Cévennes-Vivarais - données élaborées - critique des données pluviométriques

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Objectifs

Cévennes-Vivarais
- Observation opérationnelle
   - Pluviomètres    - Radars
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   - Estimation des pluies par radar
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- Observation recherche
   - Météo GPS    - Précipitations
   - Observation multi-échelles des pluies, transferts d'eau et flux associés
   - Processus hydrologiques
   - Télédétection des rivières
   - Systèmes karstiques

Retours d'expérience
   - Sept. 2002 (Gard)
   - Sept. 2005 (Gard et Hérault)
   - Sept. 2007 (Slovénie)
   - Oct./Nov. 2008 (Cévennes,Gier)

Extrêmes / Historique
- Le projet ExtraFlo
- Pluies extrêmes :
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Bases de données
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Projets de recherche
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La technique de critique des données pluviométriques s’appuie sur le variogramme qui est défini comme la demi-espérance des carrés des différences entre les valeurs de pluie observées aux différents postes pluviométriques, en fonction de leur interdistance. La technique de critique considère l’ensemble de la distribution des carrés des différences dans chaque classe d’interdistances (voir figure ci contre) avec un intérêt particulier pour les points situés au-delà du quantile 95 %. On identifie ainsi un ensemble de pluviomètres présentant des écarts anormaux avec leurs voisins et l’on étudie ensuite en détail leurs données.

Figure ci-dessus : Illustration de la méthode de critique des données pluviométriques pour le cas des 8-9 septembre 2002 au pas de temps événementiel.

(a) Carte des cumuls de précipitation obtenue par krigeage des données pluviométriques sur une fenêtre centrée sur la zone touchée ;

(b) Nuage de points correspondant aux carrés des différences (petits points) en fonction de l’interdistance, avec la valeur moyenne du variogramme dans chaque classe (trait horizontal), le modèle de variogramme ajusté (courbe continue) et le quantile 95 % (traits horizontaux pointillés) de la distribution des carrés d’écarts dans chaque classe de distance.

(c), (d) et (e) : Les graphes c, d et e mettent en exergue les carrés des différences (carrés) relatifs à trois stations « suspectes ».

  • (c) Cas de Sommières, facile : la station présentant une valeur 10 fois plus faible que ses voisins (20 mm au lieu de 200 mm environ).
  • (d) Cas de Colognac, plus difficile : une valeur de 165 mm est observée dans une région à fort gradient (entre 200 et 695 mm pour les stations voisines) ; l’analyse des hyétogrammes a permis d’identifier une panne de transmission des données au cours d’une partie de l’événement.
  • (e) Cas d’Anduze, un contre-exemple : cette station, où le cumul maximum a été observé, montre des carrés d’écarts forts avec ses voisins proches et lointains sans que l’on puisse considérer cela comme irréaliste.

    Les deux derniers exemples montrent que la méthode ne saurait être automatisée et qu’il est indispensable d’étudier au cas par cas les stations suspectes, ce qui rend ces opérations de critique très lourdes.


    Contributions de Pierre-Emmanuel Kirstetter, Brice Boudevillain et Guy Delrieu (LTHE)