Precipitation and temperature ensemble forecasts from single-value forecasts

International audienceA procedure is presented to construct ensemble forecasts from single-value forecasts of precipitation and temperature. This involves dividing the spatial forecast domain and total forecast period into a number of parts that are treated as separate forecast events. The spatial domain is divided into hydrologic sub-basins. The total forecast period is divided into time periods, one for each model time step. For each event archived values of forecasts and corresponding observations are used to model the joint distribution of forecasts and observations. The conditional distribution of observations for a given single-value forecast is used to represent the corresponding probability distribution of events that may occur for that forecast. This conditional forecast distribution subsequently is used to create ensemble members that vary in space and time using the "Schaake Shuffle" (Clark et al, 2004). The resulting ensemble members have the same space-time patterns as historical observations so that space-time joint relationships between events that have a significant effect on hydrological response tend to be preserved. Forecast uncertainty is space and time-scale dependent. For a given lead time to the beginning of the valid period of an event, forecast uncertainty depends on the length of the forecast valid time period and the spatial area to which the forecast applies. Although the "Schaake Shuffle" procedure, when applied to construct ensemble members from a time-series of single value forecasts, may preserve some of this scale dependency, it may not be sufficient without additional constraint. To account more fully for the time-dependent structure of forecast uncertainty, events for additional "aggregate" forecast periods are defined as accumulations of different "base" forecast periods. The generated ensemble members can be ingested by an Ensemble Streamflow Prediction system to produce ensemble forecasts of streamflow and other hydrological variables that reflect the meteorological uncertainty. The methodology is illustrated by an application to generate temperature and precipitation ensemble forecasts for the American River in California. Parameter estimation and dependent validation results are presented based on operational single-value forecasts archives of short-range River Forecast Center (RFC) forecasts and medium-range ensemble mean forecasts from the National Weather Service (NWS) Global Forecast System (GFS)

Spatially distributed calibration of a hydrological model with variational optimization constrained by physiographic maps for flash flood forecasting in France

This contribution presents a regionalization approach to estimate spatially distributed hydrologic parameters based on: (i) the SMASH (Spatially distributed Modelling and ASsimilation for Hydrology) hydrological modeling and assimilation platform (Jay-Allemand, 2020; Jay-Allemand et al., 2020) underlying the French national flash flood forecasting system Vigicrues Flash (Javelle et al., 2019); (ii) the variational assimilation algorithm from (Jay-Allemand et al., 2020), adapted to high dimensional inverse problems; (iii) spatial constraints added to the optimization problem, based on masks derived from physiographic maps (e.g., land cover, terrain slope); (iv) multi-site global optimization, which targets multiple independent watersheds. This method gives a regional estimation of the spatially distributed parameters over the whole modeled area. This study uses a distributed rainfall-runoff model with 4 parameters to calibrate, with a spatial resolution of 1×1 km2 and a 15 min time step. Performances of the calibrated hydrological model and the parameters robustness are evaluated on two French study areas with 20 catchments in each, in spatio-temporal extrapolation based on cross-validation experiments over a 12-year period. Several spatial regularization strategies are tested to better constrain the high dimensional optimization problem. The model parameters are calibrated based on the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) computed for multiple calibration basins in the study area. Results are discussed based on the Nash-Sutcliffe Efficiency and the Kling-Gupta Efficiency criteria obtained on calibration and validation catchments for two subperiods of 6 years. Further work aims to improve the global search of prior parameter sets and to better balance the adjoint sensitivity with respect to the spatial constraints resolution and catchment characteristics. This will ensure a better consistency of simulated fluxes variabilities and enhance the applicability of the regionalization method at higher spatial scales and over larger domains.</p

Qualité des modèles numériques de terrain pour l'hydrologie. Application à la caractérisation du régime de crues des bassins versants

[Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]11 - VERSEAU / TRANSFEAUThe diversity of uses of Digital Terrain Models (DTMs), which rely on the extraction of various parameters from the elevation information, raises the question of how to evaluate data quality. Indeed, the quality of DTMs is often expressed simply as the accuracy of the elevation information. This is largely insufficient for a number of applications, in particular for hydrology. The aim of this work is to use DTMs and Earth observation data to regionalise a synthetic hydrological model, based on the Flow-Duration-Frequency approach, in order to characterise the flood regime of ungauged watersheds. Through statistical analysis, flood quantiles are estimated using the watershed descriptive parameters extracted from the remotely sensed satellite data. For this regionalisation method, it is necessary to analyse the quality of the extraction of drainage networks and watershed boundaries from the DTM, with the unique flow direction algorithm (designated D8). An original method of quality evaluation, based on the probabilistic representation of the extracted drainage networks and watershed boundaries, is proposed for analysing the impact of the bias induced by the grid orientation. The quality of extraction can thus be evaluated as a function of both the type of DTM and the characteristics of the observed terrain. The proposed evaluation criterion is then used to measure the impact of techniques for DTM re-engineering, which consist in modifying the elevation data in order to satisfy certain hydrological quality criteria. The enhanced reliability of the hydrological parameters extracted from the re-engineered DTM enables us to consider a downstream distance along flow path in order to define other spatially distributed variables.La multiplicité des utilisations des Modèles Numériques de Terrain (MNT), basées sur l'extraction de différents objets et paramètres à partir du plan altimétrique, pose des problèmes de qualité. La qualité des MNT est habituellement exprimée par rapport à la seule altitude, ce qui est insuffisant pour de nombreuses applications, notamment pour l'hydrologie. L'objectif de ce travail est d'utiliser les MNT et les données d'observation de la terre pour régionaliser un modèle hydrologique de synthèse de type débit-durée-fréquence, afin de caractériser le régime de crues de bassins versants non jaugés. Par analyse statistique, les quantiles de crues sont estimés grâce aux caractéristiques physiographiques du bassin versant déterminées à partir des données satellitaires. Pour ce travail de régionalisation, il est nécessaire d'analyser la qualité d'extraction du réseau hydrographique et des limites de bassins versants à partir d'un MNT raster, relative au schéma d'écoulement unidirectionnel. Une méthode originale de diagnostic qualité, basée sur la représentation probabiliste du réseau et des limites de bassin, est proposée afin d'évaluer l'impact des biais introduits par l'orientation de la grille numérique sur les calculs. Dès lors, la qualité d'extraction peut être analysée en fonction des caractéristiques du terrain modélisé et du MNT employé. Le critère d'évaluation proposé est utilisé pour mesurer l'impact de techniques de ré-ingénierie, consistant à modifier le plan altimétrique pour satisfaire à des critères de qualité d'ordre hydrologique. La fiabilité des extractions hydrologiques à partir du MNT après ré-ingénierie permet de prendre en compte la distance au réseau hydrographique suivant les chemins d'écoulement, afin de définir des variables issues d'une vision distribuée du bassin versant

