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Titre :
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Using a stochastic model for generating hourly rainfall and a rainfall-runoff transformation model for flood frequency estimation
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Titre original:
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La modélisation stochastique des pluies horaires et leur transformation en débits pour la prédétermination des crues
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Auteurs :
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P. Arnaud ;
J. Lavabre ;
CEMAGREF AIX EN PROVENCE OIAX
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Type de document :
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article/chapitre/communication
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Editeur :
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PARIS, INRS-EAU,SAINTE FOY,QUEBEC,CANADA : GIS-SCIENCES DE L'EAU, 2000
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ISBN/ISSN/EAN :
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0992.7158
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Format :
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p. 441-462
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Langues:
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= Anglais
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Mots-clés:
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REGION MEDITERRANEENNE
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MODELE STOCHASTIQUE
;
DISTRIBUTION
;
FREQUENCE
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MODELE PLUIE DEBIT
;
SIMULATION DE PLUIE
;
PAS DE TEMPS
;
PREVISION DE CRUE
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Résumé :
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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 ont été développés. 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 générées. 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 statistically-based approach has been developed to study frequency distributions of hydrologic variables which uses a stochastic model for generating hourly rainfall with a rainfall-runoff model. The method generates a lot of different flood events over a given simulation period to evaluate hydrologic risks. This method, named Simulated HYdrographs for flood PRobability Estimation (SHYPRE) is based on the use of observations to describe hydrological phenomena and is able to reproduce them statistically. Frequency distributions of hydrological variables are built empirically from generated rainfall and flood events. Extrapolation of these frequency distributions towards rare frequencies is performed by simulations over a longer simulation period, rather than by directly fitting a theoretical probability distribution on observed values. This method yields an different estimation of flood quantiles from common to rare frequencies and provides complete temporal data about these floods. Moreover, the approach provides more stable estimates of flood quantiles than statistical distributions fitted on observed values, even for frequent events. This is due to a better use of rainfall data and to the parametric design stability of the two models (rainfall model and rainfall-runoff model).
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Source :
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Revue des Sciences de l'Eau, vol.13, no 4, 2000
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