Directeur de thèse Charles OBLED Co-direction Isabella ZIN

Présentation au sujet: "Directeur de thèse Charles OBLED Co-direction Isabella ZIN"— Transcription de la présentation:

1 Directeur de thèse Charles OBLED Co-direction Isabella ZIN
PREVISIONS HYDROLOGIQUES D’ENSEMBLE ADAPTEES AUX BASSINS A CRUES RAPIDES Élaboration de prévisions probabilistes de précipitations à 12 et 24 h. Désagrégation horaire conditionnelle pour la modélisation hydrologique. Application à des bassins de la région Cévennes Vivarais. Renaud MARTY Directeur de thèse Charles OBLED Co-direction Isabella ZIN Grenoble, le 22 janvier 2010 SCHAPI OHM-CV

2 Introduction Contexte Hydro-météorologique Contexte opérationnel
Cévennes-Vivarais, Loire Supérieure, Côte d’Azur précipitations intenses, généralement en automne bassins à crues rapides Surface ~ 500 à 1000 km² Temps au pic (Tp) ~ 3 à 12h  pas de temps hydro : 1/2 à 1h  la pluie observée au temps t renseigne jusqu’à t + Tp OR Échéance visée : 24 à 48 h  Nécessité d’utiliser des prévisions de précipitations Loire à Chadrac Contexte opérationnel réforme de 2003 Création du SCHAPI Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations Création des 22 Services de Prévisions des Crues Annonce des Crues  Prévision des Crues Gardon à Anduze (gauche) Ardèche à Vogüé (droite)

3 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Chaîne de prévision hydrologique : deux grandes approches Le « tout-en-un » couplage météo - météo e.g. modèle global  modèle à aire limitée couplage météo - hydro e.g. humidité sol, végétation, évaporation, ... couplage hydro - hydrau e.g. propagation, apports latéraux, confluence... Point de vue de l’hydrologue outil figé modifier 1 module  modifier tt le système tributaire d’un seul fournisseur vulnérabilité responsabilités : identification des sources d’erreur, incertitudes et propagation mise à jour opérationnelle intégration difficile des pluies obs. informations qualitatives complémentaires « tout-en-un » météo : synop météo : méso hydro hydrau

4 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Chaîne de prévision hydrologique : deux approches Le « tout modulaire » : e.g. EFAS, COSMO-LEPS, ... Point de vue de l’hydrologue outil souple modif. 1 module pas/peu d’interaction avec les autres multi-fournisseur sécurité, utile quand divergence entre modèles évaluation/correction possible par module identification des sources d’incertitudes, estimation, correction mise à jour régulière par module infos météo et hydro indépendantes m é t o évaluation correction Info qual. Adaptation d’échelles Notre choix  approche modulaire évaluation correction h y d r o évaluation correction hydrau

5 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Prévisions Météorologiques Plusieurs fournisseurs : Météo France, DWD, NOAA, CEPMMT, …  souplesse, sécurité en mode opérationnel  utilisation multi-modèle Partie « dynamique »  Variables synoptiques (Pression, Température, Vent) Partie « physique »  Variables locales  Prévisions Probabilistes de Précipitations e.g. EPS (CEPMMT), PEARP (MF)

6 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Adaptation d’échelles hydro-météorologiques  adaptation spatiale : pour modélisation hydro. globale Légère  Thiessen sur mailles Moyenne  fractale, krigeage, … Lourde  modèle à aire limitée fine résolution  ΔtM ~ 3 à 24h ΔxH ~ BV Moyenne  adaptation stat. par analogie = by-pass la partie physique du modèle météo. Prévisions Probabilistes de Précipitations :  ΔtM ~24h, ΔxH ~BV sorties brutes : ΔxM ~ 50 à 100 km météo : var. synoptiques modèle global modèle à aire limitée

7 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Adaptation d’échelles hydro-météorologiques  adaptation temporelle : spécifique aux bassins à crues rapides Légère  moyenne, triangle Moyenne  fractale  générateur stochastique Lourde  modèle à aire limitée  ΔtH ~ 1h ΔxH ~ BV Moyenne  générateur stochastique  ΔtH ~ 1h ΔxH ~ BV

