ÉCOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSÉES
THÈSE
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DOCTEUR DE L’ÉCOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSÉES
Spécialité: SCIENCES ET TECHNIQUES DE L’ENVIRONNEMENT
Présentée et soutenue publiquement par
José Luis MACOR
Le 9 Octobre 2007 à Champs-sur-Marne
École Doctorale: Ville Environnement
Titre de la thèse:
Développement de Techniques de Prévision de Pluie Basées sur les Propriétés Multi-échelles des Données Radar et Satellites
Directeur de thèse : Daniel SCHERTZER, CEREVE, ENPC, France Co-directeur de thèse : Victor POCHAT, FICH, UNL, Argentine
Devant le jury composé de :
M Juan C. BERTONI Univ. de Córdoba, Argentina Rapporteur Mme Isabel de LIMA Univ. de Coimbra, Portugal Rapporteur
M. Guy DELRIEU LTHE, Grenoble, France Examinateur
M. Pierre HUBERT ENSMP, Fontainebleu, France Examinateur M. Christian ONOF Imperial College, London, UK Examinateur
M Pierre RIBSTEIN SISYPHE, Paris, France Examinateur
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Résumé
Les précipitations, notamment la pluie, constituent un phénomène naturel qui a un très fort impact socio-économique, surtout lorsqu’elles ont un caractère torrentiel. Pour prendre en compte cet aspect, les systèmes hydrologiques d’alerte et de prévision ont besoin d’une information spatio-temporelle plus détaillée et des prévisions fiables de précipitation à très court terme. Ceci a une importance particulière dans de situations d’urgence (crues éclair, gestion de réseaux d’assainissement urbain, des barrages, etc.).
Les champs de nuages et de précipitations demeurent les champs les plus difficiles à simuler pour les actuels modèles de prévision météorologiques. En effet, les échelles spatio- temporelles de ces modèles restent largement supérieures à celles qui sont pertinentes pour les précipitations : les mécanismes des précipitations sont essentiellement paramétrisés et les pluies ne sont estimées que sur des échelles relativement grossières. De plus, le temps de mise en route de ces modèles est souvent prohibitif pour des prévisions à court terme.
Différentes méthodes statistiques de traitement des images satellites et radar ont été développées pour combler ce déficit de prévision. Ces méthodes prennent en compte un grand nombre d’information à petite échelle, mais elles n’ont pas de base physique, en particulier elles ne prennent pas en compte la dynamique fortement non linéaire des cellules orageuses.
Une alternative permettant a priori de dépasser, à l’aide des méthodes multifractales, les limites des précédentes méthodes a été récemment considérée. Elle est fondée sur les modèles de cascade et prend en compte la hiérarchie des structures ainsi que leurs interactions non linéaires sur une grande gamme d’échelle spatio-temporelles, l’anisotropie entre espace et temps, et causalité. Fondamentalement, les processus de cascade développent des gradients de contenu en eau des plus en plus grands sur des fractions de plus en plus petites de l’espace physique. Ce type de modèles a l’avantage d’avoir un nombre limité de paramètres qui ont une signification physique forte et peuvent être évalués soit théoriquement, soit empiriquement.
Dans cette thèse on présente la mise en oeuvre d’une procédure correspondant à cette alternative et son application à l’événement du 8-9 septembre 2002 à Nîmes, en utilisant des données radar fourni par la Direction de la Climatologie de Météo-France, pour déterminer
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leurs caractéristiques multifractales. On présente aussi la mise en oeuvre d’une procédure pour la simulation et prévision de champs de pluie multifractale et l’étude de la loi de perte de prédictibilité attendue.
Mots clés : Prévision de pluie, simulation multifractale, modèles de cascade, prévision déterministe, prévision stochastique, prévision immédiate, prédictibilité, radar météorologique.
