Traitement de la donnée radar et modélisation hydrologique en moyenne et haute montagnes

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1 Traitement de la donnée radar et modélisation hydrologique en moyenne et haute montagnes Lætitia Moulin*, Olivier Laurantin**, Nicolas Gaussiat**, Pierre Tabary**, Pierre Bernard*, Rémy Garçon* * EDF DTG ** Météo France DSO Forum des utilisateurs de radars hydrométéorologiques Toulouse - 27 mars 2014

2 Radar et hydrologie de montagne L environnement montagneux est une gêne pour la mesure radar Usages qualitatifs privilégiés par rapport aux usages quantitatifs La calibration de la mesure radar est, elle aussi, plus problématique (peu de pluviomètres à partir de 2000m) Illustration

3 Le bassin du Gave d Estaubé Des conditions extrêmes pour le radar

4 Position du bassin par rapport aux radars voisins Radar de Momuy Radar de Toulouse

5 Le bassin du Gave d Estaubé Vue du bassin, à l amont de la retenue hydroélectrique et de la station hydrométrique

6 Contrastes pluviométriques dans le Gave de Pau Supérieur 2500 Gèdre Normale des Précipitations (mm) Altitude (m) Normales annuelles de précipitation SPAZM (Gottardi, 2009)

7 Calibration pluviométrique difficile, mais Sur un petit bassin versant de montagne Moindre part de l évapotranspiration Concentration plus rapide de l écoulement En cas de pluie abondante, meilleure correspondance entre volumes précipités et écoulés La mesure des débits ne peut-elle pas être exploitée pour contrôler l estimation des pluies? Des difficultés quand même : l écoulement est en partie retardé, la fonte de la neige influence les débits une bonne partie de l année Besoin de s appuyer sur un modèle hydrologique (mais l inversion d un tel modèle n est pas un problème résolu aujourd hui)

8 Le modèle hydrologique MORDOR Modèle global à réservoirs utilisé quotidiennement à EDF pour des prévisions sur des bassins couvrant la moitié de la superficie française

9 Constitution de la lame d eau précipitée (à partir de données pluviométriques temps réel) 0.38 * Gèdre 0.38 * Piau-Engaly 0.66 * Gavarnie Explication de la pondération : calage sur un volume annuel supérieur à 1900mm couvrant les écoulements annuels et l évapotranspiration estimée

10 Calage des paramètres du modèle sur une période de 13 ans Pas de temps horaire, 1 er octobre septembre 2011 Vérification de la reproduction du régime saisonnier : Tout est-il parfait pour autant? Vérification de la répartition statistique des débits :

11 Crue du 5 août 2007 : un grand besoin du radar! Hydrogrammes observé et simulé de la crue

12 Période de test Examen de 3 fortes crues pluviales pour lesquelles on exploitera aussi les données radar : 3 novembre octobre juin 2013 Confrontation des hydrogrammes observés et simulés à partir de la lame d eau telle qu utilisée en calage

13 Crue du 3 nov Précipitation cumulée 328 mm

14 Crue du 19 oct Précipitation cumulée 470 mm

15 Crue du 18 juin 2013 Précipitation cumulée 231 mm Luz St-Sauveur, le 19 juin

16 Période de test suite Conclusion : lame d eau sol utilisable (en acceptant les incertitudes) en cas d épisode généralisé Lames d eau alternatives? Radar (Panthère) Antilope Krigeage de pluviomètres utilisé pour la calibration «Antilope»

17 Hydrogrammes simulés avec lames d eau brutes Même dans ces conditions «extrêmes», ANTILOPE apporte une information hydrologiquement intéressante Nécessité de calibrer les différentes lames d eau pour en garantir la cohérence hydrologique

18 Crue d octobre 2012 : bilan en volume Volumes précipités et écoulés (mm) du 17 au 25 octobre PS_DTG Lame écoulée Radar Antilope Antilope_J+1 Pluvios Pluvios_J+1

19 Hydrogrammes simulés avec lames d eau recalées Facteurs de calibration ajustés sur l ensemble des 3 épisodes Panthère 2,22 Antilope J 1,32 Antilope J+1 1,26 Krigeage J 1,78 Krigeage J+1 1,50 Une calibration globale (statique) ne suffit pas pour Panthère mais améliore grandement la pertinence d Antilope

20 Crue du 5 août 2007 avec la lame d eau Panthère corrigée (coefficient 2,22)

21 Conclusions (Même s il est difficile de juger à partir d un bassin et de 4 épisodes ) L hydrologie peut apporter des services aux données radar (juste retour des choses!) Une calibration exploitant les mesures de débit est envisageable Attention, il ne s agit pas d une calibration dynamique en temps réel!

22 Références, remerciements Florent LOBLIGEOIS (IRSTEA-Antony) pour sa thèse (mars 2014) faisant référence sur les possibilités actuelles d utiliser des données radar dans les modèles hydrologiques Nicolas LEMOINE (UPMC) pour son projet de fusion de données hydro-climatologiques sur bassins d altitude Federico GARAVAGLIA (EDF-DTG) pour son aide dans le calage du modèle MORDOR Photo Jean Flaven