Amélioration de l’approche AIGA par l’intégration des pluies prévues

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAUCette étude a pour objectif d’évaluer l’apport potentiel de l’intégration des prévisions de pluie dans le système d’anticipation des crues rapides AIGA pour améliorer la détection et l’anticipation des phénomènes de crues rapides. Ce travail prépare le développement d’un nouveau service de vigilance de crue pour le SCHAPI et les SPC, sur des bassins dits prioritaires, dont le temps de réaction varie entre 2h et 6h et pour lesquels des enjeux ont été identifiés concernant le risque de crue soudaine. Deux approches sont proposées pour intégrer les prévisions de pluie. La première approche s’appuie sur l’estimation de la pluie critique de bassin, nécessaire pour initier le dépassement du seuil de débit sur le bassin versant. La pluie critique est alors comparée avec les prévisions de pluie pour émettre ou non un avertissement de dépassement du seuil de débit. La deuxième approche consiste à intégrer directement les prévisions de pluie dans le modèle hydrologique du système AIGA pour générer des prévisions de débit. Cette approche est notamment pertinente grâce à la prise en compte des incertitudes de prévisions de pluie en intégrant des prévisions d’ensembles. Cette deuxième approche permet de considérer la distribution spatio-temporelle des pluies futures, alors que la première approche considère une pluie critique de bassin d’intensité constante et uniforme sur le bassin. Les alertes de dépassement de seuil de débit sont donc exprimées différemment pour chacune des deux approches : dépassement exprimé en termes de pluie par comparaison des prévisions d’ensemble de pluie avec la pluie critique de bassin pour la première approche ; dépassement exprimé en termes de débit pour la seconde approche par comparaison entre les prévisions d’ensemble de débit et le seuil de débit. Ces deux types d’alerte sont comparés aux alertes obtenues avec le système AIGA actuel, qui n’inclut aucune pluie future, pour illustrer l’apport potentiel de l’intégration de ces prévisions de pluie pour chacune des approches. Les alertes sont aussi comparées aux dépassements observés. L’évaluation porte sur les scores de contingence pour la détection des dépassements du seuil de débit et sur le degré d’anticipation des alertes. L’étude se base sur les améliorations de la modélisation hydrologique du système AIGA proposées par Organde (2013) pour l’extension du domaine d’applicabilité d’AIGA au territoire national. Trois zones d’étude ont été sélectionnées en partenariat avec le SCHAPI : Meuse-Moselle, Rhône-Cévennes, et Sud-Est. Les prévisions de pluie mises à disposition par Météo-France sont les prévisions déterministes horaires du modèle AROME, à la résolution de 2,5 km pour une échéance de 30 heures, produites 4 fois par jour. 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 AROME-timelag, avec 3 membres pour des échéances de 9h ou 12 h (suivant l’heure d’initialisation de prévision). L’utilisation de prévisions d’ensemble de pluie et débit a permis de définir une prévision probabiliste en fonction du nombre de membres dépassant le seuil considéré. Pour analyser l’apport des prévisions d’ensemble vis-à-vis de prévisions déterministes, différentes prévisions déterministes sont également évaluées : les prévisions déterministes AROME, la moyenne de la prévision d’ensemble AROME-timelag, et la prévision de pluie persistante

