Intégration des pluies prévues du système AROME-PI dans le système AIGA

Integrating rainfall forecasts from the AROME-PI system into AIGA

Demargne, J. ; Javelle, P.

Type de document
Rapport scientifique
Langue
Français
Affiliation de l'auteur
HYDRIS HYDROLOGIE FRA ; IRSTEA AIX EN PROVENCE UR OHAX FRA
Année
2015
Résumé / Abstract
Cette étude a été réalisée pour le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) pour analyser l’amélioration du système d’avertissement sur la possibilité de crues rapides AIGA en intégrant des prévisions de pluie future à courte échéance et fine résolution spatio-temporelle et en prenant en compte leurs incertitudes. Le SCHAPI développe actuellement un service d’avertissement automatisé valable sur l’ensemble de la France, qui sera complété par un service expertisé d’avertissement sur des bassins dits prioritaires. Ce service expertisé concerne les bassins avec des temps de réaction courts compris entre 2h et 6h et avec des enjeux particuliers. Pour améliorer la caractérisation et l’anticipation des crues soudaines, l’objectif est d’intégrer des prévisions immédiates (appelées nowcasts) de courte échéance et à haute résolution spatio-temporelle, notamment les prévisions du modèle AROME de Météo-France. Les prévisions de pluie mises à disposition par Météo-France sont les prévisions immédiates du modèle AROME, dites AROME-PI, de type déterministe, au pas de temps de 15 minutes pour une échéance de 6 heures, à la résolution de 2,5 km, réactualisées toutes les heures (Auger et a l. 2015). La fine résolution d’AROME permet de modéliser les processus convectifs, qui sont essentiels pour les alertes aux crues rapides. Les prévisions déterministes successives sont utilisées pour produire des prévisions d’ensemble au pas de temps horaire par décalage temporel, appelées AROMEPI-timelag, avec 6 membres (les prévisions d’AROME-PI plus anciennes étant complétées par la pluie nulle pour les plus longues échéances non couvertes par AROME-PI). L’utilisation de prévisions d’ensemble de pluie et débit a permis de définir des prévisions probabilistes en fonction du nombre de membres dépassant le seuil considéré. L’analyse de l’apport des prévisions de pluie immédiate a porté sur 3 événements de crue de septembre 2014, mi-novembre 2014 et fin novembre 2014. Les simulations et prévisions de débit sont issues du modèle hydrologique semi-distribué dit opérationnel pour le futur système AIGA, avec les paramètres calibrés et régionalisés de la fin 2014 (Organde 2014). L’analyse a concerné les 185 bassins versants jaugés de surface entre 10 et 992 km2 dans la zone Grand Sud, zone touchée par les 3 événements étudiés. Pour analyser l’apport des prévisions déterministes AROME-PI et prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag, différentes prévisions déterministes de référence sont également évaluées : la prévision de pluie persistante (en maintenant sur toute l’échéance de prévision, la dernière pluie observée au moment de l’initialisation de la prévision), la prévision de pluie « parfaite » (i.e. pluie observée) pour montrer l’impact des erreurs et des incertitudes des prévisions d’ensemble de pluie, et la prévision de pluie nulle. Comme pour l’étude portant sur la mise à jour du paramétrage de la modélisation hydrologique d’Organde en 2015, l’évaluation de la qualité des alertes s’est basée sur le dépassement d’un seuil de débit relatif correspondant à une période de retour de l’ordre de 2 ans. Cette approche permet de « débiaiser » les sorties du modèle hydrologique. L’évaluation des avertissements a inclus différents critères de contingence pour décrire la fiabilité, la précision et le biais en fréquence des dépassements prévus de seuil de débit, ainsi que l’anticipation des dépassements. Par ailleurs, les prévisions de pluie et de débit ont été évaluées avec le système de vérification EVS (Brown et al. 2010) en sélectionnant des critères pour décrire le biais relatif et la corrélation des moyennes des ensembles avec les observations, ainsi que le gain en termes d’erreur en probabilité et de discrimination pour les dépassements de quantiles. L’évaluation des prévisions a concerné les 56 bassins les plus touchés par les 3 événements. Comme la chaîne d’avertissement testée dans cette étude est basée sur le dépassement d’un seuil relatif de débit, les prévisions de débit ont été comparées aux débits simulés. Les résultats de l’évaluation des prévisions de pluie de bassin ont permis d’identifier le biais conditionnel des moyennes des ensembles de pluie, qui ont tendance à surestimer les faibles pluies et à significativement sous-estimer les fortes pluies. Mais les ensembles montrent une bonne capacité à discriminer