Sur les nombreuses incertitudes présentées ci-dessus, certaines semblent majeures comme l’impact de la précision du signal, du choix de la baseline, du choix du modèle d’antenne mouillée, du choix du modèle de disdrométrie, la non-linéarité de la relation k-R, et la capacité d’un réseau à reproduire spatialement la pluie. Aucune de ces incertitudes n’ont été étudiées en contexte Ouest-africain avec des pluies convectives très intenses comme décrit dans le chapitre I., et toutes auraient méritées une étude approfondie.
Mais il nous a semblé plus prioritaire de s’intéresser à deux incertitudes dans la partie I. de cette thèse : l’impact de la précision du signal et la capacité d’un réseau de liens à bien reproduire spatialement la pluie. Ces deux incertitudes sont directement liées au réseau, et à ce que peut fournir l’opérateur du réseau, et il est important de pouvoir les quantifier, pour avoir la possibilité d’argumenter auprès de l’opérateur.
Pour l’incertitude liée à la précision du signal, beaucoup d’opérateurs fournissent leurs données à une précision du signal de 1 dB, et on a vu précédemment, que pour de faibles fréquences, cette incertitude est la plus importante. A priori les fortes pluies convectives de la région, limiteraient l’impact de cette incertitude (section 2.a.), mais cette étude n’a pas encore
été menée dans ce contexte. Pour l’incertitude liée à la capacité du réseau de liens à bien reproduire spatialement la pluie, dans une optique de modélisation des débits en urbain dans une agglomération en Afrique de l’Ouest, cette étude nous semblait primordiale. De plus, peu d’études (Fencl et al. 2013) d’échantillonnage des réseaux de liens ont été menée jusqu’à présent à notre connaissance, d’autant plus dans un contexte avec des pluies intenses très hétérogènes spatialement (chapitre I.).
La capacité des liens microondes commerciaux à bien reproduire la pluie est étudiée depuis maintenant une dizaine d’année (Leijnse 2007; Messer et al. 2006), et le processus pour passer de l’acquisition de données à un champs de pluie spatialisé, ainsi que les incertitudes tout au long de ce processus, sont maintenant bien documentées (figure II.10., Chwala and Kunstmann 2019). Les études ont montré dans des pays aux climats tempérés des résultats très satisfaisants et encourageants, depuis l’échelle du lien (Fenicia et al. 2012; Leijnse et al. 2007b,a, 2008b,a, 2010; Rios Gaona et al. 2017; van Leth et al. 2018; Zinevich et al. 2010), en passant par l’échelle du réseau local de liens ou d’une agglomération (Alcoba 2019; Fencl et al. 2013, 2015, 2017; Overeem et al. 2011; Pastorek et al. 2019; Rayitsfeld et al. 2012; Smiatek et al. 2017; Stransky et al. 2018; Zinevich et al. 2008, 2009; Zohidov et al. 2016), jusqu’à l’échelle d’un pays (de Vos et al. 2019; Graf et al. 2019; Overeem et al. 2013, 2016b; Polz et al. 2019). Les études ont montré parfois des résultats plus satisfaisants avec un réseau de liens par rapport aux réseaux de pluviographes en place (Overeem et al. 2016b; Smiatek et al. 2017; Stransky et al. 2018), et pouvant être une alternative crédible au radar dans les zones montagneuses (Chwala et al. 2012b; David et al. 2013; Smiatek et al. 2017).
La littérature a aussi montré que la pluie estimé via les réseaux de liens permet la simulation de débits en urbain (Fencl et al. 2013, 2015, 2017; Pastorek et al. 2019; Stransky et al. 2018) ou en milieu naturel (Smiatek et al. 2017) de bonne qualité, avec une reproduction de la dynamique des débits proche de la réalité.
Des premières études ont montré le potentiel de cette méthode de mesure de la pluie en contexte africain (Alcoba 2019; Doumounia et al. 2014; Gosset et al. 2016; Hoedjes et al. 2014). Mais le nombre d’études reste assez faible dans ce contexte, en comparaison avec les régions tempérées, avec un besoin qui est pourtant très important et des réseaux de télécommunications bien développés en Afrique (chapitre I.). De plus, on a vu dans le chapitre I. que les pluies sont en Afrique sahélienne très intenses et hétérogènes spatialement, et que ces caractéristiques peuvent a priori bien être reproduite par un réseau de liens microondes. En effet, on a vu dans ce chapitre que les incertitudes sur la mesure étaient moins importantes pour des pluies intenses, et que les réseaux de liens ont une bonne capacité à reproduire la variabilité spatiale de la pluie, au moins en urbain.
