Une approche de modélisation nivo-hydrologique inverse pour déduire les gradients d’élévation de la température de l’air et des précipitations dans les bassins montagneux

Séminaire de Denis Ruelland le 30 novembre, 11h, en visio !

Une approche de modélisation nivo-hydrologique inverse pour déduire les gradients d’élévation de la température de l’air et des précipitations dans les bassins montagneux

(*** english version below ***)

Cet exposé évalue si les observations de surfaces enneigées et de débit peuvent aider à évaluer les gradients d’altitude de la température de l’air et des précipitations dans les zones montagneuses peu jaugées de manière plus réaliste qu’en recourant à des procédures d’interpolation classiques. Un ensemble de données couvrant 20 bassins alpins est utilisé pour étudier cette question. La dépendance à l’élévation dans les champs météorologiques est prise en compte à l’aide de deux approches : (i) en estimant les gradients altitudinaux locaux et variables dans le temps à partir du réseau de stations disponibles sur la base de méthodes d’interpolation déterministes et géostatistiques avec dérive externe ; et (ii) en calant les gradients locaux à l’aide d’une approche de modélisation nivo-hydrologique inverse. Pour la seconde approche, un module simple d’accumulation et d’ablation de la neige basée uniquement sur deux paramètres libres est proposé pour déduire la relation entre température/précipitations à partir d’une régionalisation initiale simple des séries du réseau météorologique. La cohérence des deux approches est évaluée en comparant plusieurs variables hydrologiques (surfaces enneigées, débits) simulées avec des modèles nivo-hydrologiques et comparées aux mesures disponibles. Les résultats
montrent que la prise en compte de la dépendance à l’élévation à partir d’observations dispersées lors de l’interpolation de la température de l’air et des précipitations ne peut pas fournir des forçages suffisamment précis pour les modèles. Le manque de stations à haute altitude limite sérieusement l’estimation correcte des gradients orographiques, ce qui, affecte, par voie de conséquence, les
performances des simulations hydrologiques en raison d’estimations imprécises des températures et des volumes de précipitations. En revanche, la déduction des gradients altitudinaux locaux à l’aide d’une approche inverse permet d’améliorer significativement les simulations des couverts enneigés et des débits, tout en limitant les problèmes de sur-calibration et d’équifinalité.

Lien Zoom pour suivre le séminaire : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/6156050967

An inverse snow-hydrological modelling approach to infer elevation gradients of air temperature and precipitation in mountainous basins.

Abstract. This talk evaluates whether snow-covered area and streamflow measurements can help assess elevation gradients of air temperature and precipitation in data-scarce mountainous areas more realistically efficiently than using the usual interpolation procedures. A dataset covering 20 Alpine catchments is used to investigate this issue. Elevation dependency in the meteorological fields is
accounted for using two approaches : (i) by estimating the local and time-varying altitudinal gradients from the available gauge network based on deterministic and geostatistical interpolation methods with an external drift ; and (ii) by calibrating the local gradients using an inverse snow-hydrological modelling framework. For the second approach, a simple 2-parameter model is proposed to target the temperature/precipitation-elevation relationship and to regionalise air temperature and precipitation from the sparse meteorological network. The coherence of the two approaches is evaluated by benchmarking several hydrological variables (snow-covered area, streamflow) computed with snowhydrological models fed with the interpolated datasets and checked against available measurements. Results show that accounting for elevation dependency from scattered observations when interpolating air temperature and precipitation cannot provide sufficiently accurate inputs for models. The lack of high-elevation stations seriously limits correct estimation of lapse rates of temperature and precipitation, which, in turn, affects the performance of the snow-hydrological simulations due to imprecise estimates of temperature and precipitation volumes. Instead, retrieving the local altitudinal
gradients using an inverse approach enables increased accuracy in the simulation of snow cover and discharge dynamics, while limiting problems of over-calibration and equifinality.

Denis Ruelland, CNRS, Laboratoire HydroSciences Montpellier

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