Développement d’un outil de prévision et application opérationnelle au bassin du Rhône à l’amont du Léman
Thèse soutenue le 19 décembre 2012 par Pascal Horton, rattaché à l’Institut des sciences de la Terre
Le bassin du Rhône à l’amont du Léman peut être sujet à de fortes précipitations pouvant éventuellement provoquer des crues significatives. Le projet MINERVE dans lequel s’inscrit le présent travail cherche à fournir des outils pour la prévision et la gestion des crues par des actions préventives sur les aménagements hydroélectriques à accumulation. Pour satisfaire cet objectif, il est nécessaire de prévoir au mieux les cumuls de précipitation pour les jours suivants. Ceci est actuellement effectué par le modèle numérique de prévision de MétéoSuisse, mais en raison des grandes incertitudes liées à la quantification des événements extrêmes, il a été décidé qu’une approche parallèle de nature statistique pourrait compléter l’information disponible.
Ainsi, nous avons adapté une technique de prévision statistique des précipitations, la méthode des analogues, au contexte alpin du bassin d’étude. Celle-ci recherche, dans une archive de situations passées, des jours analogues en terme de circulation atmosphérique aux prochaines échéances. Pour ce faire, plusieurs variantes de la méthode ont été documentées et calibrées.
Une partie conséquente de cette étude a été consacrée à la programmation d’un logiciel de prévision automatique par la méthode des analogues, ainsi qu’à un outil de visualisation des résultats sous forme de cartes et graphiques. Ce logiciel, nommé AtmoSwing, permet d’implémenter un grand nombre de méthodes de prévision par analogie différentes. L’outil est opérationnel depuis mi-2011 et nous a permis de confirmer l’intérêt de la prévision par analogie.
La méthode étant ici appliquée à un nouveau contexte, un grand nombre de variables atmosphérique ont été évaluées, ce qui nous a conduits à améliorer l’analogie sur des variables de circulation atmosphérique et d’humidité.
Finalement, nous avons introduit une technique d’optimisation globale, les algorithmes génétiques, capable de calibrer la méthode des analogues en considérant tous les paramètres des différents niveaux d’analogie de manière conjointe. Avec cette technique, nous pouvons nous approcher objectivement d’une paramétrisation optimale. Nous avons ainsi pu améliorer la méthode des analogues, et y ajouter de nouveaux degrés de liberté.
