Alors que les ressources en eau douce de la Terre sont limitées, le défi de les gérer efficacement et durablement alors que nous nous dirigeons vers un avenir plus chaud avec une population humaine croissante signifie garder un œil sur un réseau apparemment sans fin de voies navigables aériennes et souterraines.

Pour les États-Unis, deux énormes modèles ont été développés qui capturent les processus hydrologiques - de la prévision des inondations à la prévision des niveaux des eaux souterraines - pour l'ensemble du continent. Maintenant, un projet dirigé par des chercheurs de l'Université de Princeton a entrepris la tâche herculéenne de comparer ces deux modèles pour s'assurer que les scientifiques et les décideurs travaillent de manière cohérente, des données précises lorsqu'il s'agit de gérer le budget hydrique du pays.

Des chercheurs de Princeton, le Centre national de recherche atmosphérique (NCAR), l'Université de l'Arizona (UA), et la NASA a publié les résultats de la première phase du Continental Hydrologic Intercomparison Project (CHIP). L'équipe a passé un an à exécuter des simulations de superordinateur et à analyser de grands ensembles de données en comparant les deux modèles continentaux, connus sous le nom de WRF-Hydro et ParFlow-CLM, entre eux et à près de 3, 000 observations de débits, selon un article paru dans le journal Recherche sur les ressources en eau .

Les chercheurs ont cherché à examiner les composants et les processus de chaque modèle ainsi qu'à résoudre les biais et les divergences entre eux. Le projet est la première comparaison modèle à modèle de cette échelle et fournit une preuve de concept importante pour comparer rigoureusement des modèles hydrologiques à très grande échelle, les chercheurs ont rapporté.

Les résultats de l'étude augmentent non seulement les connaissances des scientifiques sur la façon de modéliser les processus hydrologiques, mais aussi comment améliorer les prévisions futures, a déclaré la première auteure correspondante Danielle Tijerina, doctorant en génie civil et environnemental à Princeton.

« Parce que tous les modèles ont des biais inhérents, l'un de nos principaux objectifs était d'utiliser les performances de débit du modèle pour isoler des biais spécifiques, qui donne ensuite aux développeurs de modèles une plate-forme pour commencer à améliorer certains aspects de ces modèles, " a déclaré Tijerina. "Nous voulons souligner qu'il s'agissait d'un énorme effort de collaboration entre différents groupes de modélisation, ce qui est essentiel pour le développement et l'amélioration de ces modèles communautaires.

En examinant et en résolvant les écarts entre chaque modèle, les chercheurs ont également contribué à renforcer la confiance des scientifiques et du public dans la transparence et la précision de la modélisation hydrologique, a déclaré l'auteur co-correspondant Reed Maxwell, professeur de génie civil et environnemental à Princeton et au High Meadows Environmental Institute (HMEI).

Cette confiance est essentielle en tant que scientifiques, les décideurs politiques et la communauté travaillent ensemble pour conserver et protéger les ressources en eau de la nation, il a dit. Maxwell est co-chercheur principal d'HydroGEN, un projet financé par une subvention d'accélérateur de convergence d'un million de dollars de la National Science Foundation (NSF) qui utilisera l'intelligence artificielle pour simuler le système naturel des eaux souterraines du pays dans le but d'améliorer la gestion de l'eau et d'aider les gens à mieux se préparer aux inondations et à la sécheresse.

« L'échelle et la profondeur de ce projet aident à renforcer la confiance de la communauté - et à fournir un aperçu de la modélisation des bassins versants - nécessaires pour forger de larges collaborations qui permettront d'améliorer la modélisation hydrologique des bassins versants à travers les États-Unis, " dit Maxwell, qui est directeur du Centre intégré de modélisation des eaux souterraines basé à HMEI.

Le papier, "Projet d'intercomparaison hydrologique continentale, Phase 1 :Une comparaison de modèles hydrologiques à grande échelle sur la zone continentale des États-Unis, " a été publié dans l'édition de juillet 2021 de Recherche sur les ressources en eau .