La modélisation stochastique des pluies horaires et leur transformation en débits pour la prédétermination des crues

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Pour étudier les distributions de fréquences des variables hydrologiques (pluies et débits) au pas de temps horaire, une méthodologie associant un générateur de chroniques de pluies horaires et un modèle conceptuel global de transformation de la pluie en débit a été développée. Sur une période de simulation donnée, la méthode génère une collection de scénarios de crues vraisemblables utilisée en prédétermination des risques hydrologiques. Les distributions de fréquences des variables hydrologiques sont construites empiriquement à partir des événements de pluies et de crues générés. L'extrapolation des distributions de fréquences des variables hydrologiques vers les fréquences rares se fait de façon empirique en augmentant la période de simulation, et non plus sur l'ajustement direct des distributions observées. Le principe de cette méthode (appelée SHYPRE : Simulation d'HYdrogrammes pour la PREdétermination) est donc d'utiliser les observations pour décrire le phénomène, afin de le reproduire statistiquement et de s'affranchir ainsi du manque d'observation. Son utilisation permet une estimation originale des quantiles de crues de fréquences courantes à rares et présente l'intérêt d'obtenir une information temporelle complète sur ces crues. De plus, on montre que l'approche fournit une estimation de quantiles de crues bien plus robuste que les ajustements statistiques des distributions observées, même pour les événements de fréquences courantes. Cette robustesse provient d'une meilleure prise en compte de l'information pluviométrique et de la stabilité de la paramétrisation du modèle pluie-débit.

A statistical approach encompassing a stochastic model to generate hourly rainfall and rainfall runoff was used to study frequency distributions of hydrologic variables. The method generates numerous different flood events over a given simulation period to evaluate hydrologic risks. Entitled Simulated HYdrographs for flood PRobability Estimation (SHYPRE), it makes use of observed values to describe hydrological phenomena and successfully reproduces observed-value statistics. Frequency distributions of hydrologic variables are built empirically from model-generated rainfall and flood events. Extrapolation of these frequency distributions to rare frequencies is performed by simulation over longer periods, rather than by direct fit of theoretical probability distributions over observed values. This approach yields different estimations of flood quantiles for common to rare frequencies as well as complete temporal flood data. Moreover, SHYPRE estimates of flood quantiles are more stable than statistical distributions fitted onto observed values, even for frequent events. The improvement stems from better use of rainfall data and from the parametric stability of the rainfall model and rainfall-runoff model.