8 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Hydrologie Modélisation hydrologique Elaboration de prévisions hydrologiques probabilistes Choix du/des modèle(s) hydrologique(s)  simple, parcimonieux, robuste  ressources numériques : 500 à 1000 scénarios nécessaires  modélisation globale ou semi-distribuée Approche probabiliste  plusieurs modèles  plusieurs jeux de paramètres scénarios horaires de précipitations Modèle(s) hydrologique(s) « traces » hydrologiques (en débits)  Gestion du fonctionnement opérationnel : rafraîchissement journalier des prévisions, collecte horaire des précipitations obs.  Conditionnement par le passé : pluies obs.  Conditionnement par le futur : prévi de précipitations ( + prévi immédiate ?)  + Possibilité de prendre en compte toute information qualitative complémentaire : début, arrêt des pluies, intermittence Info qual : suggérées par prévisionniste

9 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Hydrologie Modélisation hydrologique Elaboration de prévisions hydrologiques probabilistes scénarios horaires de précipitations Modèle(s) hydrologique(s) « traces » hydrologiques (en débits) Pobs « traces » hydrologiques  synthèse par quantile  synthèse par dépassement de seuil Q90 Q60 Q35 Pobs à venir Qsim(Pobs) trace Qobs

10 Introduction : chaîne de prévision hydrologique
Continuité dans la « lignée » des développements menés au LTHE  Mais Nouvelles disponibilités : + prévisions d’ensemble EPS du CEPMMT + prévisions par analogie ANALOG en « temps réel » HEPEX (Hydrological Ensemble Prediction EXperiment)  projet de coopération internationale  recherche + opérationnel OHM-CV (Observatoire Hydro-météorologique Méditerranéen Cévennes Vivarais)  données opérationnelles (>2000) et historiques  crues récentes : Gardon 2005, 2007, Ardèche Loire 2008 (Diren Centre) Continuité dans la « lignée » des développements menés au LTHE  prévisions par analogie Guilbaud 96, Bontron 04, Thévenot 04  générateur stochastique Tourasse 81, Lebel 84 + conditionnement par le passé Lardet 92 + conditionnement par le futur Datin 98, Djerboua 04 + application sur l’Ardèche Datin 98 + application sur la Loire Supérieure Moulin 07 + application sur le Gardon Marty 06  modèle hydrologique (TOPSIMPL) Saulnier 95, Datin 98, Zin 02  Focus sur les Prévisions de Précipitations :  les utiliser au mieux  pour émettre de meilleures prévisions hydrologiques

11 Plan de la présentation
Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6 / 12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives Présentation des prévisions disponibles Évaluation Correction statistique

12 Prévisions de précip. journalières
Prévisions de précipitations journalières disponibles 1) Prévisions d’ensemble EPS à 24h  51 « traces »  Δt = 6h, agrégées ici à 24h,  produites 1 fois par jour 0 hTU et reçues à 6 hTU,  échéance = 10 jours, limitée ici à 3 jours,  grille de résolution 0.70°( ) puis 0.45° ( )

13 Prévisions de précip. journalières
Prévisions de précipitations journalières disponibles 2) Prévisions / Adaptation par analogie ANA24  30 « analogues »  « temps réel » au LTHE, à partir des sorties du modèle GFS (NOAA)  Δt = 24h,  produites 1 fois par jour (06 hTU),  échéance = 7 jours  échelle : BV N0 N1 N2 P20 P P90 Loire Supérieure, 20 oct. 2009

14 Prévisions de précip. journalières
Évaluation des prévisions de précipitations journalières Données opérationnelles : 6 bassins, ~ 40 pluviomètres, Pour la mise en vigilance : détermination du quantile optimal à surveiller  scores issus du tableau de contingence Jolliffe and Stephenson, 2003 TSS = bonnes alertes + bonnes « non alertes » parfait = 100%  pluie / non pluie : utilisation du quantile Q60 pour ANA24 et Q20 EPS24 perf. similaires ~55%  forts cumuls (e.g. 1/4 pluie décennale) : utilisation du quantile Q90 pour ANA24 et EPS24 ANA24(~80%) meilleures que EPS24 (~20%)  perte de performance avec l’échéance

15 Prévisions de précip. journalières
Évaluation des prévisions de précipitations journalières Pour la prévision hydrologique = évaluation des distributions compétence du CRPS : Stanski et al, 1989 amélioration du CRPS / référence (climatologie)  décomposition Finesse / Justesse Bontron, 2004  ANA24 (~40%) meilleures que EPS24 (~30%)  EPS24 : peu justes, très fines  sous-dispersives  ANA24 : moins fines que EPS24 mais plus justes - + Finesse Justesse

