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International audience; Two different extreme streamflow estimation methods have been applied and compared over two catchments located on the Pacific coast of the British Columbia Canadian province: the classical deterministic approach Probable Maximum Precipitation (PMP) / Probable Maximum Flood (PMF) and the Simulation Climato-Hydrologique pour l’Appréciation des Débits EXtrêmes (SCHADEX) probabilistic approach, aiming at stochastically simulating millions of floods. Ratios between 10000-year return period daily precipitation values estimated by the SCHADEX method and PMP values are close to 1, while ratios between 10000-year return period daily streamflow values estimated by the SCHADEX method and PMF values are greater than 1.25. These ratio values are similar to the ones obtained within the comparison of PMF values and extreme streamflow estimation performed with the GRADEX method [Guillot and Duband 1967] for 43 different catchments, with ratios ranging between 1.08 and 3.52 [CFGB, 1994]. This paper illustrates the need of estimating extreme rainfall and streamflow by using the same hydroclimatologic inputs (in particular for the catchment rainfall series which should be estimated with the same catchment water balance hypothesis) in order to properly compare extreme rainfall and flood estimation methods. Such an approach allows to discuss the rainfall-runoff transformation differences obtained when different hydrological models are considered.; Deux méthodes d’estimation des débits extrêmes ont été appliquées sur deux bassins versants situés sur la côte Pacifique de la Colombie‑Britannique, province canadienne : la méthode déterministe classique Probable Maximum Precipitation (PMP) / Probable Maximum Flood (PMF) et la méthode probabiliste Simulation Climato‑Hydrologique pour l’Appréciation des Débits EXtrêmes (SCHADEX). Les ratios entre les valeurs de PMP et les pluies journalières de période de retour 10000 ans estimées par la méthode SCHADEX sont proches de 1, alors que les ratios entre les valeurs de PMF et les débits journaliers de période de retour 10000 ans estimés par la méthode SCHADEX sont supérieurs à 1.25. Ces valeurs de ratios d’estimation de débits extrêmes sont du même ordre de grandeur que celles obtenues lors de la comparaison de valeurs de PMF et d’estimations de débits extrêmes réalisées avec la méthode du GRADEX [Guillot et Duband 1967] pour 43 bassins versants, pour lesquels les valeurs de ratios étaient comprises entre 1.08 et 3.52 [CFGB, 1994]. Cette communication illustre la nécessité de réaliser des estimations de pluies et crues extrêmes avec les mêmes entrées hydroclimatiques (et notamment des séries de pluies de bassin construites avec les mêmes hypothèses) pour réaliser une comparaison rigoureuse de méthodes de prédétermination. Une telle approche permettrait notamment de discuter des différences de transformation pluie‑débit réalisées par les différents modèles hydrologiques considérés.

International audience; The Kamp River is a particularly interesting case study for testing flood frequency estimation methods, since it experienced a major flood in August 2002. Here, this catchment is studied in order to quantify the influence of such a remarkable flood event on the calibration of a rainfall-runoff model, in particular when it is used in a stochastic simulation method for flood estimation, by performing numerous rainfall-runoff model calibrations (based on split-sample and bootstrap tests). The results confirmed the usefulness of the multi-period and bootstrap testing schemes to identify the dependence of model performance and flood estimates on the information contained in the calibration period. The August 2002 event appears to play a dominating role for the Kamp River, since the presence or absence of the event within the calibration sub-periods strongly influences the rainfall-runoff model calibration and the extreme flood estimations that are based on the calibrated model.; La rivière Kamp est un cas d’étude particulièrement intéressant pour le test de méthodes de prédétermination des crues, puisqu’elle a vu une crue exceptionnelle se produire en août 2002. Dans cet article, nous étudions ce bassin versant pour quantifier l’influence de ce type de crue remarquable sur le calage d’un modèle pluie-débit, en particulier lorsqu’il est utilisé dans une méthode de simulation stochastique pour la prédétermination des crues. Pour cela, nous réalisons de nombreux calages du modèle pluie-débit (en nous basant sur des tests de bootstrap et sur des périodes indépendantes). Les résultats obtenus confirment l’utilité des procédures de calages multi-périodes et de « calages bootstrap » pour identifier la dépendance des performances des modèles hydrologiques et des estimations de crues extrêmes aux informations contenues dans les périodes de calage. L’événement de 2002 apparait jouer un rôle dominant pour la rivière Kamp, puisque la présence de l’événement au sein des périodes de calage influence fortement le calage du modèle pluie-débit et l’estimation des crues extrêmes reposant sur le modèle calé. L’ensemble des jeux de paramètres obtenus avec des périodes de calages ne contenant pas l’épisode de 2002 produit des estimations de crues extrêmes systématiquement plus fortes que celles obtenues avec les autres jeux de paramètres.

