FIGURE 5.14 – Variabilité interannuelle des indicateurs obtenus à
partir des résultats de simulation au pas journalier : Arveyron
d’Ar-gentière
En outre, la figure5.11nous montre qu’en début de saison, d’après le modèle, les
surfaces englacées contribuent aux débuts des cours d’eau de façon réduite par
rap-port aux surfaces non englacées. Pour autant, il a été fait remarquer en5.1à partir
des constatations faites sur les figures5.1et5.3que les débits simulés par
respective-ment la première et la deuxième version du modèle en début de saison n’ont pas de
différence remarquable. En revanche, la figure5.9déjà présentée nous donne à
re-marquer qu’en début de saison, d’après le modèle comme d’après les observations,
une partie importante du bassin versant de l’Arve à Chamonix (avoisinant les 50%
pour la plupart des années) est encore enneigée. Les zones englacées étant situées
dans les plus hautes altitudes (ce qui est vérifiable sur les courbes hypsométriques
visibles au chapitre2), elles font donc préférentiellement partie des zones encore
enneigées en début de saison. La neige recouvrant les glaciers, la représentation de
ces derniers dans le modèle n’a donc que peu d’influence à cette période. Par contre,
l’influence importante de la représentation des glaciers dans le modèle apparaît plus
tard (vers la mi-mai sur la moyenne interannuelle) et se fait de plus en plus visible
au fur et à mesure que la saison avance, que la fonte des neiges continue et que la
superficie de glaciers déneigés augmente.
5.5 Reproduction d’évènements particuliers
Les évènements particuliers dont nous étudions en détail la reproduction par le
modèle ayant eu lieu pour trois d’entre eux en présence de tout ou partie du réseau
114 Chapitre 5. Résultats des simulations en réanalyse
FIGURE 5.15 – Variabilité interannuelle des indicateurs obtenus à
partir des résultats de simulation au pas journalier : Arve à Chamonix
météorologique additionnel (décrit en2.5), nous exploitons ces données lors de
l’ob-servation détaillée des périodes durant lesquelles ces évènements ont eu lieu.
L’ob-jectif est de voir dans quelle mesure elles rejoignent les données météorologiques
fournies par SAFRAN, ces dernières données étant utilisées pour alimenter le
mo-dèle hydrologique avec une hypothèse d’homogénéité sur chaque tranche d’altitude
du bassin versant comme dit en2.5.1.
Les périodes que nous montrons afin d’y observer des évènements particuliers sont
indiquées dans le tableau5.3, et sont visibles sur les figures2.13et2.14du chapitre2.
Ce même tableau indique également la disponibilité des données d’observation du
réseau météorologique additionnel lors de ces mêmes périodes, en cohérence avec
ce qui est indiqué dans le chapitre2. Les figures5.16à 5.20montrent les
observa-tions et résultats de simulation de débit à ces périodes, ainsi que des observaobserva-tions
météorologiques du bassin versant : les précipitations et températures au pas
ho-raire à Chamonix, les gradients altitudinaux de précipitation et de température dans
le bassin versant, ainsi que l’altitude de l’isotherme 0. Ces données météorologiques
sont issues de SAFRAN (traits pointillés). Lorsqu’elles sont disponibles, les données
issues du réseau météorologique additionnel sont aussi affichées, séparément pour
les deux versants du bassin (traits pleins avec remplissage).
La figure5.16nous montre le détail des observations et des résultats de simulation
entre le 15 juillet et le 8 août 1996. C’est sur cette période qu’a eu lieu la crue évoquée
en2.7.2ayant eu lieu entre le 24 et le 26 juillet 1996, et ayant inondé une partie de
5.5. Reproduction d’évènements particuliers 115
Dates Arve
Cham. ArveyronMDG ArveyronArgentière Bisme Rés.AR Rés.MB
15/7/96 - 8/8/96 oui oui oui oui non non
20/8/14 - 1/9/14 oui oui non non oui oui
1/5/15 - 8/5/15 oui oui non non non non
15/6/15 - 15/7/15 oui oui non non non oui
15/7/15 - 15/8/15 oui oui non non oui oui
TABLE 5.3 – Disponibilité des données du réseau météorologique
additionnel pour les évènements particuliers étudiés
de pointe observé n’a pas eu lieu au même moment pour tous les exutoires, mais de
manière retardée pour l’Arveyron de la Mer de Glace et le Bisme du Tour. En raison
de l’absence de réseau météorologique additionnel lors de cette période, il n’est pas
possible de savoir si ce décalage peut s’expliquer par les conditions météorologiques
internes au bassin versant. Le modèle simule quant à lui un débit de pointe au même
moment pour tous les bassins versants. L’évènement montré sur cette figure a eu lieu
à l’occasion de précipitations intenses survenues en présence d’une isotherme 0 très
élevée. Il convient de remarquer que les évènements de précipitation qui ont eu lieu
en présence d’une isotherme 0 plus basse ne sont presque pas perceptibles sur les
hydrogrammes mesurés.