Assimilation des débits dans le modèle hydrologique du système AIGA

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAUCette étude a été réalisée pour le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) et l’Irstea pour tester l’impact d’une assimilation des observations de débit sur les performances du système d’avertissement aux crues rapides AIGA. En collaboration avec l’IRSTEA, 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. L’assimilation de données a pour objectif de mettre à jour le modèle en modifiant un ou plusieurs de ses éléments pour que la représentation des processus hydrologiques par le modèle et les sorties du modèle correspondent au mieux aux observations passées et présentes disponibles. Cette approche se base aussi sur le constat que le modèle et les observations sont deux sources d’information entachées d’incertitude. Cependant, pour cette étude, l’incertitude des observations est considérée comme largement inférieure aux incertitudes du modèle et donc elle n’est pas prise en compte. L’assimilation est mise en oeuvre en estimant, à l’instant de prévision, une correction régionalisée du taux de remplissage du réservoir de transfert du modèle horaire semi-distribué, qui correspond à l’état le plus en aval du modèle. La sélection des bassins « donneurs » se base sur les critères de distance maximale, nombre maximal de voisins, et similitude météorologique (i.e. la pluie de bassin sur les dernières 24 heures est en dépassement ou non-dépassement du seuil de 10 mm). Les différentes options d’assimilation sont testées avec le modèle hydrologique semi-distribué du système AIGA, en utilisant les paramètres calibrés et régionalisés de la fin 2014 (Organde 2014). L’analyse a porté sur les simulations de débit sur la période 2009-2012 pour les 694 bassins jaugés en France métropolitaine, ce jeu de bassins ayant été utilisé pour la calibration et régionalisation du modèle hydrologique. L’évaluation des performances des différentes options d’assimilation, en mode de validation croisée, se base sur les scores de contingence et de degré d’anticipation des dépassements d’un seuil de débit empirique correspondant à une période de retour de l’ordre de 2 ans (Organde 2015). Pour comparer avec le modèle actuel sans assimilation de données ni prévision de pluie, les dépassements sont estimés à partir des simulations issues des états du modèle tels que modifiés par les différentes options d’assimilation, sans inclure de pluie future. L’analyse des scores de contingence (prenant en compte l’anticipation des dépassements) a montré qu’aucune des méthodes régionales d’assimilation proposées ne permet d’améliorer conjointement le taux de détection et la fiabilité des dépassements vis-à-vis du système AIGA actuel sans assimilation. La méthode régionale avec une assimilation limitée aux pas de temps du début de l’événement permet d’améliorer la détection et l’anticipation, mais avec une augmentation significative du taux de fausses alertes. Le critère de similitude météorologique entre bassins « donneurs » et bassin « cible » semble avoir un impact positif mais limité. En effet, ce critère simple ne répond que très partiellement à l’objectif de choisir des bassins voisins « donneurs » ayant une similitude en termes de comportement hydrologique et de biais du modèle avec le bassin « cible » non jaugé. Cette première évaluation devrait se poursuivre en définissant des seuils relatifs de débit basés sur les simulations obtenues avec chacune des options d’assimilation, ce qui pourrait permettre de « débiaiser » les sorties du modèle. Il serait également intéressant de travailler sur une plus longue période pour utiliser des seuils de débit relatifs à des périodes de retour plus rares (10 ans par exemple). De plus, l’impact des méthodes d’assimilation doit aussi être évalué en mode de prévision, en utilisant, dans un premier temps, la pluie future « parfaite » pour analyser uniquement l’impact des mises à jour du réservoir de transfert (sans l’impact des incertitudes des prévisions de pluie). Différentes options de mise en oeuvre des méthodes d’assimilation restent à explorer, notamment en termes de : 1) correction additive du niveau de remplissage du réservoir de transfert ; 2) choix des bassins « donneurs » en faisant varier les critères de proximité géographique et similitude hydrométéorologique (par exemple en considérant les relations amont-aval des bassins) ; 3) prise en compte des incertitudes de l’assimilation en considérant un jeu de correction du réservoir de transfert basé sur l’ensemble des bassins « donneurs », et non sur une correction moyenne. Des techniques d’assimilation plus avancées devraient également être testées pour prendre en compte les incertitudes des observations de débit et des paramètres de mise à jour, tester la mise à jour d’autres états du modèle (réservoir du modèle journalier par exemple), et considérer que le modèle hydrologique peut être calibré et régionalisé en incluant la procédure d’assimilation. Enfin, la chaîne d’alerte AIGA devrait également être évaluée dans son ensemble, pour permettre d’optimiser les choix d’implémentation concernant les entrées du modèle (observations et prévisions de pluie, observations de débit), les paramètres et les états du modèle, ainsi que les seuils de débit pour produire les avertissements. Le présent rapport constitue le livrable 00020 de la commande n°4500261230 du 15/04/2015 du marché « Mise en oeuvre de la méthode AIGA » n°2014-01-16, conclu entre IRSTEA et Hydris Hydrologie

