A flood forecasting system based on probabilistic precipitation scenarios: performance evaluation and sensitivity analysis to the re-analysis archive
Etude de la performance et de la sensibilité à l'archive de réanalyses d'un système de prévision de crue basé sur une prévision probabiliste des précipitations
Résumé
Flood forecasting systems commonly use a single precipitation forecast. Hence the main well-known source of uncertainties on discharges forecast is not taken into account. This problem could be overcome by using a probabilistic precipitation forecasting method. Several probabilistic methods allow to forecast precipitation amounts in terms of probability. One of them uses the principle of analogy between meteorological situations. The method applied in this study has been developed by Obled et al. (2002). It requires (i) a precipitation amounts archive and (ii) a predictors archive that characterizes the meteorological situation. However, this method strongly depends on the input data, that is why the use of different databases for predictors could be of interest to quantify the model dependence. The aim of this presentation is to assess the forecasting system sensitivity to two different archives on a case study in France. This study focuses on the Saone river basin (30 000 km²), for which a precipitation archive has been built. Two available re-analysis archives are exploited: the 45-Year European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Re-Analysis (ERA-40) and the first National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) re-analysis. These archives are considered with the same spatial resolution (2,5°). The variables introduced in the precipitation forecast method are extracted from these databases and used as input data. In this work, the AM runs in a context of perfect prognosis, that is to say that the evaluation is based on situations observed in the past. A comparison of the method performance using the two re-analysis is carried out, based on statistics computed over the whole period: the mean Continuous Ranked Probability Score (CRPS) and the Receiver Operating Characteristics (ROC) diagram. The CRPS score enables to check the accuracy and the sharpness of the probabilistic predictions. The ROC diagram is built for different rainfall thresholds and for each re-analysis, to assess the efficiency of the methods for a particular user. The results show that: in average, there is a weak sensitivity to the choice of the meteorological archive; nevertheless, a more detailed analysis shows that ERA-40 database is more suited to predict extreme events than NCEP database. Finally for illustration, a lumped rainfall-runoff model is forced by the precipitation forecasts to predict daily discharges at a station of the Saone river. As the forecasting system is probabilistic, several possible discharges are computed at any lead-time and compared to deterministic discharge forecasts. The results show that the flood event is anticipated several days ahead and the beginning of the event is predicted four days in advance. Lastly, six days before the flood peak, the evolution of the forecasted discharge is rather well reproduced, even if the maximum discharge is underestimated. This is a direct consequence of the underestimation of the rainfall amounts predicted for the previous days.
La prévision des crues est généralement faite à partir d'une unique prévision des pluies. Les incertitudes dans la prévision des débits ne sont donc pas prises en compte. Pour palier ce problème, une méthode de prévision probabiliste des pluies paraît plus adaptée. Il existe plusieurs méthodes probabilistes, dont celle qui est basée sur le principe d'analogie entre situations météorologiques. La méthode appliquée dans cette étude a été développée par Bontron et Obled (2003). Elle utilise (i) une archive de cumuls pluviométriques et (ii) une archive de prédicteurs, c'est-à-dire des variables d'analogie qui permettent de caractériser une situation météorologique. Cependant, la méthode dépend des données d'entrée, telles que les variables d'analogie. Etant donné qu'il existe deux archives disponibles, cette présentation vise à évaluer la sensibilité de la méthode de prévision des pluies à l'archive utilisée. Dans cette étude, la méthode est appliquée au bassin de la Saône (30 000 km²), pour lequel une archive de cumuls pluviométriques a été construite. Deux archives de réanalyses météorologiques suffisamment longues sont disponibles à la communauté scientifique à résolution 2,5° : les réanalyses « 45-Year European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Re-Analysis » (ERA-40) et les réanalyses « first National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research » (NCEP/NCAR). Les variables d'analogie utilisées dans la méthode de prévision des pluies sont ainsi extraites de ces archives. Dans ce papier, la méthode de prévision par analogie est appliquée dans un contexte de prévision parfaite, c'est-à-dire que les situations météorologiques pour lesquelles on émet une prévision des pluies ont été observées dans le passé. La sensibilité de la méthode à l'archive de réanalyses est étudiée en utilisant deux scores d'évaluation de performances : le Continuous Ranked Probability Score (CRPS) et le diagramme Receiver Operating Characteristics (ROC). Le CRPS permet de quantifier la justesse et la finesse de la distribution probabiliste des pluies, tandis que le diagramme ROC permet d'évaluer la qualité de la méthode par rapport à un utilisateur particulier (au travers de seuils de pluie). Les résultats montrent qu'en moyenne, la sensibilité de la méthode au choix de l'archive est faible, même si l'ERA-40 est plus appropriée pour la prévision d'événements extrêmes. Enfin, à titre d'exemple, un cas de crue sur la Saône est étudié en entrant les prévisions de pluie dans un modèle de transformation pluie-débit. Etant donné que la prévision de pluie est probabiliste, plusieurs débits sont prévus en sortie. Ces scénarios de débit sont alors comparés au débit observé. Les résultats montrent que l'on anticipe les événements pluvieux plusieurs jours à l'avance, et que le début de l'épisode de crue est anticipé quatre jours à l'avance. Enfin, six jours avant la pointe de crue, l'évolution du débit prévue est respectée, même si le débit de pointe est sous-estimé, conséquence directe de la sous-estimation des pluies fournies par la méthode des analogues.