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[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels; National audience; This paper presents a territorial vulnerability index based on the expertise of flood risk managers. The aim of this index is to improve a flood warning method currently based of flood hazard only. Numerous flood events have occurred in the South of France since 2010 (Draguignan in 2010, La Londe-les-Maures in 2014, the Cannes region in 2015...) and have highlighted the need to develop operational tools at the local scale in order to support the work of flood risk managers. Since 2003, the AIGA method provides flood warnings based on the severity of flood hazard in small watersheds of the Provence-Alpes-Côte d'Azur French region. The final goal of this paper is to provide a new approach to assess territorial vulnerability in support to the AIGA method, to be able to characterize not only flood hazard but flood risk in its entirety. For operationality purposes, this study relies on the expertise of the recipients of this approach namely the local flood risk managers. Therefore, 19 flood risk managers have been interviewed using a multi criteria decision making method. This method enables to prioritize elements at risk of flooding to identify which ones the vulnerability of an area relies on. Further to this study, a ranking of the elements at risk of flooding has been obtained and a vulnerability index has been created accordingly. However, some disparities might be underlined in the responses of flood risk managers, due notably to their position and work department. These discrepancies are a reminder of the need to take into account local specificities despite of existing operational tools that we develop.; Ce papier présente un indice de vulnérabilité territoriale basé sur l'expertise de gestionnaires du risque, ayant pour but d'améliorer une méthode d'avertissement des crues basée uniquement sur l'aléa. Les multiples inondations ayant touché le Sud de la France depuis 2010 (Draguignan 2010, La Londe-les-Maures 2014, région de Cannes en 2015...) ont souligné la nécessité de développer des outils opérationnels à l'échelle locale, en appui aux gestionnaires du risque. Si depuis 2003 la méthode AIGA fournit des avertissements basés sur la sévérité de l'aléa crue pour les petits bassins- versants de la région Provence-Alpes-Côte d'Azur, ce papier propose de compléter cette méthode afin d'aller plus loin. L'objectif de ce papier est donc de fournir une méthode d'évaluation de la vulnérabilité des territoires en appui à la méthode AIGA afin de caractériser non plus l'aléa crue seul mais bien le risque d'inondation dans son intégralité. Dans un objectif d'opérationnalité, cette étude s'est donc directement appuyée sur les destinataires de ses résultats à savoir les gestionnaires du risque locaux. 19 gestionnaires ont ainsi pu être interrogés à travers un protocole basé sur une méthodes d'analyse multicritères, visant à hiérarchiser les enjeux du territoire afin d'en distinguer ceux sur lesquels repose la vulnérabilité du territoire. Au terme de cette étude, il a été possible de dégager une hiérarchisation des types d'enjeux potentiellement exposés aux inondations et de s'y appuyer afin de constituer un indice de vulnérabilité territoriale. Cependant il faut souligner que certains décalages ont été trouvés parmi les réponses des gestionnaires interrogés, notamment en fonction du poste de ces gestionnaires et de leur domaine de compétence. Ces décalages rappellent donc la nécessité de prendre en compte les spécificités locales de chaque territoire dans la gestion du risque inondation et ce malgré l'existence des outils opérationnels que nous développons.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels; National audience; Flash flood alerts in metropolitan France are provided by the SCHAPI through the Vigicrues Flash service. Vigicrues Flash is designed to work on ungauged catchments and implements the AIGA method. This method is based on a distributed hydrological model with radar rainfall observation inputs. This model takes into account spatial variabilities of the rainfall and also spatial properties of the catchment. However, the calibration of the distributed parameters at very low scale cannot be handled with common calibration procedures without facing strong equifinality issues. In order to take fully advantage of this distributed model, we suggest to use the 4DVar data assimilation procedure to calibrate parameters. With this method, the search of the optimal set of parameters is achieved by minimising an objective function under background constraints about the system (such as spatial variabilities and uncertainties). This algorithm helps to combine all available sources of information on the system and lets spatialize parameters through the catchments. This work presents the application of this method on the Gardon d'Anduze watershed. We compare distributed and uniform calibrations and we show the potential benefits of this method on ungauged catchments.; Le service opérationnel Crue Soudaine développé par le SCHAPI utilise la méthode AIGA pour l'alerte et l'anticipation des crues sur l'ensemble du territoire français. La méthode AIGA est optimisée pour prévoir les crues sur des bassins-versants de petites tailles et non jaugés. Elle repose sur un modèle de prévision pluie-débit distribués (GRD) qui fonctionne de manière continue avec les données de pluies radars. Ce type de modèle permet de prendre en compte d'une part l'hétérogénéité spatiale des pluies et d'autre part la variabilité spatiale du fonctionnement hydrologique des bassins versants. Cependant le calage spatial des paramètres du modèle reste difficile à réaliser et une paramétrisation uniforme à l'échelle des bassins-versants est utilisée dans la méthode AIGA. En effet le nombre de variables à calibrer est nettement supérieur aux nombres d'observations disponibles : un tel calage est difficilement réalisable par des techniques de calage traditionnelles (équifinalité des jeux de paramètres trouvés). Afin de valoriser pleinement la descente d'échelle opérée par un modèle distribué, nous proposons dans ce travail d'utiliser l'algorithme d'assimilation de donnée 4DVar pour réaliser une paramétrisation spatiale du modèle. La recherche des jeux de paramètres optimums s'effectue alors par la minimisation d'une fonction « objectif » sous la contrainte de connaissances à priori de l'état du système : variabilité spatiale, variance et initialisation des paramètres. La recherche du minimum de cette fonction nécessite le calcul du gradient qui peut être obtenu efficacement par la méthode "adjointe". L'utilisation de cet algorithme permet de combiner de manière optimale l'ensemble des sources d'informations disponibles sur un bassin-versant et permet ainsi de diffuser l'information vers les pixels et bassins-versants voisins en vue d'améliorer la régionalisation des paramètres. Enfin, cet algorithme peut être aussi bien appliqué pour la recherche des paramètres que pour la mise à jour en temps réel des états internes du modèle. Ce travail présente l'application de l'algorithme 4DVar avec le modèle pluie-débit distribué GRD sur le bassin-versant du Gardon d'Anduze. Il permet notamment de comparer un calage spatialement distribué par rapport à un calage spatialement homogène et de montrer l'apport potentiel d'une telle approche sur des bassins versants non jaugés.