Application de la méthode de Flash Flood Guidance avec AIGA pour la prévision des crues éclairs en milieu non jaugé

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAULe développement de systèmes d’alerte de crues rapides reste difficile de par la nature de ces évènements, souvent très locaux et évoluant rapidement, ainsi que des données d’observations, généralement très limitées sur les petits bassins sujets à ce type d’évènements. Deux approches sont envisageables : 1) un suivi en temps réel des observations des stations de jaugeage de pluie et débit, à partir duquel un système d’alerte peut être mis en place, bien que ce service ne concerne que les bassins jaugés et offre une faible anticipation des crues rapides ; 2) la mise en place d’un système de prévision de pluie, pouvant être couplé avec un modèle de prévision de débit, qui permet de considérer les bassins non jaugés et de gagner potentiellement en anticipation. Cependant, les systèmes opérationnels de prévision hydrométéorologique ont souvent une échelle spatio-temporelle supérieure à celle des crues rapides. Et les incertitudes des prévisions, notamment pour les évènements pluvieux de type convectif, rendent difficiles l’utilisation directe de prévisions de pluie dans une modélisation hydrologique afin de produire des prévisions de débits avec suffisamment de précision et d’anticipation pour une alerte de crue rapide. Aux Etats-Unis, le service d’alerte aux crues éclairs mis en oeuvre par le National Weather Service est basé sur un système de prévision hydrométéorologique et la prise en compte de scénarios simples de pluie future afin de produire des cartes de pluie critique nécessaire pour initier les débordements sur les bassins versants. Cette pluie critique est appelée Flash Flood Guidance (FFG). Les pluies critiques FFG sont déterminées pour différentes durées (de 1h à 24h) et sont actualisées 1 à 4 fois par jour. Les valeurs de pluie critique FFG correspondent aux débits seuil de débordement, qui sont estimés au préalable (et qui correspondent généralement au débit de période de retour de 2 ans). En temps réel, les valeurs de FFG sont estimées à partir des courbes pluie-débit construites en utilisant une modélisation hydrologique continue avec différents scénarios de pluie future d’intensité constante et uniforme sur les bassins versants. La modélisation hydrologique permet de considérer l’impact de l’état hydrique des sols et des propriétés physiographiques du bassin versant sur sa réponse aux pluies, et donc son débit à l’exutoire. Les cartes de pluie critique FFG facilitent la comparaison avec les données spatialisées de pluie, d’observations et de prévisions, disponibles en temps réel, pour déterminer les zones de risque d’inondation. Une telle approche peut être utilisée avec d’autres modélisations hydrologiques en milieu jaugé ou non jaugé. L’objectif de cette étude est d’appliquer la méthode de Flash Flood Guidance avec le système d’anticipation des crues AIGA pour évaluer son apport potentiel pour l’aide à la prévision des crues rapides en milieu non jaugé. L’information de pluie critique permet de favoriser le partage de l’expertise des météorologues et des hydrologues pour mieux apprécier la gravité potentielle d’une situation météorologique au regard du risque de crue. Elle peut permettre de focaliser le travail de collaboration et d’analyse des prévisionnistes météorologistes et hydrologistes sur les secteurs géographiques les plus sensibles. Le système d’anticipation des crues AIGA utilise le modèle hydrologique pluie-débit distribué GR, au pas de temps horaire et à la résolution de 1 km2, pour produire des prévisions hydrologiques en milieu non jaugé. Les seuils de débit correspondent aux quantiles de débit estimés par la méthode régionalisée SHYREG (quantiles issus du même modèle hydrologique GR) pour différentes périodes de retour (e.g. 2 ans, 5 ans et 10 ans). L’évaluation porte sur 46 bassins versants identifiés par le SPC Med-Est pour leurs enjeux et inclus dans leur service de vigilance complémentaire. Trois évènements sont analysés pour tester la mise en alerte dans différentes situations hydrologiques : - l’évènement de Draguignan du 15-16 juin 2010 avec des sols secs et de très fortes pluies (pour les 13 bassins versants de l’Argens les plus touchés par l’évènement), les données Panthère fournissant les pluies observées au pas de temps horaire ; - l’évènement du 24-25 octobre 2011 avec des pluies modérées sur des sols secs, les pluies observées correspondant aux données Antilope au pas de temps horaire ; - l’évènement du 3-9 novembre 2011 avec des problématiques d’accalmies en début d’évènement et de pluie sur des sols très humides ultérieurement, en utilisant les données Antilope. L’estimation de la pluie critique est mise en oeuvre avec les paramètres suivants : - les seuils de dépassement de débit définis par les quantiles de débit SHYREG pour les périodes de retour de 2 ans, 5 ans et 10 ans ; - les durées de 3h, 6h, 12h et 24h, auxquelles on a ajouté la durée de 1h ; - une incrémentation du scenario de pluie future d’intensité constante qui est fonction de la durée considérée : + 5 mm/h pour les durées de 1h et 3h ; + 2,5 mm/h pour la durée de 6h ; + 1,25 mm/h pour la durée de 12h ; et + 1 mm/h pour la durée de 24h ; - une incertitude d’estimation de la pluie critique définie par le produit incrémentation