Détail du poste Établissement : Université de Montpellier École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau Laboratoire de recherche : HSM - Hydrosciences Montpellier Direction de la thèse : Denis RUELLAND ORCID 0000000190261201 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-07T23:59:59 Le changement climatique modifie de manière significative les régimes de précipitations, l'évapotranspiration ainsi que la fréquence et l'intensité des événements hydrologiques extrêmes, posant des défis majeurs pour la gestion des ressources en eau à l'échelle mondiale. Les modèles hydrologiques conceptuels sont couramment utilisés pour simuler les débits des cours d'eau et soutenir les stratégies d'adaptation. Cependant, ces modèles reposent généralement sur des jeux de paramètres fixes calés sur des conditions historiques, ce qui limite leur capacité à simuler avec précision les réponses hydrologiques sous des régimes climatiques non stationnaires. L'optimalité des paramètres dépend souvent des conditions climatiques, et l'application des modèles traditionnels en dehors des conditions de calage entraîne généralement une dégradation substantielle de leurs performances. Cette recherche vise à développer un cadre de calage adaptatif innovant liant explicitement la variabilité des paramètres du modèle à des indices climatiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. En capturant les relations non linéaires et décalées dans le temps entre les conditions climatiques actuelles et antérieures et la dynamique des paramètres, cette approche cherche à améliorer la robustesse et la transférabilité des modèles hydrologiques conceptuels sur des bassins versants et des régimes climatiques variés. La méthodologie sera appliquée à un vaste jeu de données de bassins, incluant des régions influencées par les processus neige et glace, en utilisant des modèles conceptuels parcimonieux. L'étude mettra en oeuvre des stratégi