Améliorations et optimisation globale de la méthode des analogues pour la prévision statistique des précipitations. Développement d'un outil de prévision et application opérationnelle au bassin du Rhône à l'amont du Léman.

Détails

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ID Serval
serval:BIB_3140950BD5EE
Type
Thèse: thèse de doctorat.
Collection
Publications
Titre
Améliorations et optimisation globale de la méthode des analogues pour la prévision statistique des précipitations. Développement d'un outil de prévision et application opérationnelle au bassin du Rhône à l'amont du Léman.
Auteur(s)
Horton P.
Directeur(s)
Jaboyedoff M.
Codirecteur(s)
Obled C.
Détails de l'institution
Université de Lausanne, Faculté des géosciences et de l'environnement
Adresse
Lausanne
Statut éditorial
Acceptée
Date de publication
12/2012
Langue
français
Nombre de pages
320
Résumé
Le bassin du Rhône à l'amont du Léman peut être sujet à de fortes précipitations en mesure de provoquer des crues significatives. L'objectif du projet MINERVE dans lequel s'inscrit le présent travail consiste à fournir des outils pour la prévision et la gestion des crues par des actions préventives sur les aménagements hydroélectriques à accumulation. Pour satisfaire ce dernier, il est nécessaire de prévoir au mieux les cumuls de précipitations pour les jours suivants. Ceci est actuellement effectué par le modèle numérique de prévision de MétéoSuisse ; mais, en raison des grandes incertitudes liées à la quantification des événements extrêmes, il a été décidé qu'une approche parallèle de nature statistique pourrait compléter l'information disponible.
Ainsi, nous avons adapté la méthode des analogues, qui est une technique de prévision statistique des précipitations, au contexte alpin du bassin d'étude. Pour ce faire, plusieurs paramétrisations de la méthode ont été documentées et calibrées. Afin de prendre en main la méthode, nous avons effectué de multiples analyses paramétriques sur les variables synoptiques, mais également sur la constitution de groupements pluviométriques.
Une partie conséquente de cette étude a été consacrée à la programmation d'un logiciel de prévision automatique par la méthode des analogues, ainsi qu'à un outil de visualisation des résultats sous forme de cartes et graphiques. Ce logiciel, nommé Atmoswing, permet d'implémenter un grand nombre de méthodes différentes de prévision par analogie. L'outil est opérationnel depuis mi-2011 et nous a permis de confirmer l'intérêt de la prévision par analogie.
La méthode étant ici appliquée à un nouveau contexte, un grand nombre de variables synoptiques ont été évaluées. Nous avons alors confirmé l'intérêt des deux niveaux d'analogie sur la circulation atmosphérique et sur le flux d'humidité, tout en apportant des améliorations à celles-ci. Il en résulte des paramétrisations présentant des scores de performance supérieurs aux méthodes de référence considérées. Nous avons également évalué d'autres améliorations, comme l'introduction d'une fenêtre temporelle glissante afin de rechercher de meilleures analogies synoptiques à d'autres heures de la journée, ce qui s'est avéré intéressant, tout comme une prévision infrajournalière à pas de temps de 6 h.
Finalement, nous avons introduit une technique d'optimisation globale, les algorithmes génétiques, capable de calibrer la méthode des analogues en considérant tous les paramètres des différents niveaux d'analogie de manière conjointe. Avec cette technique, nous pouvons nous approcher objectivement d'une paramétrisation optimale. Le choix des niveaux atmosphériques et des fenêtres temporelles et spatiales étant automatisé, cette technique peut engendrer un gain de temps, même si elle est relativement exigeante en calculs. Nous avons ainsi pu améliorer la méthode des analogues, et y ajouter de nouveaux degrés de liberté, notamment des fenêtres spatiales et des pondérations différenciées selon les niveaux atmosphériques retenus.
Mots-clé
méthode des analogues, algorithmes génétiques, prévision statistique des précipitations
Création de la notice
20/02/2013 14:46
Dernière modification de la notice
20/08/2019 13:16
Données d'usage