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Le diagramme de sévérité : Ou comment diagnostiquer l’efficience des modèles atmosphériques dans leur capacité à reproduire les valeurs extrêmes de précipitation

par Webmaster - 7 novembre 2016 ( maj : 22 décembre 2016 )

L’évaluation des précipitations simulées par les modèles numériques demeure une étape délicate, fortement contrainte par les objectifs visés et le réseau d’observations sur lequel s’appuie cette évaluation.

Un des axes de recherche du LTHE est dédié à l’étude de la variabilité spatiale et temporelle des pluies extrêmes pour l’analyse des risques hydrométéorologiques associés (crue ; sécheresse). Ces études sont menées dans des contextes climatiques distincts (i.e. climat Méditerranée ; régime de Mousson Ouest africaine).

Deux approches d’évaluation multi-échelles (Yates et al., 2007 ; Ceresetti et al., 2011) ont été développées afin d’évaluer les performances des modèles atmosphériques à reproduire les occurrences et les intensités pluviométriques observées. Ces évaluations permettent ainsi d’identifier les échelles spatiales et temporelles pour lesquelles le modèle atmosphérique reproduit le plus précisément la variable observée. Ces approches multi-échelles sont nécessaires pour préciser le cadre favorable pour conduire des études d’impacts. L’index proposé par Yates et al. (2007) permet d’évaluer les modèles atmosphériques sur leurs capacités à reproduire la structure spatiale des précipitations « normales » alors que le diagramme de sévérité utilisé par Ceresetti et al. (2011) diagnostique la performance des modèles à reproduire les échelles spatiale et temporelle des pluies extrêmes.

Le diagramme de sévérité a été initialement proposé par Ramos et al. (2005) afin de quantifier la dangerosité des orages méditerranéens observés au-dessus de la ville de Marseille. Ce diagramme représente la fréquence d’occurrence des pluies extrêmes en fonction des échelles spatiales et temporelles. Il permet d’identifier les échelles de temps (cumul temporel des pluies) et d’espace (intégration spatiale des pluies) qui présentent le maximum de « danger » (temps de retour des pluies maximales).

L’élaboration du diagramme de sévérité s’appuie sur 3 étapes schématisées sur la Fig.1.

Fig. 1 : Etapes pour l’élaboration du diagramme de sévérité

Etape 1. Les modèles atmosphériques produisent des valeurs d’intensité de pluie ponctuelles cumulées sur une heure typiquement. Par une opération de moyenne glissante à la fois dans le temps (D) et dans l’espaces (A), ces intensités sont converties en intensité surfacique IA(A,D).

Etape 2. Il s’agit ici d’évaluer l’intensité pluviométrique maximale ponctuelle IO(0,D) équivalente à IA(A,D). Pour cela, on utilise un coefficient de réduction surfacique (ARF).

Etape 3. On détermine les temps de retour TR des intensités maximales ponctuelles équivalentes IO(0,D) et donc des intensités surfaciques IA(A,D). Cette étape met en oeuvre une formulation des relations Intensité-Durée-Fréquence (IDF) basée sur la conservation des propriétés des moments des pluies extrêmes par changement d’échelle temporelle (Ceresetti et al., 2012)

L’illustration de ces trois étapes est proposée ci-dessous pour l’évaluation de la simulation de l’épisode Cévenol du 3 décembre 2003 (Fig.2) réalisée par Yan et al. (2009).

Fig. 2 : Cumul 24h des précipitations a) observées (SO-OHMCV) et b) simulées (Yan et al. 2009)

Les figures 3a et 3b présentent respectivement l’évolution de l’intensité maximale IA(A,D) et de la période de retour de ces pluies maximales en fonction des échelles de cumuls temporel et spatial. Ces derniers, dont Ramos et al. (2005) ont montré le lien avec les dégâts causés par les orages, sont appelés diagrammes de sévérités.

Fig. 3 : (Haut) Diagrammes élaborés avec les pluies observées ; (Bas) avec les pluies simulées (Yan et al. 2009)
a) Diagramme des intensités maximales ; b) Diagramme de sévérité

Fig.3a, les intensités maximales diminuent de façon continue avec l’intégration spatiale et temporelle. Cette structure est évidemment liée au processus de moyenne. La comparaison entre les diagrammes basées sur les champs observés (haut) et simulés (bas) montre : i) les intensités maximales simulées sont significativement sous estimées quelque soit les échelles de temps et d’espace ; ii) les intensités maximales observées présentent un plateau de l’ordre de 2 à 4 heures pour des surfaces d’intégrations élevées, puis ensuite diminuent avec l’intégration temporelle. Ce résultat indique que cet événement présente des fortes intensités pour des cumuls de 6h et sur des surfaces de l’ordre de 500km2. Les intensités maximales observées ne présentent pas de telle structure et les évolutions sont décroissantes avec l’accumulation temporelle et spatiale.

Les diagrammes de sévérités (Fig.3b) montrent une certaine ressemblance. Le maximum de sévérité est observé pour un cumul autour de 4h et pour des surfaces de l’ordre de 20 km2. Bien entendu, comme les précipitations simulées sont très significativement sous-estimées, les temps de retour sont eux aussi sous-estimés. Néanmoins, la simulation n’a pas reproduit le deuxième pic de sévérité présent pour des cumuls de 8h.

Références :
Ceresetti, D., S. Anquetin, G. Molinié, E. Leblois, and J. D. Creutin, 2011 : Severity diagrams : a new approach for the multi-scale evaluation of extreme rainfall events. Weather and Forecasting. doi : 10.1175/WAF-D-11-00003.1

Ceresetti, D., G. Molinié, and J. Creutin, 2012 : Intensity-duration-frequency curves in a GEV II scale invariant framework. In revision for Water Resource Research.

De Michele, C., N. Kottegoda, and R. Rosso, 2001 : The derivation of areal reduction factor of storm rainfall from its scaling properties. Water Resources Research, 37 (12), 3247–3252.

Ramos, M. H., J. D. Creutin, and E. Leblois, 2005 : Visualization of storm severity. J. Hydrol., 315, 295–307.

Yan, X., V. Ducrocq, P. Poli, M. Hakam, G. Jaubert, and A. Walpersdorf, 2009 : Impact of gps zenith delay assimilation on convective-scale prediction of mediterranean heavy rainfall. Journal of Geophysical Research, 114.

Yates, E., J.-D. Creutin, S. Anquetin and J. Rivoirard, 2007, A scale dependant quality index of areal rainfall prediction, J. Hydrometeorology, 8, 2, 160-170.