OHM-CV : Méthode des analogues

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1. Méthode des analogues

   
   

1.1. Principe

 
   

La méthode proposée ici, permet de prévoir des cumuls journaliers de précipitations sous forme de probabilité à l'échelle locale à partir de prévisions météorologiques établies à l'échelle synoptique. Cette approche considère que les situations synoptiques que nous allons connaître aujourd’hui, ou dans les jours à venir, se sont déjà produites dans le passé sous une forme plus ou moins voisine. Alors, si l’on dispose d’une longue archive et si l’on sait reconnaître, et donc caractériser correctement une situation synoptique, on peut s’attendre à ce qu’une cause semblable (la situation météo « cible » ), donne statistiquement des effets similaires (température, précipitations, etc..) de ceux observés sur les situations « analogues » . Cette idée, proposée par E. Lorenz (1969) aux Etats-Unis, a été reprise en France par D. Duband (1970) et exploitée depuis à EDF pour la prévision opérationnelle des précipitations.

Accéder aux prévisions

   

A partir d'une prévision des situations synoptiques à venir (issues d'un ou plusieurs modèles météorologiques déterministes), on recherche dans une longue archive météorologique les situations passées analogues. L'ensemble des précipitations passées observées lors de ces situations analogues permet d'élaborer des prévisions de précipitations et de quantifier leur incertitude. Ainsi, la méthode des Analogues offre une réponse au besoin en prévision de précipitations à courte et moyenne échéance (1 à 7 jours) sur des bassins versants de taille moyenne (200 à 2000 km2). Elle permet notamment une mise en vigilance (astreinte des services d'intervention, gestion des ouvrages hydrauliques, ...) voire une mise en alerte (mise en sécurité des biens et des personnes) des services opérationnels quelques jours avant une situation à risque.

 

   

Cette méthode a été appliquée à d’autres variables comme le risque avalancheux (Ch. Obled 1979) et améliorée progressivement au cours des années 1980. Jusque dans les années 1990 sa principale limitation venait des archives météorologiques, que chaque utilisateur devait constituer laborieusement et mettre à jour au fil du temps. Avec l’avènement des grandes réanalyses du climat, américaines d’abord (NCEP/NCAR) puis européennes (ERA40) on dispose désormais d’archives météorologiques de 40 ou 50 ans sur l’ensemble de la planète, ce qui a permis des recherches exploratoires et des optimisations bien plus exhaustives (S. Guilbaud, 1997 , puis G. Bontron, 2004 ).

   

1.2. Derniers développements

 
   

La version qui est utilisée pour cette démonstration est la plus avancée actuellement. Elle a été développée par Guillaume Bontron dans le cadre de sa thèse (2004), dirigée par Ch. Obled et financée par le programme « Risque Inondation » du Ministère de l’Environnement. Pour ce faire, on a défini deux ordres d'analogie successifs :

  • 1er ordre : on utilise deux variables d'analogie, à savoir les géopotentiels HGT 1000 hPa et 500 hPa, respectivement à 12h et 24h.
  • 2nd ordre : on utilise le produit de l'humidité relative (RHU) et l'eau précipitable (PWA) à 12h et 24h.

    Pour chaque groupement de bassins relativement proches, on a également défini une fenêtre d'analogie optimale, c’est à dire la zone géographique (environ 2500x1500 km) sur laquelle la situation cible et les situations analogues doivent se ressembler. Ces fenêtres sont actuellement au nombre de 7.

    Pour les prévisions présentées, nous adoptons d'abord le modèle d'ordre 2 utilisant les 2 champs de géopotentiels et l'humidité pour effectuer la prévision pour les échéances de J à J+2 inclus. Au delà de cette échéance (J+3 à J+6), nous utilisons le modèle d'ordre 1 comprenant seulement les 2 champs de géopotentiels. En effet, la prévision des humidités par les modèles météo est bonne pour les premières échéances (jusqu'à J+2), mais elle se dégrade rapidement au delà de cette échéance.