x durée, conduisant aux incertitudes de : 5 mm pour la durée de 1h ; 15 mm pour les durées de 3h, 6h et 12h ; et 24 mm pour la durée de 24h ; - une estimation toutes les 3 heures et une réactualisation toutes les heures, complétée par la suite par une estimation toutes les heures. Le risque hydrologique est analysé avec les informations suivantes : - les cartes des pluies critiques pour tous les bassins (les bassins étant triés par surface décroissante pour visualiser les valeurs sur les bassins emboîtés), pouvant être produites toutes les heures, afin d’identifier les bassins les plus sensibles au risque de dépassement de seuil de débit ; - les hydrogrammes de crues simulés par AIGA, correspondant à la pluie critique, pour une durée et un seuil de débit donnés, pour visualiser l’hydrogramme simulé avec le scenario de pluie critique ; - les graphes de comparaison des pluies critiques pour les différentes durées pour un seuil de débit donné, afin d’aider le prévisionniste à croiser l’information de pluie critique avec les prévisions de pluie ; - le tableau des pluies critiques pour tous les bassins versants, pour une durée et un seuil de débit donnés et pour les dates d’initialisation récentes, afin d’analyser l’évolution des pluies critiques dans le temps ; - les cartes de différence entre prévision de pluie (que le prévisionniste devra choisir) et pluie critique pour tous les bassins versants, pour une durée et un seuil de débit donnés pour une mise en alerte des bassins pour lesquels la pluie prévue est supérieure ou proche de la valeur de pluie critique (en prenant en compte l’incertitude d’estimation de la pluie critique) ; - les cartes d’alerte du système AIGA actuel avec une représentation par bassin versant, similaire aux cartes de pluie critique, pour faciliter la comparaison des avertissements du système AIGA avec les avertissements de la méthode AIGA-FFG. 5 Concernant les avertissements du système AIGA-FFG, deux exemples de prévisions de pluie sont utilisés dans cette étude : 1) la pluie observée correspondant à la pluie future parfaite, connue a posteriori ; 2) la pluie persistante, d’intensité égale à la pluie observée dans la dernière heure précédant la date d’initialisation et constante pour toute la durée de la pluie critique. L’analyse des avertissements sur les 3 évènements étudiés montre le gain en anticipation potentielle (par comparaison avec l’avertissement du système AIGA) pour les 2 types de prévision, grâce à la prise en compte des pluies futures dans le modèle pluie-débit. Dans les exemples présentés, l’anticipation potentielle des avertissements du système AIGA-FFG, par comparaison avec le système AIGA, varie entre 1 heure et 7 heures lorsque l’on considère les pluies critiques pour les durées de 1h, 3h et 6h. L’utilisation de la prévision parfaite de pluie a montré qu’il est nécessaire de considérer l’incertitude d’estimation de la pluie critique, au risque d’engendrer sinon des alertes manquées. La comparaison entre les avertissements avec les 2 prévisions de pluie, pluie observée et pluie persistante, a permis de montrer que la qualité des avertissements dépend de la qualité de la prévision de pluie, avec, par exemple, quelques fausses alertes avec la prévision de pluie persistante mais aussi des exemples de meilleure anticipation potentielle pour les évènements d’octobre et novembre 2011. La qualité des avertissements du système AIGA-FFG dépend également des performances du modèle pluie-débit et de la qualité des données observées utilisées pour l’initialisation du modèle. L’expertise des prévisionnistes des SPC et de Météo-France permet une meilleure interprétation des informations de pluie critique, au vu des performances passées du modèle pluie-débit et du système de prévision météorologique, ainsi que de la qualité des observations de pluie et débit. Les discussions avec les prévisionnistes du SPC Med-Est ont souligné l’attrait de la communication du risque hydrologique sous forme de pluie critique de bassin versant. Cette information, exprimée en termes de pluie, facilite les discussions avec les prévisionnistes de Météo-France et la prise en compte de la sensibilisation hydrologique aux pluies pour les différents bassins versants. En identifiant les bassins les plus sensibles au risque de dépassement de seuils de débit, les cartes de pluie critique peuvent permettre d’affiner les prévisions expertisées de pluie dans les heures à venir pour les secteurs jugés sensibles. L’information de pluie critique peut également être facilement croisée avec une ou des prévisions de pluie choisie(s) par le prévisionniste (prévision expertisée ou non) pour en déduire des avertissements sur les dépassements possibles des seuils de débit considérés. Une telle information pourrait potentiellement être utile à d’autres utilisateurs, tels que les services de sécurité civile, pour une mise en veille anticipée sur les secteurs jugés sensibles afin d’améliorer le temps de réaction de ces services lorsque le risque de crue est avéré. Les perspectives d’améliorations pour le système d’alerte AIGA-FFG incluent l’intégration de scénarios de pluie future plus réalistes, notamment grâce aux prévisions d’ensembles produites par Météo-France, et la prise en compte des sources d’incertitude du modèle hydrologique, qui concernent les pluies observées, les conditions initiales et les paramètres du modèle

