscaled time series can be used to evaluate annual retention distribution and frequency of exceedance, while sampling extreme events allows for estimating both a probability of failure and an indication of the behaviour of GI under failure. The thesis suggests rethinking the methods for implementing GI at the city scale. The study shows that system-based design outperforms site-scale design through modelling at the roof scale of a neighbourhood, and that lumping GI models at a neighbourhood scale may neglect interactions and fail to estimate performance. The thesis highlights the need to couple GI to achieve challenges in stormwater management.
Le 21e siècle présente de nombreux défis en matière de gestion des eaux pluviales urbaines, notamment en ce qui concerne l'impact du changement climatique et de l'évolution des morphologies des villes. Ces défis nécessitent de repenser le paradigme actuel de gestion des eaux pluviales, en particulier dans un contexte d'infrastructures vieillissantes. Les objets d'étude de cette thèse sont les Techniques Alternatives (TA) de gestion eaux pluviales présentées ici comme des infrastructures multifonctionnelles décentralisées. Elles remplissent leur fonction hydrologique au travers de procédés d'évapotranspiration et/ou l'infiltration horizontale et verticale. Cette étude évalue le potentiel des TA pour gérer les précipitations modérées, atténuer les événements majeurs et contribuer à la gestion des événements extrêmes dans un contexte d'adaptation au changement climatique. Elle vise également à fournir un cadre et des outils pour réaligner les méthodes actuelles de modélisation et de dimensionnement des TA sur les principes de prise de décision robuste. Cette étude évalue le potentiel d'utilisation de séries climatiques et hydrologiques présentes et futures avec les modèles hydrologiques TA pour extraire des informations pertinentes pour une prise de décision sous incertitude profonde. Les résultats fournissent des lignes directrices pour i) concevoir des stratégies d'expérimentation pour caler des modèles hydrologiques fiables et ii) utiliser les projections climatiques disponibles avec des modèles de génération de séries de pluies synthétiques pour l'évaluation de la performance des TA. Le cadre proposé HIDES démontre comment des séries synthétiques de précipitations futures peuvent être utilisées pour évaluer les distributions de probabilité de fraction de rétention annuelle et la fréquence de dépassement de débits de sortie. La génération d'événements extrêmes synthétiques permet d'estimer à la fois la probabilité de défaillance et de prédire le comportement de TA en cas de défaillance. À travers la modélisation à l'échelle de la toiture d'un lotissement, il est montré que négliger les interactions entre TA peut entrainer des erreurs importantes dans l'estimation des performances. Il est également montré que prendre en compte les interactions entre les TA lors du dimensionnement peut mener à une amélioration des performances. La thèse suggère alors qu'un dimensionnement à l'échelle du système est plus pertinente qu'une conception à l'échelle du site, et souligne la nécessité de coupler les TA pour relever les défis de la gestion des eaux pluviales.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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