    Enfin, il faut considérer qu’en utilisation opérationnelle, la méthode dépend du modèle qui l’alimente... On cherche donc à l’optimiser pour compenser les biais du modèle et la perte de fiabilité avec l'échéance. N. Thévenot, dans son travail de DEA (2004), a optimisé ainsi nos deux algorithmes de recherche d'analogues en s’appuyant sur les prévisions du centre européen (CEP). Il en a conclu qu'il fallait prendre un nombre d'analogues croissant avec l’échéance (de 30 pour J à 820 pour J+6), afin de prendre en compte la dégradation progressive des prévisions météorologiques et de se rapprocher de la climatologie.

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    1.3. Evaluation au cours de l'expérimentation MAP

     
       

    La méthode des analogues a été récemment mise en œuvre pour un ensemble de bassins versants alpins dans le cadre de l'expérimentation MAP (Mesoscale Alpine Programme – 1999). Ses performances ont pu être évaluées et comparées favorablement à celles du modèle ARPEGE de Météo France (Djerboua, 2001; Bontron et al., 2001 ). Aujourd'hui, la disponibilité des réanalyses du NCEP/NCAR ouvre par ailleurs d'intéressantes perspectives d'utilisation de l'approche des analogues en terme d'études climatiques.

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    2. Les groupements pluviométriques

       
       

    Nous présentons ici les prévisions quantitatives de précipitations, adaptées par la méthode des Analogues, sur un sous-ensemble de bassins ou groupements pluviométriques qui avait été retenus dans le programme RIO du Ministère de l’Environnement (2001-2004). Naturellement, la méthode peut être étendue à n’importe quel bassin. Il suffit pour cela de fournir son archive pluviométrique à partir de 1953 et d’adapter éventuellement la fenêtre d'analogie météorologique si ce bassin ne tombe pas dans une fenêtre optimisée existante. Pour un bassin ou groupement pluviométrique, l’archive contient une estimation journalière de la pluviométrie sur le bassin ; calculée à partir de 4 à 12 pluviomètres selon la superficie du bassin.

    Nous disposons au total de 71 groupements pluviométriques (48 EDF, 6 Piémont, 13 RIO et 4 DIREN Loire). La sélection que nous présentons en démonstration, est constituée des groupements suivants :

       


    Les groupements sélectionnés pour les prévisions de précipitations "Analogues"

    • Dans la fenêtre OHM-CV:
      • Haute Ardèche
      • Gardon d'Anduze
      • Hérault
    • Ailleurs, en France:
      • Siagne
      • Paillon
      • Y_Grenoblois
      • Belledonne - Grésivaudan

       

    3. Description des figures

       
       

    Les prévisions quantitatives de précipitations adaptées par la méthode des Analogues sont présentées sous trois formes graphiques: (i) distribution des précipitations journalières, (ii) évolutions temporelles des quantiles de cette distribution et (iii) cartes "Risque" pour les quantiles 60 et 90% de J à J+6.

    Les figures s'appuient sur la prévision émise le 29/03/07 pour le 31/03/07 sur le Gardon d'Anduze.

       

    3.1 Distributions des précipitations journalières

     
       

    On présente les distributions de la prévision, avec un nombre d'analogues différents selon l'échéance. On pointe également, par des losanges, la distribution des 10 meilleures analogues pour montrer si la prévision globale est fiable ou non. Dans le cas où les deux distributions se confondent (i.e. les 10 meilleures et toutes les analogues), on peut dire que la prévision est fiable, puisqu'on arrive à trouver des situations très proches et homogènes. Par contre, si les deux distributions sont très écartées l'une de l'autre, cela revient à dire qu'on a du mal à trouver dans notre archive des situations qui ressemblent à la situation prévue. Cette comparaison entre les deux distributions nous permet donc de fournir une sorte d'indice de confiance

       


    Distribution des précipitations "analogues" - Exemple du 29 mars 2007

    Le titre de cette figure indique successivement (entre parenthèses: exemple du 29/03/07):

  • Le nom du groupement pluviométrique sur lequel on émet la prévision (Gardon d'Anduze)
  • Le jour d'émission de la prévision (29/03/07)
  • La période concernée par la prévision (du 31/03/07à 6hTU au 01/04/07à 6hTU - Temps Universel)

    La pluie décennale (P10) est reportée en traits pointillés. P10 correspond à la pluie maximale journalière de chaque année ayant un temps de retour moyen de 10 ans.

