Comparaison radar – pluviomètre

I.5.4.1 Pas de temps et distance au radar

Les pluviomètres ont été regroupés en cinq classes de distances : 0-30 km, 30-45 km, 45-60 km, 60-70 km et 70-80 km. Chaque classe contient toutes les mesures des pluviomètres correspondants ainsi que les mesures radar associées. Le nombre de pluviomètres par classe est respectivement de 15, 13, 16, 12 et 13 (cf. Figure I.5). Pour chaque classe et chaque pas de temps (c'est-à-dire 5, 15, 30 et 60 min), les deux indicateurs statistiques (Biais et r²) ont été calculés (Figure I.12).

Les valeurs des deux indicateurs statistiques reflètent une faible concordance entre les estimations radar et pluviométriques. Le coefficient de corrélation ne dépasse pas 0.6 et ceci même au pas de temps de 60 min. Le Biais varie entre 0 et 0.4 (correspondant à une surestimation de la pluie de 40% par le radar, par rapport aux pluviomètres). Lorsque le pas de temps augmente, les résultats s’améliorent significativement autrement dit le r² augmente (égal à 0.2-0.3, à 5 min, contre 0.5-0.6, à 60 min). Le Biais est quant à lui indépendant du pas

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de temps. Il dépend cependant significativement de la distance au radar. Lorsque la distance au radar diminue, ce dernier surestime davantage la pluie par rapport aux pluviomètres. C’est ainsi, par exemple, que le radar surestime d’environ 40% la pluie, à proximité du radar, contre environ 20% seulement à une distance comprise entre 30 et 45 km du radar. La valeur de r² est difficile à analyser du fait que sa relation avec la distance est ambigüe : r² tend à diminuer lorsque la distance au radar augmente, à l’exception de la classe 70-80 km. Ce résultat est surprenant du fait qu’on pouvait s’attendre à une dégradation plus nette de la mesure radar, lorsque la distance au radar augmente.

Figure I.12 : Evolution du Biais (en haut) et du r² (en bas), calculés entre les données pluviométriques et les données radar en fonction de la distance au radar et du pas de temps : 5 min (points), 15 min (cercles), 30 min (plus) et 60 min (étoiles).

I.5.4.2 Code qualité

Une méthodologie, similaire à celle adoptée dans le Paragraphe I.5.4.1, a été appliquée ici, à la seule différence que les pluviomètres et les pixels radar associés ont été séparés selon le code qualité de la donnée radar (cf. Paragraphe I.5.1). Les trois classes suivantes ont été définies : 88-92, 92-96 et 96-100. Les codes qualité plus faibles n’ont pu être pris en compte, trop peu de pixels radar, appartenant à notre domaine d’étude (entre 0 et 80 km du radar), étant concernés. Par ailleurs, les codes qualité dépendant fortement de la distance au radar (cf. Figure I.3), les trois classes de qualité définies correspondent globalement aux classes de distances suivantes : 60-80 km, 30-60 km, et 0-30 km. Par conséquent, cette étude

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n’apporte aucune information supplémentaire par rapport à celle portant sur l’influence de la distance au radar. Elle met aussi en évidence que les codes qualité sont peu représentatifs de l’exactitude de la mesure radar, puisque cette mesure n’est pas significativement améliorée lorsque la distance au radar diminue (cf. Paragraphe I.5.4.1). Si le calcul d’un code de qualité, pour chaque pixel radar, offre une approche intéressante il demandera cependant des recherches supplémentaires si l’on veut pouvoir obtenir des codes qualité davantage représentatifs de l’exactitude de la mesure radar.

I.5.4.3 Les différents types de précipitation

La classification des pixels radar en trois groupes (convectif, stratiforme et mixte) a nécessité, au préalable, d’identifier les types de précipitation tombant sur chaque pixel radar. En outre, une identification préliminaire entre pixels convectifs et stratiformes a dû être effectuée. Steiner et al. (1995) ont proposé une méthode permettant d’identifier les précipitations convectives selon trois critères. Dans cette étude, seuls les deux premiers critères ont été utilisés, étant donné leur complémentarité et l’obtention de résultats satisfaisants (Delrieu et al., 2009). Le premier critère consiste à déterminer un seuil de réflectivité : un pixel doté d’une réflectivité supérieure à 40 dBZ est considéré comme convectif, une pluie de cette intensité ne pouvant quasiment jamais être stratiforme. Le second critère s’appuie sur des gradients horizontaux : un pixel est dit convectif dès que sa valeur de réflectivité dépasse d’une certaine valeur (mesuré en dBZ) la réflectivité moyenne alentour (calculée au sein d’un cercle de rayon de 11 km, centré sur le pixel étudié). L’identification des pixels stratiformes est basée, quant à elle, sur la détection de la Bande Brillante (notée BB). Les précipitations stratiformes sont caractérisées par un PVR présentant un pic élevé d’intensité, témoin de la présence de la BB (information fournie par Météo France). La séparation finale des pixels radar, en trois groupes, a été effectuée selon les critères suivants : 1) les pixels convectifs (selon Steiner), sans BB, appartiennent au groupe convectif ; 2) les pixels non convectifs (selon Steiner), ayant une BB, appartiennent au groupe stratiforme ; 3) le groupe mixte regroupe l’ensemble des pixels restants.