Since March 2017, the SCHAPI runs an operational flash flood warning system covering small watersheds (but greater than 10-km²) not included into the national Vigicrues system (www.vigicrues.gouv.fr). This new service, called Vigicrues Flash, is based on a discharge-threshold flood warning method called AIGA. This method consists of comparing discharges calculated at ungauged catchments by a hydrological model (GRD) using the operational radar-based quantitative precipitation estimates (PANTHERE from Meteo-France) with a 18-year continuous simulation of discharges produced by the same model. Until now, no quantitative precipitation forecasts are used into the operational system, even if some tests are currently ongoing. Research focuses also on the structure of the GRD model. Several versions have been set up since the first real-time version launched in 2003. The current version of GRD implemented in the Vigicrues Flash is a semi-distributed hourly model. Running on an event-based mode, it needs to be initialized by a continuous daily model. Furthermore, to obtain 15-min updates, four hourly models are used in parallel. To simplify this workflow, and better describe processes such as transfer, the GRD model is being enhanced to develop a continuous and fully distributed version, to be run at subhourly time steps . This paper presents preliminary results obtained for the Gardon d'Anduze catchment, at 5-min temporal and 1-km spatial resolutions. Calibrated using only the downstream gauge station (Anduze, 541 km²), the tested model correctly reproduces discharges observed at 3 upstream locations during the October 2014 event. As these results are very promising, further evaluation is being carried out with other flood events and additional catchments., Dans un souci de simplification des calculs de la chaîne opérationnelle Vigicrues Flash, mais également d'amélioration de la prise en compte des processus (notamment le transfert), les travaux actuels sur le modèle GRD utilisé dans la méthode AIGA s'orientent vers le développement d'un seul modèle continu pouvant fonctionner au pas de temps infra-horaire, et entièrement distribué. Dans cet objectif, cet article présente des résultats préliminaires obtenus sur le bassin versant des Gardons à Anduze, à la résolution temporelle de 5-min et spatiale de 1-km. Les résultats obtenus sont très encourageants mais du travail est encore requis pour arriver à un modèle temps réel pleinement opérationnel.

RAINPOL® is an operational hydrometeorolgical monitoring and nowcasting system taking advantage of the latest advances in radar measurement and precipitation quantification. It also benefits from the implementation of a rainfall-runoff model developed by IRSTEA, thus providing runoff forecast at the outlets of rivers. This paper describes the principle and advantages of this system and illustrates two cases of operational use: one in the Alpes Maritimes department in the French Mediterranean coast for the SMIAGE institute, and a second one in the big city of Sao Paulo in Brazil. Natively integrating a NOVIMET radar specially designed for hydrometeorological applications, this monitoring system can also be adapted to other radar installations (e.g. those of the national met office) covering other sensitive areas., RAINPOL® est un système de surveillance et de prévision hydrométéorologique opérationnel qui tire profit des dernières avancées en matière de mesure radar et de quantification des précipitations. Il bénéficie également de l'implémentation d'un modèle pluie-débit développé par l'IRSTEA, pour apporter une prévision sur le débit à l'exutoire des rivières. Cet article décrit le principe et les avantages de ce dispositif, et illustre son utilisation opérationnelle dans le département des Alpes Maritimes pour le compte du SMIAGE, ainsi que dans la mégapole de Sao Paulo au Brésil. Intégrant nativement un radar NOVIMET spécialement conçu pour les applications hydrométéorologiques, ce système de surveillance peut également s'adapter à d'autres implantations radar (par exemple celles de la météorologie nationale) couvrant d'autres zones sensibles.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels; International audience; Among the different types of floods, flash floods can be particularly dangerous, notably due to specific challenges forecasters and risk managers face when dealing with this type of event: rapid rising of river water levels, short lead time to activate flood alert and social response, difficulties in forecasting localised and intense precipitation events, as well as the lack of quantitative data to improve the understanding and modelling of flash floods. The setup of flood alert systems for nowcasting usually focuses on capturing in advance a signal of an upcoming extreme event to generate short-range (0-6h ahead) forecasts and produce flash flood guidance and flood alert maps. This is usually based on the extrapolation in time of observed weather radar images or the use of high resolution numerical weather model outputs (or a combination of both). In this study, we discuss the use of ensemble approaches to quantify uncertainties in flash flood nowcasting systems and provide probabilistic information for flood alert at very short lead times. We present a review of existing approaches and recent developments, highlighting the potential ways the HEPEX community can contribute to tackle challenges specifically related to flash flood nowcasting. The presentation is illustrated with recent work carried out in France for the ensemble nowcasting of flash floods at gauged and ungauged catchments.

