(trad auto)New flood forecasting method using a global rain-flow model
Nouvelle méthode de prévision de crue utilisant un modèle pluie-débit global
Résumé
In the present times of increased vulnerability of our societies to inundations, a strong social demand exists to forecast and prevent these naturals hazards that cause important human and economic problems. In this context of protection of population against the inundations induced by flood events, operational and efficient tools are required for forecasting. But flood forecasting is an old issue that remains today difficult to solve. On the one hand, the end-users of flood forecasts are more and more demanding and they wish to have both precision on peak values and long lead times of forecast. On the other hand, many of the intrinsic characteristics of the catchment, which is a very complex natural system, play a role in the flood generation. The rainfall-runoff modelling approach uses the knowledge of rainfall and is applicable at any point along a channel network. It can also use the information on future precipitations and on other hydrological or meteorological variables for a better anticipation. Rainfall-runoff models seem therefore to be essential tools to anticipate the possible consequences of observed precipitations. However such a model cannot solve the whole problem: the existing models are much too imprecise when the use only precipitations as input. Therefore the model cannot be used alone for operational forecasting applications. So in addition to the information on rainfall, it is necessary to get real-time information on flow values to recalibrate the model on these observations to improve model predictions. This way to correct model errors at the time of issuing the forecast is called updating. The literature proposes four main approaches for model updating. Our research consisted in analysing a wide panel of forecasting approaches, using a lumped rainfall-runoff model. They were tested on a large set of data collected for 188 catchments situated in France, Australia, Brazil, the Ivory Coast and the United States, to get general conclusions on the respective merits and drawbacks of these different approaches. Quickly we were confronted to the limits (very low performance) of existing forecasting and updating approaches available for this type of hydrological models. Therefore we decided to take a new direction in our research, to assess different model structures and the effect of their different formulations on their results in forecasting. We started from the analysis of several simple model structures. This part of our work showed that, although the GR4J model has a very simple and parsimonious structure (only four parameters to calibrate) and gets good performances in simulation, it ought to be simplified to lend itself to efficient updating and thus to get satisfactory performances in flood forecasting. Following an empirical approach, we then designed a new lumped rainfall-runoff model and its associated updating procedure, by testing a large number of combinations of model structures and updating approaches and selecting the best one. This led to the GRP model (modèle du Génie Rural pour la Prévision des crues rural engineering model for flood forecasting) that is efficient and that could support future improvements thanks to its simplicity.
En cette période de vulnérabilité accrue de nos sociétés aux inondations, il existe une forte demande sociale pour prévenir et prévoir ces catastrophes naturelles qui posent de graves problèmes humains et économiques. Pour protéger la population contre les inondations provoquées par les crues, il faut pouvoir disposer d'outils de prévision opérationnels et fiables. Mais la prévision des crues est un problème ancien, qui reste encore aujourd'hui difficile à résoudre. D'une part, parce que les utilisateurs des prévisions sont de plus en plus exigeants, ils souhaitent combiner précision et délai d'anticipation et d'autre part, parce que de nombreuses propriétés intrinsèques du bassin versant, qui est un système naturel très complexe, jouent un rôle dans la genèse des crues. L'approche pluie-débit utilise la connaissance de la pluviométrie et est applicable en tout point du réseau hydrographique. De plus, elle peut être combinée à des informations sur les pluies futures et d'autres données hydrométéorologiques dans le bassin versant pour une plus grande anticipation. Le modèle pluie-débit nous semble donc être l'outil incontournable pour anticiper les conséquences hydrologiques des pluies que l'on observe. Toutefois, un tel modèle ne permet pas de résoudre complètement le problème car les modèles pluie-débit existants restent encore beaucoup trop imprécis lorsqu'ils n'utilisent que des données de pluie : des erreurs allant du simple au double sont fréquentes en modélisation pluie-débit. Le modèle ne peut donc pas être utilisé tel quel en contexte opérationnel pour réaliser des prévisions : il est indispensable de disposer en temps réel d'informations limnimétriques en plus des informations pluviométriques, afin de « recaler » mathématiquement le modèle sur ces observations à l'instant de la prévision pour améliorer les prévisions. Cette façon de corriger les dérives du modèle se traduit par ce qu'on appelle une méthode de mise à jour du modèle. Dans la littérature, cette mise à jour peut être effectuée à quatre niveaux différents. La démarche entreprise ici consiste à examiner rétrospectivement, à l'aide d'un modèle global pluie-débit au niveau du bassin versant, toutes les possibilités qui sont offertes sur les données de 188 bassins versants, situés en France, en Australie, au Brésil, en Côte d'Ivoire et au Etats-Unis, pour dégager des régles générales concernant les mérites respectifs de ces approches. L'objectif final est de mettre au point la stratégie optimale de mise à jour permettant d'escompter globalement le meilleur succès de prévision. Nous avons été très vite confrontés aux limites (très faibles performances) des méthodes de prévision de crue courantes disponibles pour ce type de modèle conceptuel pluie-débit ainsi qu'à celles de leurs procédures de mise à jour. Nous avons alors mené une réflexion sur les structures des modèles conceptuels et testé les conséquences de leur agencement sur leurs performances en prévision de crue en sélectionnant plusieurs structures simples de modèles. Cette réflexion nous a alors montré que même le modèle conceptuel GR4J, pourtant simple et parcimonieux dans sa structure (seulement quatre paramètres) et très performant en simulation de débits, devait encore être simplifié pour se prêter à une mise à jour efficace permettant d'obtenir une performance significative en prévision de crue. Nous avons ensuite entamé, toujours dans une démarche empirique, le processus de développement d'un modèle global pluie-débit et de sa procédure de mise à jour, au travers de multiples structures de modèles et de procédures de mise à jour qui a conduit au modèle de prévision très simple GRP (Génie Rural pour la Prévision de crue) performant et qui laisse, de part sa simplicité, une large place à de futures améliorations.