16 nécessité de corriger statistiquement
Prévisions de précip. journalières Évaluation des prévisions de précipitations journalières Fiabilité (reliability) des distributions ANA24 et EPS24  distribution F décomposée en F(0) et F+ (pour P > 0)  F(0) sous-estimée.  F+ surestimée, d’autant plus marquée que F(0) → 1 (« sec ») F 1  nécessité de corriger statistiquement F+ F(0) Pluie

17 Prévisions de précip. journalières
Correction des prévisions de précipitations journalières Besoin d’archives de prévisions longues et homogènes  Disponible uniquement pour ANA24 Sources de biais des prévisions ANA24  biais interne : hétérogénéité des archives météo et pluvio longueur temporelle résolution spatiale  biais externe : erreur de prévisions du modèle météo « source » mais archive de prévisions indisponible  correction du biais interne uniquement

18 Prévisions de précip. journalières
Correction des prévisions de précipitations journalières Données  bassins  période : Diagnostic  F(0) fiable  F+ globalement fiable  F+ sous-estimée ou surestimée selon F(0) (probabilité de pluie nulle) Méthode de correction des distributions  anamorphose par transformation des quantiles de F+ selon F(0) Off: amélioration que je ne détaillerai pas mais que je vais vous illustrer

19 Prévisions de précip. journalières
Correction des prévisions de précipitations journalières Impact de la correction  jour prévu « sec » i.e. F(0) → 1  jour prévu « humide » i.e. F(0) → 0  gain en finesse ~10% F 1 avant correction après correction Pluie F 1 avant après Pluie

20 Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle
Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives Générateur stochastique de scénarios horaires de précipitations Gestion du cycle de fonctionnement opérationnel

21 Désagrégation temporelle
Générateur stochastique de scénarios horaires de précip. Adaptation spatiale : EPS24 = Thiessen, ANA24 déjà réalisée lors de l’adaptation statistique  Adaptation temporelle du pas de temps météo (24h) au pas de temps hydro (1h) Paramètres  NA nombre d’averses par épisode  DA durée de l’averse  ITEA durée de la période sèche entre averses  HPA volume de l’averse  HPMX maximum de pluie horaire  HEMA position de ce maximum

22 à retenir pour chaque classe
Désagrégation temporelle Générateur stochastique de scénarios horaires de précip. Conditionnement par les prévisions de précipitations Cumul sur 24h à partir de 6h TU Nombre de scénarios à retenir pour chaque classe Nombre total de scénarios Souhaités ex. 500~1000 X

23 Désagrégation temporelle
Générateur stochastique de scénarios horaires de précip. Conditionnement par les prévisions de précipitations Censure: Retenir ce scénario généré pour la classe [40-45] sauf si elle en contient déjà 120 Génération de scénarios marginaux Rajout/rejet du scénario 42mm en 24h t

24  Nouvelles prévisions disponibles
Désagrégation temporelle Générateur + Cycle de fonctionnement Rafraîchissement journalier (bi-journalier) des Prévisions météo (precip) Mise à jour horaire des distributions avec les précipitations observées A 6 hTU  Nouvelles prévisions disponibles prévision pour J prévision pour J+1 prévision pour J conditionnée par Pobs Or entre 6 et 12 hTU Pobs = 48.4mm échéance Pluie observée 6 18 18 30 42 54 temps [hTU] 12 Jour J Jour J+1 Jour J+2

25 Désagrégation temporelle
prévision pour J prévision pour J+1 prévision pour J+(J+1) Or depuis 6 hTU Pobs = 54.1 mm 18 hTU  combinaison des 2 distributions prévision pour J +(J+1) conditionnée par Pobs échéance Pluie observée 6 18 30 42 54 temps [hTU] Jour J Jour J+1 Jour J+2

26 Désagrégation temporelle
prévision pour J prévision pour J+1 6 hTU : Nouvelles prévisions disponibles  Processus réinitialisé Jour J Jour J+1 6 18 30 échéance 6 18 30 42 54 temps [hTU] Jour J Jour J+1 Jour J+2

27 Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle
Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives Exemples Impact de la correction statistique des prévisions de précipitations Prise en compte d’informations qualitatives complémentaires