International audience; Every year in France, recurring flood events result in several million euros of damage, and reducing the heavy consequences of floods has become a high priority. However, actions to reduce the impact of floods are often hindered by the lack of damage data on past flood events. The present paper introduces a new database for collection and assessment of flood-related damage. The DamaGIS database offers an innovative bottom-up approach to gather and identify damage data from multiple sources, including new media. The study area has been defined as the south of France considering the high frequency of floods over the past years. This paper presents the structure and contents of the database. It also presents operating instructions in order to keep collecting damage data within the database. This paper also describes an easily reproducible method to assess the severity of flood damage regardless of the location or date of occurrence. A first analysis of the damage contents is also provided in order to assess data quality and the relevance of the database. According to this analysis, despite its lack of comprehensiveness, the DamaGIS database presents many advantages. Indeed, DamaGIS provides a high accuracy of data as well as simplicity of use. It also has the additional benefit of being accessible in multiple formats and is open access. The DamaGIS database is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.1241089.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; International audience; The Yzeron periurban catchment (150 km2) is prone to flash floods leading to overflow in the downstream part of the catchment. A prevention and management plan has been approved and the set-up of a flood forecasting system is planned. The present study presents a comparison of several solutions for flood forecasting in the catchment. It is based on an extensive data collection (rain gauges, radar/rain gauge reanalyses, discharge and water level data) from this experimental catchment. A set of rainfall-runoff events leading to floods (problematic and non-problematic floods) was extracted and formed the basis for the definition of a first forecasting method. It is based on data analysis and the identification of explaining factors amongst the following: rainfall amount, intensity, antecedent rainfall, initial discharge. Several statistical methods including Factorial Analysis of Mixed Data and Classification and Regression Tree were used for this purpose. They showed that several classes of problematic floods can be identified. The first one is related to wet conditions characterized with high initial discharge and antecedent rainfall. The second class is driven by rainfall amount, initial discharge and rainfall intensity. Thresholds of these variables can be identified to provide a first warning. The second forecasting method assessed in the study is the system that will be operational in France in 2017, based on the AIGA method (Javelle et al., 2016). For this purpose, 18-year discharge simulation using the hydrological model of the AIGA method, forced using radar/rain gauges reanalysis were available at 44 locations within the catchment. The dates for which quantiles of a given return period were overtopped were identified and compared with the list of problematic events. The AIGA method was found relevant in identifying the most problematic events, but the lead time needs further investigation in order to assess the usefulness for population warning.

International audience; In order to better anticipate flash flood events and provide timely warnings to communities at risk, the French national service in charge of flood forecasting (SCHAPI) is implementing a national flash flood warning system for small-to-medium ungauged basins. Based on a discharge-threshold flood warning method called AIGA (Javelle et al. 2014), the current version of the system runs a simplified hourly distributed hydrologic model with operational radar-gauge QPE grids from Météo-France at a 1-km2 resolution every 15 minutes. This produces real-time peak discharge estimates along the river network, which are subsequently compared to regionalized flood frequency estimates to provide warnings according to the AIGA-estimated return period of the ongoing event.

3rd European Conference on Flood Risk Management FLOODrisk 2016, Lyon, FRA, 17-/10/2016 - 21/10/2016; International audience; The dreadful floods of 1999, 2002 and 2003 in South of France have alerted public opinion on the need for a more efficient and a further generalized national flood-forecasting system. This is why in 2003 Irstea and Meteo-France have implemented a new warning method for flash floods, including on small watersheds, using radar rainfall data in real-time: the AIGA method. This modelling method currently provides real-time information on the magnitude of floods, but doesn't take into account the elements at risk surrounding the river streams. Its benefit for crisis management is therefore limited as it doesn't give information on the actual flood risk. To improve the relevance of the AIGA method, this paper shows the benefits of the combination of hydrological warnings with an exposure index, to be able to assess the risk of flood-related damage in real time. To complete this aim, this work presents an innovative and easily reproducible method to evaluate exposure to floods over large areas with simple land-use data. For validation purpose, a damage database has been implemented to test the relevance of both AIGA warnings and exposure levels. A case study on the floods of the 3rd October 2015 is presented to test the effectiveness of the combination of hazard and exposure to assess the risk of flood-related damage. This combination seems to give an accurate overview of the streams at risk, where the most important amount of damage has been observed after the flood.

International audience; Almost all municipalities of Southeastern France are concerned by natural hazards triggered by heavy rainfalls such as floods, debris flows, landslides and rock falls. Although some tools exist to forecast and monitor heavy rains and floods in France, their spatial resolution sometimes does not meet the needs of local risk managers who have to monitor events at a small spatial scale. In order to improve the risk management in the mountainous and Mediterranean areas of Southeastern France, Irstea and Météo-France have led the RHYTMME project. The goal of this project is to improve the ability to forecast and localize high-risk rainfall-induced hazards in the Provence-Alpes-Côte d’Azur administrative area. This goal is currently under achievement thanks to the implementation of a real-time warning and mapping system for rainfall induced natural hazards, fed by radar data and whose outputs are made available via the Internet to operators in charge of risk management (local and regional authorities, emergency and rescue services, road and rail networks managers, ...). This system provides maps which display in real-time: - the radar estimations of rainfall for different rain durations and at the spatial resolution of 1 km², - the estimation of the scarcity of these rainfall estimations, also at the spatial resolution of 1 km², thanks to a comparison with threshold values provided by a regionalized stochastic hourly point rainfall generator, - an anticipation of the rivers discharges, computed at the outlet of 1700 watersheds of Southeastern France thanks to the AIGA warning system which combines a rainfall runoff model and an estimation of the scarcity of the discharges thanks to a comparison with threshold values. Maps of susceptibility to debris flow, landslide and rock falls can also be displayed in the RHYTMME warning system along with the real time maps of rainfall hazard. It enables to identify, during intense events, the reaches the more likely to generate and/or to spread debris flow and the areas the more likely to generate landslide and/or rock falls. The RHYTMME warning and mapping system is now fully operational. It is currently being provided to local authorities (City councils, River boards, …) as well as State authorities in charge of risk managements in the Provence-Alpes-Côte d’Azur administrative area. Training sessions are organized in order to help these end-users to handle the system

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; International audience; On the 3rd October 2015, heavy localized precipitations have occurred in South Eastern France leading to major flash floods on the Mediterranean coast. The severity of those floods has caused 20 fatalities and important damage in almost 50 municipalities in the French administrative area of Alpes-Maritimes. The local recording rain gauges have shown how fast the event has happened: 156 mm of rain were recorded in Mandelieu-la-Napoule and 145 mm in Cannes within 2 hours. As the affected rivers are not monitored, no anticipation was possible from the authorities in charge of risk management. In this case, forecasting floods is indeed complex because of the small size of the watersheds which implies a reduced catchment response time. In order to cope with the need of issuing flood warnings on un-monitored small catchments, Irstea and Météo-France have developed an alternative warning system for ungauged basins called the AIGA method. AIGA is a flood warning system based on a simple distributed hydrological model run at a 1 km² resolution using real time radar rainfall information (Javelle, Demargne, Defrance, Pansu, & Arnaud, 2014). The flood warnings, produced every 15 minutes, result of the comparison of the real time runoff data produced by the model with statistical runoff values. AIGA is running in real time in the South of France, within the RHYTMME project (https://rhytmme.irstea.fr/). Work is on-going in order to offer a similar service for the whole French territory. More than 200 impacts of the 3rd October floods have been located using media, social networks and fieldwork. The first comparisons between these impacts and the AIGA warning levels computed for this event show several discrepancies. However, these latter discrepancies appear to be explained by the land-use. An indicator of the exposure of territories to flooding has thus been created to weight the levels of the AIGA hydrological warnings with the land-use of the area surrounding the streams for which the warnings are issued. This paper aims to explain how this indicator has been created and to assess its relevance with the example of the 3rd October 2015 flood. By completing this approach, the AIGA warnings may characterize not only the flood hazard but more inclusively the risk of flooding, allowing to forecast this type of event.

