Fiabilisation et diminution des incertitudes hydrométriques à la DRIEE Ile de France – SPC SEINE MOYENNE YONNE LOING

Résumé En Fr

Reliability and reduction in hydrometric errors at DRIEE Ile-de-France- Seine - Yonne and Loing flood forcasting service. Our service produces and exploits both real-time and validated data. To quantify and reduce hydrometric errors, the whole measuring process has to be considered : hydrometric stations themselves and their preventive maintenance, data acquisition and storage, data analysis. As far as middle or long term use are concerned, only raw data and metadata are essential since new calculation can be made anytime afterwards. Therefore, data acquisition and storage, process vulnerabilities should not be underestimated in order to have it operational whatever happens and avoid irreversible losses. These measures, wether continuous or occasional such as flood gauges are both rare and difficult to carry out. Strong reactivity is needed ; we developed some tools designed to help us to quickly choose gauging stations as a priority. Our criteria to find the best place to settle a gauging station are summed up. As for data analysis, we focus at the moment on metadata storage and on our validation process, water level time series and gauging being our most precious treasures.

Pour quantifier et diminuer les incertitudes en hydrométrie, il est important de considérer l’ensemble de la chaîne d’acquisition et de traitement : installation d’une station respectant de nombreux critères hydrauliques et pratiques, maintenance et jaugeages, collecte et stockage des données informatiques, critique des donnée. La fiabilisation de la chaîne et la réduction des erreurs à toutes les étapes sont indispensables pour diminuer les incertitudes finales des données hydrométriques. Pour une utilisation à moyen et long terme, seules les mesures et les métadonnées associées sont irremplaçables, qu’il s’agisse de mesures ponctuelles comme des jaugeages ou de chroniques continues. La concentration et le stockage de ces données doivent faire l’objet d’un soin particulier et de systèmes de sécurisation d’autant plus capitaux que les données sont également utilisées en temps réel. La maintenance préventive et la mise en place de systèmes de secours sont également essentiels pour y parvenir. Certaines mesures (en particulier en crue) sont à la fois rares et plus difficiles à obtenir qu’en basses et moyennes eaux ; il est nécessaire de se doter d’une organisation et d’outils permettant d’intervenir aux moments les plus intéressants.