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

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAUCette 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

Intégration des pluies prévues du système COSMO-DE-EPS dans le système AIGA

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAUCette 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 aux crues rapides AIGA en prenant en compte les incertitudes des pluies futures et des paramètres du modèle hydrologique calibré et régionalisé. 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 d’ensemble de pluie à haute résolution spatio-temporelle, notamment les prévisions d’ensemble multi-modèles COSMO-DE-EPS. Ces prévisions sont produites par l’agence allemande Deutscher Wetterdienst (DWD) sur le tiers Nord-Est de la France. Le modèle atmosphérique COSMO-DE permet une modélisation physique des processus convectifs à la résolution de 2,8 km. Il quantifie l’incertitude des prévisions de pluie en produisant, toutes les 3 heures et 8 fois par jour, 20 membres pour une échéance maximale de 21 heures. Les grilles de prévision d’ensemble de pluie ont été mises à disposition par le SPC (Service de Prévision des Crues) Meuse-Moselle sur la zone du SPC au format et dans le système de projection tels qu’utilisés sur la plateforme opérationnelle LARSIM. L’intégration de ces grilles de prévision a nécessité leur reprojection dans le système Lambert 2 étendu et leur interpolation sur une grille régulière à la résolution de 1 km2 (cette étape est décrite dans l’étude de Demargne 2014a). L’analyse de l’apport des prévisions d’ensemble de débit a porté sur 7 événements de crue entre décembre 2010 et décembre 2012 pour des bassins de la Meuse et de la Moselle de surfaces inférieures à 1000 km2. Les 20 ensembles de pluie COSMO-DE-EPS sont intégrés dans la modélisation hydrologique pour obtenir 20 prévisions d’ensemble de débit et produire ainsi des alertes probabilisées de dépassement de seuil de débit. L’incertitude paramétrique du modèle horaire semi-distribué a également été considéré en utilisant 5 jeux de paramètres différents, qui ont été testés lors de la régionalisation par Organde (2014). Ces 5 jeux de paramètres sont considérés comme équiprobables, même si seul le jeu de paramètres finaux a été optimisé pour la détection des dépassements de quantiles de débit. Les 5 jeux de paramètres sont couplés aux 20 ensembles de pluie pour produire 100 ensembles de débit qui prennent en compte l’incertitude de pluie future et l’incertitude paramétrique du modèle semi-distribué. L’apport des prévisions d’ensemble COSMO-DE-EPS est analysé vis-à-vis de prévisions de référence : la prévision de débit générée avec la pluie persistante issue de la dernière heure de pluie observée au moment de l’initialisation de la prévision, la prévision probabiliste climatologique définie par la distribution empirique des observations de 2009-2012, ainsi que la prévision de débit issue de la pluie « parfaite » (i.e. pluie observée) pour montrer l’impact des erreurs et des incertitudes des prévisions d’ensemble de pluie. La vérification des prévisions d’ensemble de pluie et de débit est réalisée 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 des dépassements de quantiles observés. L’analyse de la qualité des alertes inclut différents critères pour décrire notamment la fiabilité, le biais en fréquence et l’anticipation des alertes. Les cartes d’alerte probabilisées issues des prévisions d’ensemble de débit sont présentées et complétées avec les cartes de performance des alertes pour offrir une visualisation spatiale de la qualité des alertes sur les bassins jaugés. De telles cartes peuvent renseigner sur la qualité potentielle des alertes sur les bassins non jaugés voisins. L’évaluation des ensembles de débit a montré une bonne corrélation des moyennes des ensembles avec les observations mais une sous-estimation significative pour les débits les plus forts, à cause du biais négatif du modèle hydrologique et, dans une moindre mesure, du biais des ensembles de pluie COSMO-DE-EPS. Cependant, certaines surestimations des pluies moyennes peuvent compenser les erreurs de sous-estimation du modèle hydrologique. Les ensembles de pluie et de débit ont une bonne capacité pour discriminer les dépassements des quantiles observés 75% et 90%. En comparaison de la prévision probabiliste climatologique et de la prévision persistante, les ensembles ont de meilleures performances, notamment en termes d’erreur en probabilité. L’évaluation pour les alertes de dépassement du quantile de débit biennal a montré une amélioration significative en termes de détection, fiabilité et anticipation en comparaison au système AIGA actuel (qui n’intègre pas de prévision de pluie) et aux alertes issues de la prévision de pluie persistante. L’utilisation de 5 jeux de paramètres pour le modèle hydrologique semi-distribué pour prendre en compte l’incertitude paramétrique n’a pas permis d’améliorer les performances. Ceci s’explique par le fait qu’un seul des 5 jeux de paramètres a été optimisé pour augmenter la réactivité du modèle hydrologique et mieux différencier les dépassements des différents quantiles de débit. Des pistes d’amélioration pour l’intégration de prévisions immédiates (nowcasts), la prise en compte des incertitudes de source hydrologique et l’utilisation des informations post-crue de dégâts notamment pour les bassins non jaugés, sont également présentées. Le présent rapport constitue le livrable 00050 de la commande n°4500253337 du 16/09/2014 du marché « Mise en oeuvre de la méthode AIGA » n°2014-01-16, conclu entre IRSTEA et Hydris Hydrologie