International audience; Floods are responsible for a major part of the total damage caused by natural disasters. Nowcasting systems providing public alerts to flash floods are very important to prevent damages from extreme events and reduce their socio-economic impacts. The major challenge of these systems is to capture high-risk situations in advance, with good accuracy in the intensity, location and timing of future intense precipitation events. Flash flood forecasting has been studied by several authors in different affected areas. The majority of the studies combines rain gauge data with radar imagery advection to improve prediction for the next few hours. Outputs of Numerical Weather Prediction (NWP) models have also been increasingly used to predict ensembles of extreme precipitation events that might trigger flash floods. One of the challenges of the use of NWP for ensemble nowcasting is to successfully generate ensemble forecasts of precipitation in a short time calculation period to enable the production of flood forecasts with sufficient advance to issue flash flood alerts. In this study, we investigate an alternative space-time geostatistical framework to generate multiple scenarios of future rainfall for flash floods nowcasting. The approach is based on conditional simulation and an advection method applied within the Turning Bands Method (TBM). Ensemble forecasts of precipitation fields are generated based on space-time properties given by radar images and precipitation data collected from rain gauges during the development of the rainfall event. The results show that the approach developed can be an interesting alternative to capture precipitation uncertainties in location and intensity and generate ensemble forecasts of rainfall that can be useful to improve alerts for flash floods, especially in small areas.

National audience; La quasi-totalité des communes de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur sont concernées par les aléas naturels liés aux fortes pluies : inondations, laves torrentielles et mouvements de terrain. Les pluies intenses et les crues soudaines bénéficient d’un dispositif de surveillance et d’anticipation mais ce dispositif existant souffre d’une résolution spatiale limitée (Vigilance météorologique à l’échelle départementale, avertissements APIC à l’échelle communale, service Vigicrues sur les cours d’eau surveillés) qui n’est pas toujours adaptée aux besoins de suivi plus ciblés des gestionnaires locaux des risques. Les aléas gravitaires – laves torrentielles et mouvements de terrain – quant à eux ne disposent pas à l’heure actuelle de dispositif de surveillance. Le projet RHYTMME (Risques hydrométéorologiques en territoires de montagnes et méditerranéens), porté par Irstea et Météo-France et financé par la Région Provence-Alpes-Côte d’Azur, le Ministère en charge de l’Écologie et l’Union Européenne, a permis l’élaboration d’une plateforme internet de services d’aide à la gestion de ces risques naturels (Fouchier et al., 2015). Cette plateforme affiche en temps réel des cartes qui permettent de surveiller et tenter d’anticiper les pluies intenses et les crues soudaines associées et d’identifier les territoires les plus sensibles aux mouvements de terrain et aux phénomènes de laves torrentielles.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; National audience; Le 3 octobre 2015, des précipitations d’une intensité exceptionnelle se sont abattues sur le sud-ouest de la France. Elles se sont traduites par des inondations localisées qui ont entraîné la mort de vingt personnes et d’importants dégâts matériels dans les Alpes-Maritimes. Avec un bilan provisoire estimé par la CCR entre 500 et 650 millions d’euros (Caisse Centrale de Réassurance, 2016), cet évènement se place au moins en quatrième position des catastrophes naturelles survenues en France, en termes de coûts économique et humain. L’ampleur des dégâts liés à cet évènement peut être mise en relation avec deux facteurs principaux. Premièrement, les Alpes-Maritimes sont un département où la densité humaine est particulièrement importante, notamment sur les zones côtières où sont regroupés la grande majorité des dégâts (Direction Territoriale Méditerranée du Cerema, 2015). Mais le manque d’anticipation a également été pointé du doigt lors de cet évènement. Les cumuls de pluie 2h relevés par les pluviographes de Météo-France témoignent de la rapidité du phénomène avec notamment 156mm à Mandelieu-la-Napoule et 175mm à Cannes (Javelle et al.). Deux communes qui concentrent à elles seules 11 des 20 décès survenus ce jour-là. La vigilance météorologique émise par Météo-France était alors de couleur orange sur le département. Pour autant, aucun des cours d’eau entrés en crue ce 3 octobre n’était concerné par une quelconque vigilance car, s’agissant de petits bassins versants côtiers aux temps de réaction très réduits, ils ne bénéficient pas du système de surveillance des cours d’eau Vigicrues (Gerard, 2013). Face à ces enjeux majeurs, le centre Irstea Aix-en-Provence a développé, en partenariat avec Météo-France, une méthode d’anticipation des crues rapides sur les petits bassins versants dite méthode AIGA (Javelle, Demargne, Defrance, Pansu, & Arnaud, 2014). Elle transforme les estimations de pluies provenant des radars météorologiques en débit des cours d’eau, en s’appuyant sur les caractéristiques régionales des bassins versants. Ces données sont confrontées en temps réel avec celles d’une base de référence sur les pluies et les débits, qui permet ainsi d’estimer le risque de crue associé. Pour compléter AIGA, une méthode expérimentale d’évaluation de l’exposition des territoires au risque inondation basée sur l’occupation du sol, a été créée. Ce poster s’intéresse donc à la combinaison de ces deux protocoles, qui est ici testée sur l’évènement du 3 octobre grâce à des données géolocalisées de dégâts qui vont permettre de valider leur pertinence.