Toujours sur cette figure, nous pouvons remarquer que l’évènement du 24 juillet
1996 a été précédé d’une période d’augmentation progressive des températures.
L’augmentation des débits qui en résulte, du fait de la fonte glaciaire, est
remar-quable sur tous les exutoires. Elle est correctement reproduite par le modèle, mis à
part sur l’Arveyron de la Mer de Glace où elle est sur-estimée.
La figure 5.17 nous montre le détail des observations et des résultats de
simula-tion entre le 20 août et le 1er septembre 2014. Une crue a également eu lieu durant
cette période. Il est tout d’abord à remarquer que de la même façon que pour la
crue de juillet 1996 (visible sur la figure5.16), l’isotherme 0 était très élevée lors de
la survenue de précipitations. Les données du réseau météorologique additionnel
nous montrent que SAFRAN donne globalement une bonne indication des gradients
de précipitation et de température, même si les observations du réseau
météorolo-gique additionnel montrent que ces gradients ne sont pas les mêmes des deux côtés
de la vallée et que leur dynamique à l’échelle horaire n’est pas reproduite par
SA-FRAN. Remarquons par ailleurs que contrairement à la crue de juillet 1996, le débit
de pointe a cette fois lieu le même jour entre l’Arve à Chamonix et l’Arveyron de la
Mer de Glace.
La figure5.18nous montre le détail des observations et des résultats de simulation
entre le 1er mai et le 8 mai 2015, alors que le bassin versant de l’Arve était encore
fortement enneigé à partir de 1800 m d’altitude. Nous voyons qu’au début de cette
période, deux évènements intenses de précipitation surviennent, avec l’isotherme 0
ayant une altitude basse dans le premier cas et plus haute dans le second. Nous
re-marquons que la réaction hydrologique au premier évènement de précipitations est
assez minime (d’après les observations comme d’après le modèle) alors qu’elle est
tout à fait perceptible lors du deuxième évènement. Quant aux évènements
modé-rés de précipitation survenant à la fin de cette période, les débits observés montrent
116 Chapitre 5. Résultats des simulations en réanalyse
qu’ils ne provoquent pas de réaction hydrologique particulière. L’augmentation des
débits de l’Arveyron de la Mer de Glace à partir du 6 mai 2015 est probablement liée
à l’augmentation des températures qui a lieu au même moment.
La figure5.19nous montre le détail des observations et des résultats de simulation
entre le 15 juin et le 15 juillet 2015. Nous y voyons qu’un évènement de précipitations
ayant lieu le 19 juin 2015 provoque une réaction hydrologique nettement visible sur
les observations de débit de l’Arve à Chamonix, alors que rien ne se passe sur
l’Ar-veyron de la Mer de Glace. Cette réaction hydrologique est visible au niveau des
résultats de simulation sur tous les bassins versants. L’événement du 23 juin 2015
donne également une réaction hydrologique beaucoup plus nette sur l’Arve à
Cha-monix que sur l’Arveyron de la Mer de Glace. Remarquons que l’isotherme 0 était
à environ 3000 m d’altitude lors du premier évènement, ce qui entraine une
pro-portion de surfaces soumises aux précipitations respectivement liquides et solides
différente entre ces deux bassins versants. Cela peut expliquer la différence de
ré-action entre les deux cours d’eau. Le fait qu’une réré-action hydrologique est tout de
même simulée pour l’Arveyron de la Mer de Glace peut alors être lié à la simulation
d’une fonte précoce de la neige arrivée au sol. Enfin, un évènement de précipitations
a lieu le 23 juin 2015 avec une isotherme 0 très basse. Aucune réaction hydrologique
n’est visible sur l’Arveyron de la Mer de Glace, ni dans les observations ni dans les
simulations. Une réaction hydrologique est visible sur l’Arve à Chamonix est visible,
uniquement dans les observations.