    Pour connaître les quantiles des précipitations (20%, 60% et 90%), on détermine les valeurs de précipitations ayant respectivement une probabilité au non dépassement de 20, 60 et 90%. Ainsi, avec l'exemple présenté, cela signifie qu'on a une probabilité de 90% de ne pas dépasser 50mm, i.e. une probabilité de 10% de dépasser ces 50mm.

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    3.2 Evolution temporelle des quantiles

     
       


    Evolution temporelle des quantiles de précipitations - Exemple du 29 mars 2007

    Sur ce graphique, on présente les trois quantiles : 20, 60 et 90%, déterminés à partir des distributions des précipitations journalières pour chaque échéance (J à J+6). On rappelle tout d'abord ce qui a été prévu lors des trois derniers jours. Ensuite, on émet la prévision pour la journée en cours et les 6 échéances suivantes. Afin de mieux représenter l'importance relative des prévisions, on a indiqué la pluie décennale de chaque groupement P10 en traits pointillés.

       

    3.3 Cartes "Risque"

     
       


    Carte "Risque" - Exemple du 29 mars 2007

    La carte "Risque" montre la France avec ses principaux cours d'eau. Le titre de la carte indique successivement:

  • Le quantile de précipitations (60% ou 90%) représenté. Dans l'exemple présenté, il s'agit du quantile 90%
  • Le jour d'émission de la prévision, à savoir le 29/03/07 pour l'exemple présenté.
  • La période concernée par la prévision, allant de 6hTU à 6hTU. Ici, la prévision est donnée pour la période du 31/03/07 à 6hTU au 01/04/07 à 6hTU.

    La légende est positionnée sur la droite de la figure. Elle indique la valeur du quantile de précipitations spécifié dans le titre, rapportée à la pluie décennale (P10). Plus la couleur tend vers le rouge foncé, plus le quantile 90% des précipitations prévues sur les 24h, se rapproche (voire dépasse) la pluie décennale et donc plus on s'attend à avoir des précipitations fortes. Dans l'exemple du 29/03/07, on voit que le quantile 90% du Gardon d'Anduze se situe dans le jaune, correspondant à 4/10 de la pluie décennale.

    Les losanges représentent les bassins/groupements sur lesquels on fournit les prévisions quantitatives de précipitations adaptées par la méthode des Analogues.

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    Références citées

       
       

    Bontron, G., 2004 : Prévision quantitative des précipitations : adaptation probabiliste par recherche d'analogues - utilisation des réanalyses NCEP/NCAR et application aux précipitations du sud-est de la France. Institut National Polytechnique de Grenoble, 262 p. Prix de thèse INPG 2005 pour l’Ecole Doctorale « Terre, Univers, Environnement », Directeur de thèse : Ch. Obled.

    Djerboua, A., 2001 : Prédétermination des pluies et crues extrêmes dans les Alpes franco-italiennes - Prévision quantitative des pluies journalières par la méthode des Analogues. Ecole Doctorale Terre Univers Environnement. Grenoble, Institut National Polytechnique de Grenoble: 240 p.

    Duband, D., 1970 : Reconnaissance dynamique de la forme des situations météorologiques. Application à la prévision quantitative des précipitations. Thèse de 3ème cycle de la Faculté des Sciences de Paris.

    Guilbaud, S., 1997 : Prévision quantitative des précipitations journalières par une méthode statistico-dynamique des recherche d'analogues - Application à des bassins du pourtour méditerranéen. Ecole Doctorale Terre Univers Environnement. Grenoble, Institut National Polytechnique de Grenoble: 386 p.

    Lorenz, E., 1969 : Atmospheric predictability as revealed by natural occuring analogues. Journal of the Atmospheric Sciences, 26, pp 636-646.

    Thévenot, N., 2004 : Prévision quantitative des précipitations : Adaptation par une méthode d'Analogie de la prévision d'ensemble du CEPMMT - Aspects opérationnels. Mémoire de Master 2 TUE, Grenoble.

    Contribution à cette page web : G. Bontron, B. Boudevillain, J. Chardon, A. Djerboua, R. Marty, Ch. Obled et I. Zin