/ Le 3 octobre 2015, des précipitations d'une intensité exceptionnelle se sont abattues sur le sud-ouest de la France. Elles se sont traduites par des inondations localisées qui ont entraîné la mort de vingt personnes et d'importants dégâts matériels dans les Alpes-Maritimes. Avec un bilan provisoire estimé par la CCR entre 500 et 650 millions d'euros (Caisse Centrale de Réassurance, 2016), cet évènement se place au moins en quatrième position des catastrophes naturelles survenues en France, en termes de coûts économique et humain. L'ampleur des dégâts liés à cet évènement peut être mise en relation avec deux facteurs principaux. Premièrement, les Alpes-Maritimes sont un département où la densité humaine est particulièrement importante, notamment sur les zones côtières où sont regroupés la grande majorité des dégâts (Direction Territoriale Méditerranée du Cerema, 2015). Mais le manque d'anticipation a également été pointé du doigt lors de cet évènement. Les cumuls de pluie 2h relevés par les pluviographes de Météo-France témoignent de la rapidité du phénomène avec notamment 156mm à Mandelieu-la-Napoule et 175mm à Cannes (Javelle et al.). Deux communes qui concentrent à elles seules 11 des 20 décès survenus ce jour-là. La vigilance météorologique émise par Météo-France était alors de couleur orange sur le département. Pour autant, aucun des cours d'eau entrés en crue ce 3 octobre n'était concerné par une quelconque vigilance car, s'agissant de petits bassins versants côtiers aux temps de réaction très réduits, ils ne bénéficient pas du système de surveillance des cours d'eau Vigicrues (Gerard, 2013). Face à ces enjeux majeurs, le centre Irstea Aix-en-Provence a développé, en partenariat avec Météo-France, une méthode d'anticipation des crues rapides sur les petits bassins versants dite méthode AIGA (Javelle, Demargne, Defrance, Pansu, & Arnaud, 2014). Elle transforme les estimations de pluies provenant des radars météorologiques en débit des cours d'eau, en s'appuyant sur les caractéristiques régionales des bassins versants. Ces données sont confrontées en temps réel avec celles d'une base de référence sur les pluies et les débits, qui permet ainsi d'estimer le risque de crue associé. Pour compléter AIGA, une méthode expérimentale d'évaluation de l'exposition des territoires au risque inondation basée sur l'occupation du sol, a été créée. Ce poster s'intéresse donc à la combinaison de ces deux protocoles, qui est ici testée sur l'évènement du 3 octobre grâce à des données géolocalisées de dégâts qui vont permettre de valider leur pertinence.

Cette étude a été réalisée pour le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) pour analyser l’amélioration du système d’avertissement sur la possibilité de crues rapides en intégrant des prévisions de pluie future à courte échéance et fine résolution spatio-temporelle et en prenant en compte leurs incertitudes. Le SCHAPI développe actuellement un service d’avertissement automatisé valable sur l’ensemble de la France, appelé Vigicrues-Flash, qui devrait être complété par un service expertisé d’avertissement sur des bassins dits prioritaires, avec des enjeux particuliers. Pour améliorer la caractérisation et l’anticipation des crues soudaines, l’objectif est d’intégrer des prévisions immédiates (appelées nowcasts) de courte échéance et à haute résolution spatio-temporelle, notamment les prévisions du modèle AROME de Météo-France. La fine résolution d’AROME permet de modéliser les processus convectifs, qui sont essentiels pour les alertes aux crues rapides. Les prévisions de pluie mises à disposition par Météo-France sont les prévisions immédiates du modèle AROME, dites AROME-PI, de type déterministe, au pas de temps de 15 minutes pour une échéance de 6 heures, réactualisées toutes les heures (Auger et al. 2015). Ces prévisions sont produites actuellement à la résolution d’environ 1,3 km (0.01 degré lat/lon), et précédemment (jusqu’en avril 2015), à la résolution d’environ 2,5 km (0.025 degré lat/lon). Elles sont reprojetées sur une grille régulière de 1km de résolution dans la projection Lambert 2 étendu pour leur intégration dans le système d’avertissement. Les prévisions déterministes successives sont utilisées pour produire des prévisions d’ensemble au pas de temps horaire par décalage temporel, appelées AROMEPI-timelag, avec un maximum de 6 membres (les prévisions d’AROME-PI plus anciennes étant complétées par la pluie nulle pour les plus longues échéances non couvertes par AROME-PI). L’utilisation de prévisions d’ensemble de pluie et débit a permis de définir des prévisions probabilistes en fonction du nombre de membres dépassant le seuil considéré. L’analyse de l’apport des prévisions de pluie immédiate a porté sur 8 événements de crue de septembre 2014 jusqu’à février 2016. Les simulations et prévisions de débit sont issues du modèle hydrologique semi-distribué actuellement utilisée dans le système Vigicrues-Flash, avec les paramètres calibrés et régionalisés de 2015 (Organde 2014 et 2015), ainsi que la modélisation hydrologique distribuée continue développée dans l’étude d’Organde de 2016. L’analyse a concerné 781 bassins versants jaugés de surface comprise entre 5 km2 et 1548 km2. Pour analyser l’apport des prévisions déterministes AROME-PI et prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag, différentes prévisions déterministes de référence sont également évaluées : la prévision de pluie nulle, la prévision de pluie persistante (en maintenant sur les échéances de prévision de +1h à +6h, la dernière pluie observée au moment de l’initialisation de la prévision), et la prévision de pluie « parfaite » (i.e. pluie observée) pour montrer l’impact des erreurs et des incertitudes des prévisions d’ensemble de pluie. L’évaluation de la qualité des alertes s’est basée sur le dépassement d’un seuil de débit relatif correspondant aux périodes de retour de 2 ans et 5 ans (l’échantillon étant trop réduit pour l’analyse de la période de retour de 10 ans). L’utilisation de seuils relatifs de débit permet de « débiaiser » les