28 Prévisions hydro. avec info à 24h
Élaboration des prévisions hydrologiques génération de scénarios horaires de précipitations conditionnés passé+ futur introduits dans le modèle hydrologique TOPSIMPL « traces hydrologiques », synthétisées par enveloppes quantiliques

29 Prévisions hydro. avec info à 24h
Exemple : Gardon à Anduze - 6 sept hTU 06:00 ANALOG Nelles prévisions : distributions pour J EPS

30 Prévisions hydro. avec info à 24h
Exemple : Gardon à Anduze - 6 sept hTU 12:00 ANALOG Pobs depuis 6hTU mm EPS

31 Prévisions hydro. avec info à 24h
Exemple : Gardon à Anduze - 6 sept hTU 18:00 ANALOG Combine J et J Pobs depuis 6hTU : 54.1 mm  EPS trop fines  ANALOG moins fines mais plus justes EPS

32 Prévisions hydro. avec info à 24h
Retour sur l’épisode du 6-8 sept. 2005 Nîmes Le Lez à Montpellier Gardon à Anduze Pobs = 256 mm

33 Prévisions hydro. avec info à 24h
Effet de la correction des prévisions de précipitations Exemple : Gardon à Anduze - 21 nov hTU 06:00 originale  Effet de la correction des prévisions de précip. sur les prévisions hydro. dépend de son amplitude  Effet peu marqué en moyenne corrigée

34 ... début des pluies dans environ 12 heures...
Prévisions hydro. avec info à 24h Prise en compte d’informations qualitatives complémentaires Exemple 1 : Gardon à Anduze - 6 sept hTU Exemple 2 : Ardèche à Vogüé - 16 nov hTU Le front froid devrait franchir les versants cévenols demain en début de matinée et entraîner un arrêt des pluies entre 2 et 5hTU sur ces versants… + sans avec ... début des pluies dans environ 12 heures...  Intérêt / nécessité ? d’une information complémentaire sur la répartition infra-journalière des cumuls de précipitations + sans avec

35 Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle
Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives Prévisions infra-journalières de précipitations Prévisions hydrologiques à partir d’informations quantitatives infra-journalières

36 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions infra-journalières de précipitations (existantes) 1) Prévisions d’ensemble EPS  51 « traces »  Δt = 6h,  produites 2 fois par jour 00 et 12 hTU, intégrées à 6 et 18 hTU  échéance = 10 jours  grille de résolution 0.70°( ) puis 0.45° ( ) Δt=6h Δt=12h 2) Prévisions par analogie  OPALE (Compagnie Nationale du Rhône) : rafraîchissement 4 fois par jour (0, 6, 12 et 18 hTU) échéance de 96h archive pluviométrique : à partir de pluviographes mais ~ 15 ans, jugée insuffisante  développement de notre propre approche par analogie

37 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions par analogie à 12h (à développer) Archives disponibles  archives météorologiques NCEP/NCAR : 2.5° champs à 0 et 12 hTU (LTHE) ERA-40 : ° champs à 0, 6, 12 et 18 hTU  archive pluviométrique SAFRAN/France : 8x8 km² pas de temps horaire Évaluation de l’archive pluviométrique pour Δt < 24h  Gardon à Anduze et Ardèche à Vogüé  période : automnes  cohérence des précip. / réf  coeff. corrélation R R² 6h 12h 24h Sans seuil 0.64 0.77 0.96 P>0 0.59 0.75 0.95 P>P90 0.42 0.58 0.85  à 12h acceptable...

38 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions par analogie à 12h Optimisation de la méthode à 12h  15 bassins (Cévennes-Vivarais, Loire Supérieure, Côte d’Azur)  distinction des cumuls 06 – 18h et 18 – 06h  calibration : et validation :  1ère analogie sur champs géopotentiels : critère Teweless-Wobus  2ème analogie sur humidité : critère RMSE  critère d’optimisation : CRPS Fenêtre spatiale du niveau 1 Fenêtres spatiales du niveau 2

