Améliorer l’estimation des aléas de précipitations grâce aux relations Intensité-Durée-Aire-Fréquence (IDAF). Application à une zone à la topographie complexe

Thèse soutenue par Abubakar Haruna en 2024

Direction : Juliette Blanchet et Anne-Catherine Favre

Résumé :
À une époque impactée par des phénomènes météorologiques de plus en plus variables qui peuvent modifier profondément les communautés, l’importance de prédictions fiables des précipitations extrêmes à de multiples échelles n’a jamais été aussi prédominante. Malgré sa portée cruciale, une prédiction précise demeure un défi de taille, en particulier dans les régions montagneuses, qui sont particulièrement exposées aux risques associés aux précipitations extrêmes. Par conséquent, des outils plus robustes sont nécessaires pour une prédiction fiable.Les relations Intensité-Durée-Aire-Fréquence (IDAF) résument les principales caractéristiques statistiques des précipitations extrêmes. Elles sont utilisées pour la quantification des aléas de précipitations et le développement de systèmes d’alerte précoce. Alors que les relations Intensité-Durée-Fréquence (IDF) pour les précipitations ponctuelles ont été largement étudiées, les relations IDAF, prenant en compte la zone d’accumulation, ont reçu beaucoup moins d’attention et, à notre connaissance, seulement pour les extrêmes.Cette thèse vise à modéliser les relations IDAF des précipitations pour toute la gamme des précipitations non nulles dans des zones à la topographie complexe (avec application en Suisse), où des modèles robustes et flexibles sont nécessaires en raison de la forte variabilité spatio-temporelle des précipitations. La grande originalité de cette thèse est que les relations IDAF sont développées pour toute la gamme des intensités de précipitations non nulles, et pas seulement pour les extrêmes. Les distributions marginales robustes des relations modélisées peuvent être utilisées dans les générateurs stochastiques de précipitation.Premièrement, nous avons identifié un modèle parcimonieux au sein de la famille extended generalized Pareto (EGPD) pour modéliser la distribution des intensités non nulles. Deuxièmement, nous avons développé trois modèles de régionalisation pour améliorer la robustesse et la fiabilité des estimations quotidiennes des précipitations. Les résultats montrent que toutes les méthodes régionales offrent une robustesse et une fiabilité accrues en matière de prédiction par rapport au modèle local (sans régionalisation). La méthode spatiale basée sur des modèles additifs généralisés (GAM) a démontré de meilleurs résultats pour les extrêmes, alors que la méthode sur l’approche de la région d’influence a conduit à de meilleurs résultats dans le centre de la distribution.Troisièmement, nous avons développé des modèles de relations IDF en utilisant toutes les intensités de précipitations non nulles afin d’inclure efficacement les informations disponibles. Trois approches ont été envisagées. La première est basée sur la propriété d’invariance d’échelle des précipitations, la deuxième sur la formulation générale des IDF et la dernière est purement basée sur les données (data-driven), employant des équations déterminées empiriquement pour modéliser les relations IDF. Les meilleurs résultats ont été obtenus par la troisième. Des courbes IDF à l’échelle de bassins versants ont été générées à partir de ce modèle pour une utilisation opérationnelle, et les distributions marginales journalières dérivées des modèles sont destinées à être utilisées dans un générateur stochastique de précipitation.Enfin, nous avons construit des relations IDAF basées sur une approche data-driven en utilisant un produit de réanalyse radar. Le modèle nous a permis de caractériser l’aléa de précipitations surfaciques pour un continuum d’échelles spatio-temporelles. Dans l’ensemble, les résultats ont permis de mieux comprendre les variabilités saisonnières et régionales de l’aléa de précipitation en Suisse. Pour de courtes durées, les niveaux les plus élevés sont observés en été, tandis qu’à l’échelle journalière, les niveaux les plus élevés sont observés en automne, notamment au Tessin, région identifiée comme la plus exposée aux précipitations extrêmes à toutes les échelles.