sorties du modèle hydrologique. L’évaluation des avertissements a inclus différents critères de contingence pour décrire la fiabilité, la précision et le biais en fréquence des dépassements prévus de seuil de débit, ainsi que l’anticipation des dépassements. Les scores de contingence sont estimés par 2 approches complémentaires : 1) sur chaque événement dans son ensemble (i.e. pour toutes les dates d’initialisation de prévision de l’évènement) pour la contingence dite globale, qui correspond à une évaluation a posteriori du système d’avertissement, lorsque, pour un événement donné, on peut comparer le premier dépassement de seuil qui a été observé, au premier dépassement de seuil qui a été prévu ; 2) pour chaque pas de temps horaire des différents évènements, pour la contingence dite horaire, correspondant à une évaluation plus stricte du système d’avertissement qui peut être réalisée en temps réel, dès que les observations de débit sont disponibles. Pour la contingence globale, les scores de contingence prennent en compte l’anticipation des dépassements prévus : si le dépassement est prévu en retard vis-à-vis du dépassement observé, il est considéré comme une alerte manquée. On définit également une valeur maximale d’anticipation pour les dépassements simulés et prévus afin de comparer, de façon plus cohérente, un dépassement simulé avec le dépassement observé lui correspondant sans pénaliser l’anticipation du modèle hydrologique. Par ailleurs, afin de prendre en compte les incertitudes sur les valeurs de seuils de débit, les scores de contingence ont également été estimés en intégrant une tolérance de 10% sur ces valeurs de seuil. Dans ce cas, on considère comme des alertes correctes, d’une part, les cas de dépassements observés et manqués de peu par la prévision (le débit prévu dépassant les 90% de la valeur du seuil mais restant inférieur au seuil), et, d’autre part, les cas de fausses alertes presqu’observées (pour des dépassements prévus et non observés, le débit observé dépassant les 90% de la valeur du seuil). Cette approche (proposée par le Centre d’Écologie et d’Hydrologie de Wallingford en Grande-Bretagne) permet de juger de l’amélioration potentielle des performances dans une approche expertisée du système d’avertissement, pour laquelle un prévisionniste ou un utilisateur peut ajuster la production aux avertissements de crue ou la réaction à ces avertissements en abaissant la valeur du seuil. L’évaluation a permis de comparer les avertissements basés sur les prévisions AROME-PI et AROMEPI-timelag avec les avertissements du système Vigicrues-Flash actuel (utilisant le modèle GRSD sans prévision de pluie) et les avertissements produits avec les différentes pluies futures. Les principaux résultats obtenus sont les suivants : - les gains en anticipation avec la prévision déterministe AROME-PI et la prévision d’ensemble AROMEPI-timelag sont très significatifs pour les 2 modèles, même si le modèle GRSD permet une meilleure anticipation que le modèle GRDc (pour le seuil de 2 ans, anticipation médiane de +7h avec le modèle GRSD et +4h avec le modèle GRDc en intégrant AROME-PI déterministe). Egalement, la proportion de dépassements prévus en retard est significativement diminuée. L’anticipation est davantage améliorée lorsque les prévisions AROME-PI des 3 dernières heures sont intégrées dans les ensembles timelag, en complément de la prévision AROME-PI la plus récente. - en contingence globale, les prévisions déterministes AROME-PI améliorent significativement la détection des dépassements mais avec, généralement, une augmentation du nombre de fausses alertes et donc, une perte de fiabilité (pour le seuil de 2 ans, la Probabilité de Détection s’améliore de 51% à 80% avec GRSD en comparaison au système actuel, alors que le taux de succès se dégrade de 48% à 34%). Les prévisions d’ensemble, avec les différents niveaux de probabilité (définis par le nombre de membres de l’ensemble dépassant le seuil de débit), permettent de moduler le gain en détection et la perte concomitante de fiabilité, les meilleurs scores de détection étant obtenus avec le niveau de probabilité le plus faible (i.e. un seul membre de l’ensemble dépassant le seuil de débit). - pour la contingence horaire, plus stricte (car elle concerne tout l’hydrogramme de chacun des 8 événements), les scores de fiabilité sont globalement meilleurs qu’en contingence globale, alors que les scores de détection sont globalement plus faibles, en particulier pour le modèle GRSD. En comparaison à la prévision de pluie nulle, on obtient par exemple, pour le seuil de 2 ans et le modèle GRDc, une détection de 60% pour une fiabilité de 59% avec la prévision d’ensemble à 6 membres et le niveau de probabilité le plus faible (dépassement prévu par au moins un membre). Pour toutes les prévisions de pluie non nulles, et notamment pour les prévisions AROME-PI déterministes et ensemblistes, les scores de détection et de fiabilité sont meilleurs avec le modèle GRDc qu’avec GRSD, avec des écarts entre les 2 modèles plus importants en fiabilité qu’en détection. - les résultats obtenus en intégrant, d’une part, les pluies AROME-PI et, d’autre part, les pluies observées, sur toute l’échéance de +6h ont montré l’impact des erreurs des prévisions de pluie AROME-PI sur les prévisions de débit et les dépassements de seuil, avec une tendance plus marquée à surestimer les plus fortes pluies (mais le biais n’est pas systématique). Ce biais entraîne un nombre plus important de fausses alertes et donc, une perte de fiabilité, mais permet également d’améliorer la détection et l’anticipation des dépassements observés. En conclusion, cette étude montre l’intérêt d’inclure, dans la modélisation hydrologique du système Vigicrues-Flash, les prévisions immédiates de pluie AROME-PI et les prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag. Ces prévisions permettent d’améliorer significativement l’anticipation des dépassements de seuil vis-à-vis de ceux du système actuel sans pluie future, ainsi que le taux de détection, même si elles dégradent