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International audience; Stochastic flood simulation methods are typically based on a rainfall probabilistic model (used for simulating continuous rainfall series or for estimating probabilities of random rainfall events) and on a rainfall-runoff model. Usually, both of these models are calibrated over observed hydrometeorological series, which may be subject to significant variability and/or nonstationarity over time. The general aim of this study is thus to propose and test a methodology for performing a sensitivity analysis of extreme flood estimations to observed hydrometeorological variability. The methodology consists of performing a set of blockbootstrap experiments: for each experiment, the data used for calibration of a particular model (e.g., the rainfall probabilistic model) is bootstrapped while the model structure and the calibration process are held constant. The SCHADEX extreme flood estimation method has been applied over six catchments located in different regions of the world. The results show first that the variability of observed rainfall hazard has the most significant impact on the extreme flood estimates. Then, consideration of different rainfall-runoff calibration periods generates a significant spread of extreme flood estimated values. Finally, the variability of the catchment saturation hazard has a nonsignificant impact on the extreme flood estimates. An important point raised by this study is the dominating role played by outliers within the observed records for extreme flood estimation.

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Since 2007, EDF (Électricité de France) design floods of dam spillways are computed using a probabilistic method named SCHADEX (Climatic-hydrological simulation of extreme foods). This method aims at estimating extreme flood quantiles by the combination of a weather patterns based rainfall probabilistic model and a conceptual rainfall-runoff model. The aim of this PhD thesis is to “validate” SCHADEX method by assessing its potential and its limits with a sensitivity analysis of its hypothesis and with a comparison to the widest possible range of data (various regions and climates, different watershed sizes). In the first part of this thesis we describe the stochastic generation process of rainfall events. We introduce a rainfall probabilistic model based on weather pattern classification, called MEWP (Multi-Exponential Weather Pattern) distribution. To validate the MEWP model, we compare it to the standard probabilistic models of extreme values theory. Basing on a wide rainfall dataset (478 raingauges located in France, Switzerland and Spain) and on new specific criteria, we evaluate the suitability of MEWP model in terms of reliability and robustness. In the second part of this work, the hydrological simulation process of volumes, called semi-continuous simulation process, is introduced. We highlight the efficiency and the originality of this process link to its ability to mix various hydrological data for extreme flood estimation while keeping parsimonious extrapolation hypothesis. Basing on a dataset of 32 watersheds, we realize a sensitivity analysis of this process to (i) simulation parameters (i.e. number of simulation, etc.), (ii) to rainfall probabilistic model and (iii) to rainfall-runoff model. This study allows us to fix some simulation parameters and especially to prioritize the simulation steps and options by their impact on final results. The third part is about the passage from extreme volumes quantiles to extreme peak flows quantiles that is done by a peak flows ratio. This ratio is computed on a hydrograms sample that is extract from flood time series by a specific peak over threshold sub-sampling developed in this thesis. Globally, we reformulate, justify and verify the basic assumptions of the method, with a special focus on rainfall risk, hydrological risk and semi-continuous simulation process. In order to make extreme flood estimations more reliable and robust same improvements and simplifications of the method are proposed. To widen the available period of the weather pattern classification from 1953-2005 to 1850-2003, we computed another weather pattern classification based on shade geopotential information. To take into account precipitation-temperature dependency, the simulation process is improved conditioning the generation of rainfall events by weather pattern sub-sampling. Certainly this thesis does not put the end to SCHADEX method developments but ground it on sound and documented basis. Such future investigations about variability of shape flood hydrograms, comparison of hydrological model in extrapolation domain, extreme flood risk estimation on ungauged watershed and in non-stationary context, are planned.; La méthode SCHADEX (Simulation Climato-Hydrologique pour l'Appréciation des Débits EXtrêmes) est, depuis 2007, la méthode de référence pour le calcul de la crue de projet servant au dimensionnement des évacuateurs des barrages d'EDF (Électricité De France). Cette méthode vise à estimer les quantiles extrêmes de débits par un procédé de simulation stochastique qui combine un modèle probabiliste de pluie et un modèle hydrologique pluie-débit. L'objectif principal de cette thèse est la « validation » de la méthode SCHADEX, la compréhension de ses possibilités et de ses limites, notamment par des études de sensibilité aux hypothèses sous-jacentes et par sa confrontation à la plus large gamme possible d'observations (régions et climats contrastés, taille variable de bassins versants). La première étape de ce travail a porté sur la description probabiliste des événements pluvieux générateurs de crues, avec notamment l'introduction d'une distribution des pluies observées conditionnée par type de temps (distribution MEWP, Multi-Exponential Weather Patterns). Pour valider ce modèle probabiliste, nous avons comparé ses résultats à ceux de modèles classiques de la théorie des valeurs extrêmes. En nous appuyant sur une large base de données de stations pluviométriques (478 postes localisés en France, Suisse et Espagne) et sur une technique de comparaison orientée vers les valeurs extrêmes, nous avons évalué les performances du modèle MEWP en soulignant la justesse et la robustesse de ses estimations. Le procédé de simulation hydrologique des volumes écoulés suite à des événements pluvieux intenses (processus de simulation semi-continue) a été décrit en soulignant son caractère original et parcimonieux du point de vue des hypothèses d'extrapolation nécessaires, et sa capacité à extraire le maximum d'information des séries chronologiques traitées. En nous appuyant sur une base de données de 32 bassins versants, nous avons analysé la sensibilité de cette méthode (i) à ses paramètres de simulation (i.e. nombre de tirages, etc.), (ii) au modèle probabiliste de pluie et (iii) au modèle hydrologique pluie-débit. Cette étude nous a permis de figer certains paramètres de simulation et surtout de hiérarchiser les étapes et les options de simulation du point de vue de leurs impacts sur le résultat final. Le passage des quantiles extrêmes de volumes à ceux des débits de pointe est réalisé par un facteur multiplicatif (coefficient de forme), identifié sur une collection d'hydrogrammes. Une sélection de ces hydrogrammes par une approche semi-automatique, basée sur une technique d'échantillonnage sup-seuil, a été développée. Globalement, ce travail a permis de reformuler, justifier et vérifier les hypothèses de base de la méthode, notamment celles liées à l'aléa pluviométrique ainsi qu'à l'aléa « état hydrique » du bassin versant, et celles liées au procédé de simulation hydrologique semi-continue des écoulements. Des améliorations et des simplifications de certains points de la méthode ont aussi été proposées pour des estimations de débit extrêmes plus fiables et robustes. Une adaptation de la classification des journées par type de temps a été proposée pour étendre le calendrier de référence, de 1953-2005 à 1850-2003, en exploitant des informations simplifiées sur les champs de pression. La procédure de simulation hydrologique a été améliorée, notamment en conditionnant le tirage des épisodes pluvieux au type de temps, ce qui permet de mieux prendre en compte la dépendance pluie- température. Ces travaux ne mettent certainement pas un point final au développement de la méthode SCHADEX mais la fondent sur des bases méthodologiques saines et documentées. Ils proposent des perspectives de recherche sur des thématiques variées (e.g. prise en compte de variabilité de la forme des hydrogrammes de crue pour le passage au débit de pointe, modélisation hydrologique, estimation de crues extrêmes en bassins non jaugés ou en contexte non-stationnaire).

Since 2007, EDF (Électricité de France) design floods of dam spillways are computed using a probabilistic method named SCHADEX (Climatic-hydrological simulation of extreme foods). This method aims at estimating extreme flood quantiles by the combination of a weather patterns based rainfall probabilistic model and a conceptual rainfall-runoff model. The aim of this PhD thesis is to “validate” SCHADEX method by assessing its potential and its limits with a sensitivity analysis of its hypothesis and with a comparison to the widest possible range of data (various regions and climates, different watershed sizes). In the first part of this thesis we describe the stochastic generation process of rainfall events. We introduce a rainfall probabilistic model based on weather pattern classification, called MEWP (Multi-Exponential Weather Pattern) distribution. To validate the MEWP model, we compare it to the standard probabilistic models of extreme values theory. Basing on a wide rainfall dataset (478 raingauges located in France, Switzerland and Spain) and on new specific criteria, we evaluate the suitability of MEWP model in terms of reliability and robustness. In the second part of this work, the hydrological simulation process of volumes, called semi-continuous simulation process, is introduced. We highlight the efficiency and the originality of this process link to its ability to mix various hydrological data for extreme flood estimation while keeping parsimonious extrapolation hypothesis. Basing on a dataset of 32 watersheds, we realize a sensitivity analysis of this process to (i) simulation parameters (i.e. number of simulation, etc.), (ii) to rainfall probabilistic model and (iii) to rainfall-runoff model. This study allows us to fix some simulation parameters and especially to prioritize the simulation steps and