39 2nd niveau d’analogie : pt grille 32 ~Nîmes
Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions par analogie à 12h Optimisation de la méthode des analogues à 12h 2nd niveau d’analogie : pt grille 32 ~Nîmes 1er niveau d’analogie : Z 500 500 700 700 850 850 925 925 RH 1000 1000 colonne colonne PWA Pluie Pluie P06-18 6 18 P06-18 6 18 P18-06 18 30 P18-06 18 30 N1 = 25 CRPS calage : 38.4% validation : 40.0% N1 = N2 = 30 CRPS calage : 43.2% validation : 45.3%

40 Prévisions quantitatives à 6/12h
Evaluation des prévisions de précipitations en 12h Évaluation des prévisions de précipitations en 12 h  EPS12 : échantillon « prévision réelle » CRPS ~33% finesse de 85% à 60% selon l’échéance justesse négative !  ANA12 : échantillon « prévision parfaite » !! utilisation des réanalyses NCEP/NCAR au lieu des sorties GFS i.e. ne prend pas en compte l’erreur de prévision des champs météo CRPS ~38% (1 niveau) ~43% (1 niveau) finesse ~39% (1 niveau) ~44% (1 niveau) justesse ~39% (1 niveau) ~44% (1 niveau)

41 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions hydrologiques avec info. quantitatives à 6 / 12h Première méthode : utiliser directement les traces EPS à 6 h  Désagrégation légère 6 h 1 h (intensité moyenne)  Exemple 1 : Ardèche à Vogüé - 16 nov hTU 18:00 Pobs  Bonne chronologie mais justesse insuffisante

42 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions hydrologiques avec info. quantitatives à 6 / 12h Première méthode : utiliser directement les traces EPS à 6 h  Désagrégation légère 6 h 1 h (intensité moyenne)  Exemple 1 : Ardèche à Vogüé - 16 nov hTU  Exemple 2 : Gardon à Anduze - 6 sept hTU 18:00 Pobs  Qualité des prévisions de débits : dépend aussi de la chronologie proposée par les EPS

43 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions hydrologiques avec info. quantitatives à 6 / 12h Seconde méthode : utilise les distributions prévues par EPS12 et ANA12 mais Δt = 12h, trop grossier pour le modèle hydro.  Désagrégation lourde via le générateur stochastique : - génération des N scénarios sur le 1er pas de 12 h - puis génération supplémentaire sur le 2nd pas de 12 h après tirage du n° du scénario de la première partie - et contrôle de la distribution combinée à 24 h

44 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions hydrologiques avec info. quantitatives à 6 / 12h Seconde méthode : EPS12  Exemple : Ardèche à Vogüé - 17 nov hTU 06:00  Bonne discrimination temporelle des périodes « sèches » et « humides »  Mais toujours manque de justesse des prévisions EPS

45 Prévisions quantitatives à 6/12h
Prévisions hydrologiques avec info. quantitatives à 6 / 12h Seconde méthode : ANA12  Exemple : Ardèche à Vogüé - 17 nov hTU 06:00 Distributions sur l’échéance complète ANALOG à 24h  discrimination périodes « sèches » et « humides » moins performante que EPS12  ANA12 : sur-dispersive, effet conjoint de la méthode et de l’archive pluviométrique ?

46 Prévisions quantitatives à 6/12h
Résumé Première méthode : utiliser directement les traces EPS à 6 h  EPS : bonne chronologie des « traces » manque de justesse  sous-dispersive Seconde méthode : utilise les distributions prévues par EPS12 et ANA12 + générateur horaire  EPS12 : bonne discrimination des périodes « sèches » et « humides » manque de justesse  ANA12 : discrimination moins performante que EPS12 prévisions sur-dispersives : méthode + SAFRAN à 12h ?  retour aux prévisions ANALOG à 24 h ?

47 Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle
Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives Principe Prévisions hydrologiques

48 Approche mixte Principe de l’approche mixte
Approche mixte : volume par ANA24 et chronologie par EPS  Information quantitative : ANA Δt = 24 h rafraîchissement journalier à 6 hTU  Information complémentaire qualitative : EPS Δt = 6 h rafraîchissement 2 fois par jour, à 6 et 18 hTU  Désagrégation en 2 temps : 24  6 h : tirage du volume à désagréger dans la distribution ANA24 + tirage de la « trace » EPS utilisée comme indicatrice 6  1 h : désagrégation légère (intensité moyenne)

49 Approche mixte Prévisions hydrologiques
Anticipation de la réaction du bassin  Exemple : Ardèche à Vogüé - 16 nov hTU 06:00 ANA EPS à 6h ANA24 seule ANA info début pluie