partiellement la fiabilité. L’approche pragmatique de construction de prévisions d’ensemble en utilisant les prévisions déterministes successives a permis de définir des avertissements avec différents niveaux de probabilité afin de moduler le niveau de probabilité déclenchant l’avertissement (défini par le nombre minimum de membres de l’ensemble dépassant le seuil). Il est nécessaire d’analyser le taux de détection et la fiabilité des dépassements prévus en fonction du niveau de probabilité pour définir les dépassements avec les prévisions d’ensemble, afin de gagner en anticipation tout en conservant une fiabilité acceptable. Ce type d’optimisation de la qualité des avertissements, pour une meilleure détection des dépassements avec une anticipation améliorée et une fiabilité acceptable, doit également prendre en compte les enjeux pour l’ensemble de la chaîne d’avertissement et les besoins des utilisateurs. Des pistes d’amélioration sont également discutées en conclusion, notamment : la combinaison des prévisions immédiates avec des prévisions de pluie à plus longue échéance, la prise en compte des incertitudes de source hydrologique (en utilisant des prévisions d’ensemble multi-modèles et des jeux de paramètres équiprobables), l’amélioration des conditions initiales du modèle hydrologique, en particulier avec l’assimilation des débits observés, et l’utilisation des informations post-crue de dégâts pour une évaluation du système d’avertissement sur des bassins non jaugés. Le présent rapport constitue le livrable 00050 de la commande n°4500271150 du 21/03/2016 du marché « Mise en oeuvre de la méthode AIGA » n°2014-01-16, conclu entre IRSTEA UR RHAX et Hydris Hydrologie.

3rd European Conference on Flood Risk Management, Lyon, FRA, 17-/10/2016 - 21/10/2016; International audience; Nowcasting systems are essential to prevent extreme events and reduce their socio-economic impacts. The major challenge of these systems is to capture high-risk situations in advance, with good accuracy, location and time. Uncertainties associated with the precipitation events have an impact on the hydrological forecasts, especially when it concerns localized flash flood events. Radar monitoring can help to detect the space-time evolution of rain fields, but nowcasting techniques are needed to go beyond the observation and provide scenarios of rainfall for the next hours of the event. In this study, we investigate a space-time geostatistical framework to generate multiple scenarios of future rainfall. The rainfall ensemble is generated based on space-time properties of precipitation fields given by radar measurements and rainfall data from rain gauges. The aim of this study is to investigate the potential of a framework that applies a geostatistical conditional simulation method to generate an ensemble nowcasting of rainfall fields. The Var region (south eastern France) and 14 events are used to validate the approach. Results show that the proposed method can be a solution to combine information from radar fields and rain gauges to generate nowcasting rainfall fields adapted for flash flood alert.

Cette étude a été réalisée pour le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) pour analyser l’amélioration du système d’avertissement sur la possibilité de crues rapides en intégrant des prévisions de pluie future à courte échéance et fine résolution spatio-temporelle et en prenant en compte leurs incertitudes. Le SCHAPI développe actuellement un service d’avertissement automatisé valable sur l’ensemble de la France, appelé Vigicrues-Flash, qui devrait être complété par un service expertisé d’avertissement sur des bassins dits prioritaires, avec des enjeux particuliers. Pour améliorer la caractérisation et l’anticipation des crues soudaines, l’objectif est d’intégrer des prévisions immédiates (appelées nowcasts) de courte échéance et à haute résolution spatio-temporelle, notamment les prévisions du modèle AROME de Météo-France. La fine résolution d’AROME permet de modéliser les processus convectifs, qui sont essentiels pour les alertes aux crues rapides. Les prévisions de pluie mises à disposition par Météo-France sont les prévisions immédiates du modèle AROME, dites AROME-PI, de type déterministe, au pas de temps de 15 minutes pour une échéance de 6 heures, réactualisées toutes les heures (Auger et al. 2015). Ces prévisions sont produites actuellement à la résolution d’environ 1,3 km (0.01 degré lat/lon), et précédemment (jusqu’en avril 2015), à la résolution d’environ 2,5 km (0.025 degré lat/lon). Elles sont reprojetées sur une grille régulière de 1km de résolution dans la projection Lambert 2 étendu pour leur intégration dans le système d’avertissement. Les prévisions déterministes successives sont utilisées pour produire des prévisions d’ensemble au pas de temps horaire par décalage temporel, appelées AROMEPI-timelag, avec un maximum de 6 membres (les prévisions d’AROME-PI plus anciennes étant complétées par la pluie nulle pour les plus longues échéances non couvertes par AROME-PI). L’utilisation de prévisions d’ensemble de pluie et débit a permis de définir des prévisions probabilistes en fonction du nombre de membres dépassant le seuil considéré. L’analyse de l’apport des prévisions de pluie immédiate a porté sur 8 événements de crue de septembre 2014 jusqu’à février 2016. Les simulations et prévisions de débit sont issues du modèle hydrologique semi-distribué actuellement utilisée dans le système Vigicrues-Flash, avec les paramètres calibrés et régionalisés de 2015 (Organde 2014 et 2015), ainsi que la modélisation hydrologique distribuée continue développée dans l’étude d’Organde de 2016. L’analyse a concerné 781 bassins versants jaugés de surface comprise entre 5 km2 et 1548 km2. Pour analyser l’apport des prévisions déterministes AROME-PI et prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag, différentes prévisions déterministes de référence sont également évaluées : la prévision de pluie nulle, la prévision de pluie persistante (en maintenant sur les échéances de prévision de +1h