Ces trois évènements de précipitations sont suivis d’une longue période
d’augmen-tation de la température, en l’absence de précipid’augmen-tations. Une augmend’augmen-tation des
dé-bits apparait simultanément dans les observations. Cette augmentation des dédé-bits
est légèrement sur-estimée pour l’Arve à Chamonix, et est fortement sur-estimée
pour l’Arveyron de la Mer de Glace. L’évènement de précipitations ayant lieu le 8
juillet, si léger qu’il soit, donne lieu à une réaction hydrologique visible tant sur les
observations que sur les résultats de simulation des deux exutoires. L’ampleur de
l’évènement est bien représentée, mais la sur-estimation du débit de fonte glaciaire
sur l’Arveyron de la Mer de Glace entraine une nette sur-estimation du débit de
pointe.
La comparaison des gradients de température estimés par SAFRAN et mesurés par
le réseau météorologique additionnel nous montre une certaine correspondance, mis
à part la dynamique au pas horaire qui n’est pas visible dans les données SAFRAN,
ainsi que lors de la période de fortes chaleurs ayant lieu au début du mois de juillet.
La figure5.20nous montre le détail des observations et des résultats de simulation
entre le 15 juillet et le 15 août 2015, suivant immédiatement la période représentée
sur la figure5.19. Nous remarquons tout d’abord la continuité de la sur-estimation
du débit de fonte sur l’Arveyron de la Mer de Glace. Au sujet du gradient de
tempé-rature reproduit par SAFRAN et observé sur le réseau météorologique additionnel,
les constatations sont les mêmes que celles qui sont faites sur les figures5.17et5.19.
Quant aux débits observés et simulés, nous voyons qu’un évènement de
précipi-tations intenses survenant le 25 juillet provoque une réaction au niveau des débits
simulés alors qu’il est très peu visible dans les débits observés. L’évènement de
pré-cipitations du 9 août 2015 provoque quant à lui une réaction visible sur les
obser-vations mais non sur les simulations. Il faut remarquer que d’après les obserobser-vations
du réseau météorologique additionnel, l’altitude de l’isotherme 0 était relativement
5.6. Synthèse 117
faible. Elle était par contre très élevée lors du deuxième évènement.
Les figures5.16à 5.20nous montrent tout d’abord que la réponse des bassins
ver-sants aux sollicitations météorologiques est non seulement très hétérogène dans le
temps (comme déjà remarqué au chapitre2) mais aussi entre les bassins versants.
Cela peut en partie être relié à l’hétérogénéité météorologique, elle aussi mise en
évidence par ces figures. Deux autres choses sont également visibles à travers ces
cinq figures : d’une part, la tendance du modèle à sur-estimer la fonte glaciaire lors
des évènements de fortes chaleurs (notamment sur l’Arveyron de la Mer de Glace),
et d’autre part l’importance de l’altitude de l’isotherme 0 dans la réaction
hydro-logique des cours d’eau aux évènements de précipitation. Si ces figures montrent
que le modèle est capable dans une certaine mesure de reproduire cette influence, il
s’avère que c’est un point qui reste à améliorer.
Les figures 5.17 et 5.20, en vertu du fait qu’elles concernent des périodes où les
mesures météorologiques fournies par le réseau additionnel sont nombreuses, nous
permettent particulièrement de discuter de la question de la précision de l’altitude
de l’isotherme 0 (et par conséquent de la limite pluie-neige) fournie par SAFRAN
ainsi que de la pertinence de l’hypothèse selon laquelle cette altitude est la même
sur toute la vallée de l’Arve. La simple observation des données météorologiques
fournies par le réseau additionnel, séparément pour les deux massifs, donne déjà à
remarquer que l’altitude de l’isotherme 0 ainsi que le gradient de température peut
être très différent entre le massif du Mont-Blanc et le massif des Aiguilles-Rouges.