50 Approche mixte Prévisions hydrologiques Estimation du pic de crue
 Exemple 1 : Ardèche à Vogüé - 16 nov hTU ANA EPS à 6h 18:00 ANA24 seule

51 Approche mixte Prévisions hydrologiques Estimation du pic de crue
 Exemple 2 : Gardon à Anduze - 22 nov hTU ANA EPS à 6h 06:00 ANA24 seule

52 Approche mixte Limites de l’approche mixte
 Rafraîchissement de l’info. quantitative 1 fois par jour  Conditionnée par la qualité des prévisions ANALOG  Conditionnée par la qualité des chronologies des « traces » EPS  Précip. obs. sur le premier pas de temps EPS parfois incompatibles avec les chronologies proposées

53 Plan de la présentation
Prévisions de Précipitations Journalières Désagrégation Temporelle Prévisions Hydrologiques avec information quantitative à 24h Prévisions quantitatives à 6/12h Prévisions Hydrologiques selon une approche mixte Conclusions et Perspectives

54 Conclusions Chaîne de prévision hydrologique :
approche modulaire souple : faisabilité O.K.! Prévisions de précipitations disponibles  EPS24 : sous-dispersive  ANA24 : moins fine mais plus juste  correction stat. nécessaire : pas déterminante en débits Désagrégation au pas de temps hydrologique horaire  générateur stochastique, si nécesssaire – adapté au cycle de fonctionnement : rafraîchissement journalier et mise à jour horaire (Pobs) – conditionnements par le passé (Pobs) et par le futur (prévisions météo)

55 Conclusions Chaîne de prévision hydrologique
Prévisions de débits  reflète les perf. des prévisions de précip. : finesse, justesse  influence de la correction stat. : peu marquée prise en compte d’info. qualitative supplémentaire : améliore les prévisions !  apport nécessaire d’information complémentaire sur la répartition infra-journalière (temporelle) des cumuls prévus de précipitations

56 Conclusions Prévisions quantitatives infra-journalières
Sources de Prévisions de précipitations à 12h  EPS12 : manque de justesse ANA12 : développement de la méthode des analogues pour des prévisions bi-quotidiennes utilisation de SAFRAN/France comme archive pluvio, mais limitée à 12h Prévisions Hydrologiques  trace EPS à 6h : bonne chronologie, déficit en volume  EPS12 : bonne discrimination « sec » vs. « humide », déficit en volume  ANA12 : discrimination peu performante  Bilan : petit gain par second rafraîchissement à 18 hTU mais performance insuffisante d’où …

57 Conclusions Notre meilleur choix (à ce jour) : Approche Mixte Prévisions de précipitations  ANALOG à 24h : pour cumuls journaliers prévus + EPS à 6h : pour chronologies prévues des précipitations (1 par trace) Impacts sur le cycle de fonctionnement  rafraîchissement de l’info quantitative : 1 fois par jour  mais requiert double connexion à 2 modèles météo 1: pour le volume en 24h 2: pour chrono. en 6h Impacts sur la performance des prévisions hydrologiques  meilleure anticipation de la réaction du bassin  meilleure estimation du pic de crue

58 Perspectives  Prévisions hydrologiques
 outils « simples »  contrôle par l’hydrologue  personnalisable SPC Alpes Nord Vers une couverture spatiale continue ? O.K. sur le tiers Sud-Est :  archive continue de précip. à 24h : Gottardi  possible découpage hydrologique + modélisation hydro. semi-distribuée associée F. Gottardi, 2009 50 km² 500 km² L. Bonnifait

59 Perspectives  Prévisions hydrologiques
 outils « simples »  contrôle par l’hydrologue  personnalisable SPC Alpes Nord Prise en compte de l’incertitude de modélisation  approche multi-modèles : TOPSIMPL + GR3P, MORDOR, ...  plusieurs jeux de paramètres équifinaux (GLUE, ...)

60 MERCI DE VOTRE ATTENTION !
L’EPISODE HYDROLOGIQUE DU 18 au 20 OCTOBRE 2006 DANS LA VALLEE OBSCURE (GARD) MERCI DE VOTRE ATTENTION ! Claude MARTIN, Jean-François DIDON-LESCOT, Joël JOLIVET, Jean-Marc DOMERGUE et Dominique RAY