Caractérisation de la variabilité de la pluie sur les bassins de taille moyenne

Figure 6-19: Principe du calcul des indices de variabilité de la pluie au sein du bassin versant et illustration de pluies concentrées à l’aval, en milieu et à l’amont d’un bassin.

L’influence sur la réponse hydrologique de la variabilité interne de la pluie au sein du bassin versant demeure une question ouverte dans la littérature. A l’aide des réanalyses de pluie de l’OHM-CV sur la période 2007-2014, A. Wijbrans, dans son travail de thèse, a effectué une caractérisation systématique de cette variabilité au moyen de 2 indices, dits de localisation (IL) et de concentration (IC), pour un échantillonnage de bassins versants cévenols couvrant une gamme de surface de 10 à 500 km². Pour l’estimation des indices

(Figure 6-19), on construit, à partir de la répartition des surfaces en fonction de la distance à l’exutoire et de la répartition spatiale de la pluie, les courbes de répartition du volume de pluie en fonction de la distance à l’exutoire pour la pluie spatialement distribuée et la pluie supposée uniformément distribuée. L’indice IL est la différence entre les centres de gravité de ces courbes en fonction de la distance à l’exutoire qui traduit donc la position amont, « neutre » ou aval du volume de pluie par rapport au cas de la pluie considérée comme uniforme. L’indice IC est également la différence des centres de gravité calculée cette fois par rapport à l’axe des abscisses (volume de pluie) ; il traduit la plus ou moins grande concentration du volume de pluie sur une partie du bassin.

La Figure 6-20 montre l’évolution des indices de variabilité en fonction de la taille des bassins versants. On constate que, très naturellement, la variabilité interne augmente avec la taille des bassins, que ce soit en termes de localisation ou de concentration. Il n’apparait pas a

priori de localisation préférentielle amont ou aval sur ces graphes. Le caractère « concentré »

des pluies augmente assez continument avec la surface. Cela est sans doute à mettre en relation avec l’intermittence de la pluie et la taille des cellules convectives. Ces distributions sont également analysées pour détecter des cas extrêmes de variabilité, tels ceux présentés sur la Figure 6-19. On peut en effet penser que la variabilité interne de la pluie ne va jouer que pour un ensemble limité de cas caractérisés par une variabilité spatiale marquée et durable sur les temps caractéristiques des bassins versants, avec là encore une dépendance forte à la surface du bassin versant.

Figure 6-20: Evolution des indices de localisation (gauche) et de concentration (droite) en fonction de la surface des bassins versants

6.7.5 Impact de la variabilité de la pluie, de sa description et de son incertitude sur la réponse hydrologique

Dans le cadre du stage de H. Suspène (2015), différents produits de pluie issus du projet ont été utilisés en entrée du modèle SIMPLEFLOD (Adamovic et al., 2016b, voir section 7.4) sur le bassin de l’Ardèche, afin de quantifier la sensibilité de la réponse hydrologique à la spécification de la pluie et à son incertitude. Une méthodologie a aussi été proposée pour comparer la manière dont différents champs pluvieux rendent compte de la variabilité spatio- temporelle de pluie (Braud et al., 2015).

FloodScale : Rapport scientifique final Version : 3 Date :31/05/2016

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1x1 km2 décrites en section 6.2.1, avec utilisation des valeurs journalières divisées par 24, lorsque des données horaires n’étaient pas disponibles (période 2007-2012).

 Une première version (Renard et al., 2011b) de 100 réalisations de champs de pluie horaires simulés à une résolution de 2x2 km2 par le générateur SAMPO (voir section 6.3.2) conditionnés aux données des pluviomètres disponibles (2000-2008) L’ensemble des données pluviométriques ont été interpolées sur le maillage du modèle SIMPLEFLOOD (238 sous-bassins de taille moyenne 10 km2) sur le bassin de l’Ardèche.

La variabilité spatiale et temporelle de la pluie a été décrite à l’aide de l’approche de Viglione et al. (2010) déjà présentée en section 0 (voir aussi Figure 6-17) et des indices pluviométriques proposés par Emmanuel et al. (2014) ont aussi été calculés (ces indices ont par la suite été revisités par A. Wijbrans, voir section précédente) et Zoccatelli et al. (2010). L’avantage de cette représentation est qu’elle permet de comparer la manière dont différents produits pluviométriques représentent la variabilité de la pluie (Figure 6-21). Les réanalyses radar et les données SAMPO sont assez proches, alors que SAFRAN lisse beaucoup.

Figure 6-21 : Gauche : représentation dans un espace distance à l’exutoire/temps de l’intensité de pluie moyennée sur le maillage du modèle SIMPLEFLOOD de l’épisode du 31/10 au 03/11/2008 sur l’Ardèche pour les pluie SAFRAN (haut), réanalyses radar+ pluvio (KED, milieu) et moyenne des 100 simulations SAMPO (TBM, bas). Droite : haut : évolution temporelle de la pluie moyenne de bassin ; bas : indice 1(t) de Zocatalli et al. (2010) pour les trois jeux de pluie (1(t) vaut 1 si la pluie est homogène, >1 si la pluie est concentrée à l’amont et <1 si elle est concentrée à l’aval (tiré de Braud et al., 2015).

L’application du modèle SIMPLEFLOOD sur les années communes aux différents produits de pluie (2007-2008) ne montre pas d’améliorations systématiques lorsque des pluies à résolution plus fine sont utilisées, contrairement à ce qu’on aurait pu attendre. Les améliorations semblent plus notables sur les petits bassins, ce qui est cohérent avec les

résultats présentés Figure 6-4. L’incertitude des pluies, telles qu’appréhendée par les simulations SAMPO ne permettent pas toujours de compenser la sous-estimation assez systématique des volumes par le modèle (Braud et al., 2015).

Compte tenu des limitations du modèle SIMPLEFLOOD en période sèche (voir section 7.4) et du maillage relativement grossier utilisé, l’exercice mériterait d’être refait en utilisant les dernières versions des réanalyses et des simulations SAMPO, une résolution plus fine pour le maillage de SIMPLEFLOOD avec des mailles de taille de 1-2 km2 et un modèle amélioré en conditions sèches.