Cette classification a été effectuée sur les images radar au pas de temps de 5 min. Une image radar, au pas de temps de 15 min, résulte de la somme de trois images radar à 5 min. Si le pixel étudié est de même type sur les trois images, il le sera alors également au pas de temps de 15 min. Dans le cas contraire il appartiendra au groupe mixte à 15 min. La même approche a été adoptée pour les pas de temps de 30 et 60 min.

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Figure I.13 : Evolution du Biais (en haut) et du r² (en bas), calculés entre les données pluviométriques et radar, en fonction du type de pluie (convectif, stratiforme ou mixte) et du pas de temps : 5 min (points), 15 min (cercles), 30 min (plus) et 60 min (étoiles).

Sur ces bases, de meilleurs résultats ont été clairement obtenus pour les pixels radar stratiformes, et ceci indépendamment du pas de temps (Figure I.13). Les pixels radar stratiformes présentent un coefficient de détermination (r²) de 0.72, au pas de temps de 60 min (contre 0.45 pour les pixels convectifs et 0.53 pour les pixels mixtes). Les pixels convectifs donnent des résultats médiocres et présentent notamment un fort Biais (compris entre 0.4 et 0.6 contre 0.1 pour les pixels stratiformes).

Afin de confirmer ou d’infirmer ces résultats, les 50 journées pluvieuses étudiées ont été séparées en deux groupes : le groupe hivernal (octobre à mars, 17 journées) et le groupe estival (avril à septembre, 33 journées). Chaque groupe contient l’ensemble des mesures radar et pluviométriques enregistrées au cours des journées considérées. La Figure I.14 montre l’évolution du Biais et du r², pour les deux groupes, en fonction de la distance au radar et pour le pas de temps de 15 min. On peut noter que les tendances observées, à ce pas de temps, sont similaires quel que soit le pas le temps considéré. Les résultats obtenus sont significativement meilleurs en hiver, avec un r² plus élevé et un Biais plus faible. Ces résultats sont ainsi totalement cohérents avec les constatations précédentes. En effet les précipitations stratiformes prédominent en hiver et les précipitations convectives en été.

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Ces résultats pourraient s’expliquer par le fait que l’atténuation et la variabilité spatiale sont plus importantes pendant les précipitations convectives (été).

Figure I.14 : Evolution du Biais (en haut) et du r² (en bas), en fonction de la distance au radar, pour les journées estivales (points) et les journées hivernales (croix), au pas de temps ΔT = 15 min.

I.5.4.4 Facteur de calibrage

Afin d’étudier l’influence de la dernière étape de la chaîne de traitement, à savoir l’application du facteur de calibrage (cf. Paragraphe I.5.1), nous avons considéré en plus des images radar opérationnelles (images radar calibrées que nous avons évaluées dans les Paragraphes I.5.4.1 à I.5.4.3), les images radar obtenues avant la dernière étape de traitement (c’est-à-dire avant l’application du facteur de calibrage horaire). La Figure I.15 montre l’évolution du Biais et du r², en fonction de la distance au radar, avant et après application du facteur de calibrage et au pas de temps de 60 min. On notera que les tendances observées sont indépendantes du pas de temps considéré.

L’application du facteur de calibrage améliore de façon significative les résultats, du fait que la co-fluctuation entre les données pluviométriques et les données radar augmente après le calibrage. Le facteur de calibrage diminue également le Biais, loin du radar, mais l’augmente à proximité de celui-ci : le Biais devient alors significatif (égal à 0.4) ce qui signifie que, pour de courtes distances au radar, la pluie est surestimée de 40% par rapport aux pluviomètres. Il

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est intéressant de noter qu’avant l’application du facteur de calibrage, le Biais est optimal à proximité du radar et se détériore significativement lorsqu’on s’en éloigne. Cette observation met en évidence l’insuffisance des corrections portant sur les erreurs fonction de la distance du radar (l’atténuation n’est pas corrigée et la correction de PVR apparaît trop faible). De plus, cette méthode de calibrage prend en compte tous les pluviomètres regroupés dans un cercle de 100 km autour du radar (cf. Paragraphe I.5.1). Du fait que la densité des pluviomètres est relativement homogène, les pluviomètres situés entre 60 et 100 km du radar sont plus nombreux que ceux situés entre 0 et 60 km. Ils ont ainsi un poids plus important dans la méthode de calibrage. Ceci pourrait expliquer pourquoi le Biais devient optimal, après calibrage, pour la classe de distance 70-80 km. L’application de ce processus fait alors apparaître un Biais significatif, à proximité du radar, du fait que le facteur de calibrage soit le même pour l’ensemble de l’image radar (Figure I.15).

Figure I.15 : Evolution du Biais (en haut) et du r² (en bas), en fonction de la distance au radar, avant (croix) et après (points) application du facteur de calibrage, avec ΔT = 60 min.

I.5.5 Comparaison radar – pluviomètre en considérant l’exactitude de la mesure