Cela est particulièrement flagrant par exemple sur la période située autour du 26
août 2014 (la même remarque peut être faite pour les gradients de précipitations, très
abondantes sur cette période) ainsi que sur les périodes situées autour du 27 juillet et
du 10 août 2015. Si l’altitude de l’isotherme 0 fournie par SAFRAN suit globalement
la même tendance que celles qui sont fournies séparément pour chaque massif par
le réseau additionnel et se situe souvent au milieu de celles-ci, certaines différences
ponctuelles sont à remarquer. Par exemple, l’altitude manifestement trop basse de
l’isotherme 0 fournie par SAFRAN le 9 août 2015 (figure5.20), associée à l’indication
d’un gradient altitudinal de température trop élevé sur les deux versants, peut être
liée à la sous-estimation de la réaction hydrologique du bassin versant à l’évènement
précipitant survenant au même moment. Rappelons que sur un bassin versant
mon-trant un fort dénivelé (ce qui est particulièrement souvent le cas dans le cadre de
l’hydrologique de montagne), une estimation précise de la limite pluie-neige est
né-cessaire pour une bonne connaissance de la surface contributive du bassin versant,
et donc pour une bonne estimation de la réaction du bassin versant aux évènements
précipitants.
5.6 Synthèse
Si les résultats que nous obtenons peuvent nous encourager à poursuivre les
in-vestigations en s’appuyant notamment sur l’exploitation des diverses mesures de
terrain pour une amélioration des différentes composantes du modèle, il se trouve
que les résultats obtenus peinent à égaler ceux qui ont été obtenus avec des modèles
plus simples par SCHAEFLIet al., (2005) et plus récemment par UHLMANN, JORDAN
et BENISTON, (2013). Cela est d’abord visible au niveau du rapport de bilan hydrique
atteint par ces études, qui est assez proche de 1 et présente peu de fluctuations entre
les bassins versants et entre les années. Ces deux études présentent également des
118 Chapitre 5. Résultats des simulations en réanalyse
valeurs d’indicateur de Nash-Sutcliffe assez élevées (la plus basse étant 0.81 comme
indiqué en3.3.3à la page62) et également assez stables. En revanche, la performance
de ce présent modèle (en termes de valeurs prises par l’indicateur de Nash-Sutcliffe)
est assez comparable à celle obtenue par WARSCHERet al., (2013) utilisant un
mo-dèle de neige à bilan d’énergie pour la simulation hydrologique.
Les difficultés auxquelles nous devons particulièrement faire face semblent résider
dans la bonne prise en compte de la contribution des surfaces englacées au débit des
rivières, ainsi que dans la gestion du routage hydrologique comme cela est
particu-lièrement visible sur la figure5.7. Une fonte précoce du couvert nival est également
remarquée, à travers l’étude détaillée des simulations de débit ainsi que grâce à la
démarche d’évaluation multi-critères des résultats du modèle.
Après avoir observé le comportement du modèle lorsqu’il fonctionne sur la base de
données de réanalyse météorologique, nous souhaitons maintenant évaluer le
mo-dèle et l’adéquation de ses sorties avec les observations lorsqu’il est alimenté par des
données de prévision météorologique. Plus particulièrement, nous souhaitons voir
dans quelle mesure l’utilisation de données de prévision, par rapport à l’utilisation
de données de réanalyse, vient dégrader la qualité des simulations réalisées par le
modèle. Cette étude fait l’objet du chapitre suivant.
5.6. Synthèse 119
FIGURE5.16 – Débits simulés/observés et observations
météorolo-giques sur la période du 15 juillet au 8 août 1996.
120 Chapitre 5. Résultats des simulations en réanalyse
FIGURE5.17 – Débits simulés/observés et observations
météorolo-giques sur la période du 20 août au 1er septembre 2014.
5.6. Synthèse 121
FIGURE5.18 – Débits simulés/observés et observations
météorolo-giques sur la période du 1er au 8 mai 2015.
122 Chapitre 5. Résultats des simulations en réanalyse
FIGURE5.19 – Débits simulés/observés et observations
météorolo-giques sur la période du 15 juin au 15 juillet 2015.
5.6. Synthèse 123
FIGURE5.20 – Débits simulés/observés et observations
météorolo-giques sur la période du 15 juillet au 15 août 2015.
