Improvement of a probabilistic quantitative precipitation forecasting method based on an analogues sorting technique - Application to hydrological forecasting for two French large river basins
Améliorations et développements d'une méthode de prévision probabiliste des pluies par analogie. Application à la prévision hydrologique sur les grands bassins fluviaux de la Saône et de la Seine.
Résumé
This thesis aims at improving a probabilistic quantitative precipitation forecasting method based on analogs, formerly developed on small basins located in South-Eastern France (Bontron, 2004). The study area covers two French large basins of the Saône and the Seine. For a given target situation, this method consists in searching for the most similar situations observed in a historical meteorological archive. Precipitation amounts observed during analogous situations are then collected to derive the empirical predictive distribution function, i.e. the probabilistic estimation of the precipitation amount expected for the target day. A preliminary step is to build the databases necessary to apply such a method. The former forecasting method (Bontron, 2004) is improved by introducing two variables: temperature allows to take seasonal effects into account and vertical velocity enables a better characterization of the vertical atmospheric motion. The new algorithm is then applied in a perfect prognosis context (target situations come from a meteorological reanalysis) and then in an operational forecasting context (target situations come from weather forecasts) for a three years period. Precipitation scenarios are finally introduced in the rainfall-runoff model GR3P to provide discharge forecasts. Results for the two basins under study show that this approach yields useful forecasts up to one week ahead.
Cette thèse porte sur l'amélioration d'une méthode de prévision probabiliste des précipitations adaptée par analogie, appliquée aux grands bassins versants de la Saône et de la Seine. En considérant un jour cible dont on souhaite prévoir les précipitations, cette méthode permet de rechercher dans une archive les situations météorologiques passées les plus similaires. Les cumuls pluviométriques des journées analogues sont ensuite exploités pour estimer de manière probabiliste la quantité de précipitations attendue pour le jour cible. Une étape préliminaire consiste à construire et à choisir les archives nécessaires à l'application de ce type de méthode. A partir de l'algorithme de sélection d'analogues développé par Bontron (2004) sur des bassins du Sud-Est de la France, la méthode de prévision est ensuite améliorée en introduisant deux nouvelles variables : la température, qui permet de prendre en compte les effets saisonniers ; et la vitesse verticale, qui vise à mieux caractériser les mouvements atmosphériques verticaux. Finalement, la méthode est appliquée en contexte de prévision parfaite (situations cibles extraites de réanalyses) sur la plus longue période possible, puis en contexte opérationnel (situations cibles générées par un modèle de prévision) sur une durée de trois ans. Les scénarios de prévision de précipitations sont également exploités par le modèle pluie-débit GR3P pour la prévision des débits sur les bassins de la Saône et de la Seine. De manière générale, les résultats montrent qu'avec ce type d'approche, il est possible d'obtenir une prévision de débit utile, sur les grands bassins tests, pour une échéance de l'ordre de la semaine.