les dépassements des seuils de quantiles observés 80% (issus de la chronique de pluie observée sur l’année 2014), notamment pour les 4 premières heures d’échéance. Pour la comparaison des prévisions de débit avec les débits simulés, l’évaluation a montré un biais négatif des ensembles AROMEPI-timelag pour les échéances les plus longues dû aux sous-estimations des pluies AROME-PI et à l’intégration des pluies nulles pour certains des membres de l’ensemble. Cependant, on note également des erreurs de surestimation pour les débits moyens et certains débits forts. En comparaison avec la prévision probabiliste climatologique (pour toutes les échéances) et la prévision persistante (pour les échéances de plus 2 heures), les ensembles ont de meilleures performances pour la détection des dépassements du quantile de débit simulé de 80%. Les résultats sont relativement similaires entre la prévision persistante et la prévision AROMEPI-timelag pour la première heure d’échéance de prévision. Du fait de l’échantillon réduit des prévisions pour les 3 événements étudiés, l’analyse des dépassements prévus concerne les quantiles simulés de débit de 80% (estimés à partir des simulations de l’année 2014), qui ont des valeurs inférieures aux valeurs de seuil relatif de débit utilisées pour générer les avertissements dans le système AIGA. L’évaluation des avertissements prévus avec AROME-PI en comparaison au système AIGA actuel (qui n’intègre pas de prévision de pluie) a inclus 524 dépassements et non-dépassements sur les 185 bassins versants étudiés et les 3 événements. La prévision déterministe AROME-PI et la prévision d’ensemble AROMEPI-timelag n’utilisant qu’un seul membre pour déclencher l’avertissement de dépassement obtiennent des scores de contingence très similaires. Elles permettent une amélioration des avertissements en termes de détection (gain de l’ordre de 20%) mais avec une légère dégradation du taux de fausses alertes et donc une perte de fiabilité (perte de l’ordre de 13%). L’utilisation des prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag prenant en compte 3 ou 6 membres de l’ensemble pour déclencher les avertissements permet de contrebalancer cette tendance à générer des fausses alertes plutôt que des alertes manquées ; l’utilisation des prévisions AROME-PI et AROMEPI-timelag sur une échéance de 3 heures permet également d’obtenir une légère amélioration. Le taux de détection obtenu est supérieur à 60%, mais la fiabilité reste légèrement inférieure à celle du système AIGA actuel (perte de l’ordre de 5%). En termes d’anticipation, les gains avec la prévision déterministe AROME-PI et la prévision d’ensemble AROMEPI-timelag pour l’échéance de 6 heures sont très significatifs : gain moyen en anticipation de 5 heures pour les 64 dépassements simulés par AIGA et de 6 heures pour les 37 dépassements observés. En conclusion, cette étude montre l’intérêt d’inclure, dans la modélisation hydrologique du système AIGA, les prévisions immédiates de pluie AROME-PI et les prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag, pour améliorer significativement l’anticipation des détections de dépassement de seuil vis-à-vis des détections du système actuel sans pluie future. L’approche pragmatique de construction de prévisions d’ensemble en utilisant les prévisions déterministes successives a permis de définir des avertissements avec différents niveaux de probabilité afin de moduler le niveau de probabilité déclenchant l’avertissement. Cependant, il est nécessaire d’analyser le taux de détection et la fiabilité des dépassements prévus en fonction de l’échéance de prévision et du niveau de probabilité pour définir les dépassements avec les prévisions d’ensemble, afin de gagner en anticipation tout en conservant une fiabilité comparable au système AIGA actuel. Ce type d’optimisation de la qualité des alertes, pour une meilleure détection des dépassements avec une anticipation améliorée et une fiabilité acceptable, doit également prendre en compte les enjeux pour l’ensemble de la chaîne d’avertissement et les besoins des utilisateurs. Des pistes d’amélioration pour la combinaison des prévisions immédiates avec des prévisions à plus longue échéance, la prise en compte des incertitudes de source hydrologique, l’amélioration des conditions initiales du modèle hydrologique, et l’utilisation des informations post-crue de dégâts notamment pour les bassins non jaugés, sont également discutées en conclusion. Le présent rapport constitue le livrable 00050 de la commande n°4500261231 du 15/04/2015 du marché « Mise en oeuvre de la méthode AIGA » n°2014-01-16, conclu entre IRSTEA et Hydris Hydrologie.

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