Figure II.10 : Illustration du processus (à gauche) décrit dans ce chapitre II., à partir de l'acquisition de plusieurs séries chronologiques de données brutes de liens microondes, jusqu'à l'obtention de champs de précipitations. A droite, présentation des principales incertitudes à chaque étape. Les traits noirs dans le graphique du bas représentent le réseau de liens microondes (Chwala and Kunstmann 2019)
De nombreuses études ont été réalisées sur les liens microondes commerciaux et sur leurs incertitudes (chapitre II.), mais peu avec une optique de modélisation hydrologique, et très peu en Afrique de l’Ouest. Partant de ce constat, cette partie s’intéresse à l’impact de certaines incertitudes connues des liens, sur la bonne reproduction des pluies, et des débits simulés par un modèle hydrologique distribué. Le cas d’étude académique présenté dans cette partie, est en contexte urbain, à Ouagadougou.
Pour évaluer ces incertitudes, l’axe choisi dans cette partie a été de procéder par simulation. Deux questions se posent sur ce choix : Pourquoi avoir procédé par simulation ? Et pourquoi avoir réalisé cette étude à Ouagadougou au Burkina Faso, et pas une autre agglomération d’Afrique de l’Ouest ?
Les agglomérations en Afrique de l’Ouest sont des terrains d’études intéressants, avec des risques importants, et des réseaux de télécommunications très denses, du fait du développement de la téléphonie mobile (chapitre I.). De plus pour étudier la pluie observée par un réseau de liens en entrée d’un modèle d’hydrologique, il est nécessaire d’avoir :
- des données complètes d’un réseau de liens, pour plusieurs événements pluvieux intenses,
- un modèle hydrologique en place,
- et éventuellement des données de débits.
Or au début de ces travaux, aucune des villes envisagées (Ouagadougou, Niamey, Bamako), avait ces trois conditions remplies. Procéder par simulation à partir d’observations s’est alors vite imposé. De plus, Ouagadougou était la ville où le modèle hydrologique utilisé (Athys), était le plus au point, et la ville pour laquelle on avait les données d’observations les plus précises, avec des données de champs radar. En outre, travailler par simulation permet de tester les limites de la méthode, avec des configurations non observées sur le site étudié.
Cette partie I., introduit dans le chapitre III., le simulateur de liens synthétiques utilisé pour analyser les incertitudes sur l’estimation des pluies dans cette étude, qui est basé sur des champs de pluie radar. Puis le chapitre IV. décrit le modèle hydrologique distribué appliqué à l’urbain, qui permet d’étudier la propagation des incertitudes dans le débit. Et enfin les résultats de l’étude sont présentés dans le chapitre V., sur les deux incertitudes étudiées en détail :
- l’impact de la précision du signal à 0.1 ou 1 dB en fonction de la fréquence et la taille des liens microondes
- l’impact de la configuration du réseau de liens (taille des liens, densité et disposition du réseau)
La simulation de réseaux de mesures est très souvent utilisée en hydrométéorologie. Elle permet selon la méthode : d’estimer l’impact de l’échantillonnage induit par le réseau de mesure, ou encore d’analyser les limites d’un système et ses incertitudes. Procéder par simulations permet de tester différentes hypothèses, et de faire des tests de sensibilité en décomposant les incertitudes.
Pour la simulation des pluies mesurées par un réseau de liens, plusieurs méthodes ont été utilisées dans la bibliographie. Elles sont basées principalement sur des champs de pluie observés par radar (Leijnse et al. 2008b,a, 2010; Zohidov et al. 2016), ou sur des champs de pluie simulés via un générateur stochastique (Fencl et al. 2013). L’utilisation des champs de pluie radar permet d’avoir des événements effectivement mesurés, avec une distribution réaliste des intensités pluvieuses, à une fine résolution spatio-temporelle, de l’ordre de grandeur de d’un réseau de liens, ce qui en fait un proxy de la réalité idéal pour cette étude.
Trois événements caractéristiques du contexte Ouest-africain (chapitre I.), mesurés par un radar à Ouagadougou, ont été sélectionnés pour servir de base à la simulation de pluie mesurée par un réseau de liens microondes. Dans ce chapitre sont présentés dans un premier temps le radar météorologique utilisé, et les trois événements étudiés (section 1.), puis (section 2.), le simulateur de réseau de liens, permettant d’étudier par la suite (chapitre V.), l’impact de la précision du signal et l’échantillonnage spatial de la pluie.