options by their impact on final results. The third part is about the passage from extreme volumes quantiles to extreme peak flows quantiles that is done by a peak flows ratio. This ratio is computed on a hydrograms sample that is extract from flood time series by a specific peak over threshold sub-sampling developed in this thesis. Globally, we reformulate, justify and verify the basic assumptions of the method, with a special focus on rainfall risk, hydrological risk and semi-continuous simulation process. In order to make extreme flood estimations more reliable and robust same improvements and simplifications of the method are proposed. To widen the available period of the weather pattern classification from 1953-2005 to 1850-2003, we computed another weather pattern classification based on shade geopotential information. To take into account precipitation-temperature dependency, the simulation process is improved conditioning the generation of rainfall events by weather pattern sub-sampling. Certainly this thesis does not put the end to SCHADEX method developments but ground it on sound and documented basis. Such future investigations about variability of shape flood hydrograms, comparison of hydrological model in extrapolation domain, extreme flood risk estimation on ungauged watershed and in non-stationary context, are planned., La méthode SCHADEX (Simulation Climato-Hydrologique pour l'Appréciation des Débits EXtrêmes) est, depuis 2007, la méthode de référence pour le calcul de la crue de projet servant au dimensionnement des évacuateurs des barrages d'EDF (Électricité De France). Cette méthode vise à estimer les quantiles extrêmes de débits par un procédé de simulation stochastique qui combine un modèle probabiliste de pluie et un modèle hydrologique pluie-débit. L'objectif principal de cette thèse est la « validation » de la méthode SCHADEX, la compréhension de ses possibilités et de ses limites, notamment par des études de sensibilité aux hypothèses sous-jacentes et par sa confrontation à la plus large gamme possible d'observations (régions et climats contrastés, taille variable de bassins versants). La première étape de ce travail a porté sur la description probabiliste des événements pluvieux générateurs de crues, avec notamment l'introduction d'une distribution des pluies observées conditionnée par type de temps (distribution MEWP, Multi-Exponential Weather Patterns). Pour valider ce modèle probabiliste, nous avons comparé ses résultats à ceux de modèles classiques de la théorie des valeurs extrêmes. En nous appuyant sur une large base de données de stations pluviométriques (478 postes localisés en France, Suisse et Espagne) et sur une technique de comparaison orientée vers les valeurs extrêmes, nous avons évalué les performances du modèle MEWP en soulignant la justesse et la robustesse de ses estimations. Le procédé de simulation hydrologique des volumes écoulés suite à des événements pluvieux intenses (processus de simulation semi-continue) a été décrit en soulignant son caractère original et parcimonieux du point de vue des hypothèses d'extrapolation nécessaires, et sa capacité à extraire le maximum d'information des séries chronologiques traitées. En nous appuyant sur une base de données de 32 bassins versants, nous avons analysé la sensibilité de cette méthode (i) à ses paramètres de simulation (i.e. nombre de tirages, etc.), (ii) au modèle probabiliste de pluie et (iii) au modèle hydrologique pluie-débit. Cette étude nous a permis de figer certains paramètres de simulation et surtout de hiérarchiser les étapes et les options de simulation du point de vue de leurs impacts sur le résultat final. Le passage des quantiles extrêmes de volumes à ceux des débits de pointe est réalisé par un facteur multiplicatif (coefficient de forme), identifié sur une collection d'hydrogrammes. Une sélection de ces hydrogrammes par une approche semi-automatique, basée sur une technique d'échantillonnage sup-seuil, a été développée. Globalement, ce travail a permis de reformuler, justifier et vérifier les hypothèses de base de la méthode, notamment celles liées à l'aléa pluviométrique ainsi qu'à l'aléa « état hydrique » du bassin versant, et celles liées au procédé de simulation hydrologique semi-continue des écoulements. Des améliorations et des simplifications de certains points de la méthode ont aussi été proposées pour des estimations de débit extrêmes plus fiables et robustes. Une adaptation de la classification des journées par type de temps a été proposée pour étendre le calendrier de référence, de 1953-2005 à 1850-2003, en exploitant des informations simplifiées sur les champs de pression. La procédure de simulation hydrologique a été améliorée, notamment en conditionnant le tirage des épisodes pluvieux au type de temps, ce qui permet de mieux prendre en compte la dépendance pluie- température. Ces travaux ne mettent certainement pas un point final au développement de la méthode SCHADEX mais la fondent sur des bases méthodologiques saines et documentées. Ils proposent des perspectives de recherche sur des thématiques variées (e.g. prise en compte de variabilité de la forme des hydrogrammes de crue pour le passage au débit de pointe, modélisation hydrologique, estimation de crues extrêmes en bassins non jaugés ou en contexte non-stationnaire).