125
Chapitre 6
Évaluation des prévisions
hydro-météorologique
La prévision hydro-météorologique consiste à fournir au modèle hydrologique
des données météorologiques issues d’un modèle de prévision. Des données
mé-téorologiques issues de réanalyse sont également utilisées pour alimenter le modèle
jusqu’à l’initialisation de la prévision, afin qu’il ait un état initial cohérent. La
pré-vision en temps différé utilise des données de prépré-vision obtenues par le passé. La
prévision en temps-réel utilise des données de prévision s’appliquant au futur.
6.1 Matériel et méthodes de travail
Nous donnons ici un rappel de ce qui est dit au chapitre 4 sur la manière de
procéder pour le lancement et l’évaluation de prévisions hydro-météorologiques en
temps différé. Nous donnons également quelques rappels de ce qui est dit au
cha-pitre3au sujet du concept de prévision météorologique d’ensemble.
Comme cela est expliqué par BOUTTIER, (2018), la prévision d’ensemble consiste
à lancer plusieurs prévisions météorologiques (appelées "membres"), couvrant la
même période temporelle et avec le même modèle de prévision numérique du temps,
chacun des lancements du modèle se voyant appliquer une petite modification
por-tant le plus souvent sur son initialisation et sur sa configuration. Ces modifications
sont choisies de sorte que la diversité des scénarios météorologiques obtenus
per-mette de représenter le plus fidèlement possible la diversité des possibilités
d’évolu-tion de l’état de l’atmosphère, afin notamment d’estimer l’incertitude de la prévision.
Par ailleurs, lorsqu’elle est appliquée à la prévision de la survenue d’un évènement
dangereux, la prévision d’ensemble permet d’estimer la probabilité de survenue de
cet évènement.
Le lancement de prévisions hydro-météorologiques s’effectue en faisant tourner la
chaine de modélisation à partir de données météorologiques fournies par la
prévi-sion d’ensemble PEARP-SAFRAN (VERNAYet al.,2015). Cette prévision d’ensemble
contenant 35 membres, 35 simulations indépendantes sont donc lancées, en étant
initialisées par l’état du modèle de la simulation en réanalyse au début de la
prévi-sion. Cela a été réalisé pour chaque jour entre le 01/05/2015 et le 31/10/2015, ainsi
qu’entre le 01/05/2015 et le 31/10/2016.
La procédure de génération des 35 membres de la prévision d’ensemble PEARP
est décrite par DESCAMPS et al., (2015). La différence entre les membres est basée
126 Chapitre 6. Évaluation des prévisions hydro-météorologique
sur deux éléments : l’initialisation du modèle ainsi que la physique (lois ou
confi-guration) utilisée pour simuler l’évolution de l’état de l’atmosphère. Parmi ces 35
membres, l’un est appelé "membre de contrôle" et est en fait la prévision ARPEGE
déterministe (COURTIERet al.,1991). À ce membre sont ajoutés 17 autres membres,
obtenus par perturbation de l’état initial du membre de contrôle. Les 17 derniers
membres sont enfin générés sur la base de 17 nouvelles perturbations, qui sont en
fait les perturbations opposées à celles ayant servi à générer les 17 membres
précé-dents. Ainsi, l’ensemble des états initiaux des 34 membres ainsi générés est centré
autour de l’état initial du membre de contrôle. Notons que l’obtention de plusieurs
initialisations du modèle est réalisée sur la base d’un système d’assimilation
d’en-semble associé au modèle ARPEGE, appelé AEARP (Assimilation d’End’en-semble
AR-Pege, voir BERREet al., (2007)). Quant aux modifications de la physique du modèle,
elles concernent notamment le calcul de la convection, de la turbulence et des flux
océaniques.
L’évaluation peut se faire de manière déterministe ou de manière probabiliste. La
prévision étant probabiliste, il s’agit dans le premier cas d’évaluer non directement la
prévision mais la décision qui est faite à partir de celle-ci, décision basée sur un seuil
de décision préalablement défini et permettant de définir le niveau de risque (ou
probabilité de survenue d’un évènement) à partir duquel une décision d’alerte est
donnée. Dans le deuxième cas, l’aspect probabiliste de la prévision est directement
Dans le document
Modélisation à bases physiques de l'hydrologie de l'Arve à Chamonix et application à la prévision des crues
(Page 124-137)