Mieux prévoir les crues nivales : Evaluation de prévisions probabilistes de débit sur des bassins versants de montagne français
Résumé
La prévision hydrologique présente des enjeux considérables concernant la sécurité des personnes et des biens, ainsi que la gestion des ressources en eau. Bien prévoir les débits est essentiel pour prendre les bonnes décisions. Certains types de bassins versants présentent cependant des défis particuliers : c'est notamment le cas des espaces montagneux, où l'importante présence de neige et les difficultés de mise en place de réseaux de mesures compliquent la simulation des débits. Cette étude vise à évaluer l'amélioration apportée par l'intégration d'un module neige au sein d'un modèle de prévision hydrologique. Le module Cemaneige et le modèle de prévision hydrologique GR3P ont été utilisés, les deux étant des outils développés au Cemagref. Une analyse comparative des modèles de prévision GR3P (sans module neige) et GR5P (GR3P avec module neige) a été réalisée au pas de temps journalier et sur un échantillon de 176 bassins versants français situés dans des massifs montagneux. Les modèles hydrologiques utilisent en entrée quatre années de prévisions de précipitation du système de prévision d'ensemble PEARP de Météo-France (2005 à 2009). Onze scénarios équiprobables de débits sont prévus à chaque jour et pour deux échéances de prévision (j+1 et j+2). Les débits prévus sont évalués par rapport aux débits observés de la banque HYDRO. Les résultats montrent que le modèle GR5P est globalement plus performant que sa version sans traitement du stockage et de la fonte de la neige. GR5P démontre toute son utilité lorsque l'échéance de prévision augmente. La différenciation des bassins versants en régimes hydrologiques a montré que l'apport du module neige est considérable pour les régimes de type nival. Cependant, ces bassins obtiennent encore des critères de performance inférieurs aux bassins versants les moins influencés par la neige : le module neige, bien qu'appréciable, ne permet pas à lui seul de combler le fossé entre la modélisation de ces différents types de bassin. / Hydrological forecasting presents considerable challenges concerning the protection of people and properties, as well as the management of water resources. Good streamflow estimates are essential to make the right decisions. However, certain catchments present particular challenges: this is the case of mountainous areas, where the occurrence of snow and the difficulties of implementing observational networks complicate the modelling of flows. This study aims at evaluating the improvements from the integration of a snow module to a hydrological forecasting model. The Cemaneige snow routine and the GR3P hydrological model, both tools developed at Cemagref, were used. A comparative analysis of the two models GR3P (without snow modelling) and GR5P (GR3P with snow modelling) was performed at daily time steps and on a sample of 176 French catchments located in mountainous areas. The hydrological models are driven by four years of PEARP precipitation ensemble forecasts from Météo-France (2005-2009). Eleven equally probable scenarios of streamflow are predicted daily and to two forecasting lead times (d+1 and d+2). Forecast discharges are evaluated against observed discharges from the Banque HYDRO database. The results show that the model GR5P is globally more efficient than the model version without treatment of snow storage and melting. The improvement becomes more significant when the forecasting lead time increases. The classification of catchments according to their hydrological regimes showed that the contribution of the snow routine is significant for nival regimes. However, the performances on snow-affected catchments remain significantly lower than the performances on catchments less influenced by the snow: the snow routine, although important, does not allow in itself to fill the gaps between the modelling of these different types of catchments.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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