à +6h, la dernière pluie observée au moment de l’initialisation de la prévision), et la prévision de pluie « parfaite » (i.e. pluie observée) pour montrer l’impact des erreurs et des incertitudes des prévisions d’ensemble de pluie. L’évaluation de la qualité des alertes s’est basée sur le dépassement d’un seuil de débit relatif correspondant aux périodes de retour de 2 ans et 5 ans (l’échantillon étant trop réduit pour l’analyse de la période de retour de 10 ans). L’utilisation de seuils relatifs de débit permet de « débiaiser » les sorties du modèle hydrologique. L’évaluation des avertissements a inclus différents critères de contingence pour décrire la fiabilité, la précision et le biais en fréquence des dépassements prévus de seuil de débit, ainsi que l’anticipation des dépassements. Les scores de contingence sont estimés par 2 approches complémentaires : 1) sur chaque événement dans son ensemble (i.e. pour toutes les dates d’initialisation de prévision de l’évènement) pour la contingence dite globale, qui correspond à une évaluation a posteriori du système d’avertissement, lorsque, pour un événement donné, on peut comparer le premier dépassement de seuil qui a été observé, au premier dépassement de seuil qui a été prévu ; 2) pour chaque pas de temps horaire des différents évènements, pour la contingence dite horaire, correspondant à une évaluation plus stricte du système d’avertissement qui peut être réalisée en temps réel, dès que les observations de débit sont disponibles. Pour la contingence globale, les scores de contingence prennent en compte l’anticipation des dépassements prévus : si le dépassement est prévu en retard vis-à-vis du dépassement observé, il est considéré comme une alerte manquée. On définit également une valeur maximale d’anticipation pour les dépassements simulés et prévus afin de comparer, de façon plus cohérente, un dépassement simulé avec le dépassement observé lui correspondant sans pénaliser l’anticipation du modèle hydrologique. Par ailleurs, afin de prendre en compte les incertitudes sur les valeurs de seuils de débit, les scores de contingence ont également été estimés en intégrant une tolérance de 10% sur ces valeurs de seuil. Dans ce cas, on considère comme des alertes correctes, d’une part, les cas de dépassements observés et manqués de peu par la prévision (le débit prévu dépassant les 90% de la valeur du seuil mais restant inférieur au seuil), et, d’autre part, les cas de fausses alertes presqu’observées (pour des dépassements prévus et non observés, le débit observé dépassant les 90% de la valeur du seuil). Cette approche (proposée par le Centre d’Écologie et d’Hydrologie de Wallingford en Grande-Bretagne) permet de juger de l’amélioration potentielle des performances dans une approche expertisée du système d’avertissement, pour laquelle un prévisionniste ou un utilisateur peut ajuster la production aux avertissements de crue ou la réaction à ces avertissements en abaissant la valeur du seuil. L’évaluation a permis de comparer les avertissements basés sur les prévisions AROME-PI et AROMEPI-timelag avec les avertissements du système Vigicrues-Flash actuel (utilisant le modèle GRSD sans prévision de pluie) et les avertissements produits avec les différentes pluies futures. Les principaux résultats obtenus sont les suivants : - les gains en anticipation avec la prévision déterministe AROME-PI et la prévision d’ensemble AROMEPI-timelag sont très significatifs pour les 2 modèles, même si le modèle GRSD permet une meilleure anticipation que le modèle GRDc (pour le seuil de 2 ans, anticipation médiane de +7h avec le modèle GRSD et +4h avec le modèle GRDc en intégrant AROME-PI déterministe). Egalement, la proportion de dépassements prévus en retard est significativement diminuée. L’anticipation est davantage améliorée lorsque les prévisions AROME-PI des 3 dernières heures sont intégrées dans les ensembles timelag, en complément de la prévision AROME-PI la plus récente. - en contingence globale, les prévisions déterministes AROME-PI améliorent significativement la détection des dépassements mais avec, généralement, une augmentation du nombre de fausses alertes et donc, une perte de fiabilité (pour le seuil de 2 ans, la Probabilité de Détection s’améliore de 51% à 80% avec GRSD en comparaison au système actuel, alors que le taux de succès se dégrade de 48% à 34%). Les prévisions d’ensemble, avec les différents niveaux de probabilité (définis par le nombre de membres de l’ensemble dépassant le seuil de débit), permettent de moduler le gain en détection et la perte concomitante de fiabilité, les meilleurs scores de détection étant obtenus avec le niveau de probabilité le plus faible (i.e. un seul membre de l’ensemble dépassant le seuil de débit). - pour la contingence horaire, plus stricte (car elle concerne tout l’hydrogramme de chacun des 8 événements), les scores de fiabilité sont globalement meilleurs qu’en contingence globale, alors que les scores de détection sont globalement plus faibles, en particulier pour le modèle GRSD. En comparaison à la prévision de pluie nulle, on obtient par exemple, pour le seuil de 2 ans et le modèle GRDc, une détection de 60% pour une fiabilité de 59% avec la prévision d’ensemble à 6 membres et le niveau de probabilité le plus faible (dépassement prévu par au moins un membre). Pour toutes les prévisions de pluie non nulles, et notamment pour les prévisions AROME-PI déterministes et ensemblistes, les scores de détection et de fiabilité sont meilleurs avec le modèle GRDc qu’avec GRSD, avec des écarts entre les 2 modèles plus importants en fiabilité qu’en détection. - les résultats obtenus en intégrant, d’une part, les pluies AROME-PI et, d’autre part, les pluies observées, sur toute l’échéance de +6h ont montré l’impact des erreurs des prévisions de pluie AROME-PI sur les prévisions de débit et les dépassements de seuil, avec une tendance plus marquée à surestimer les plus fortes pluies (mais le biais n’est pas systématique). Ce biais entraîne un nombre plus important de fausses alertes et donc, une perte de fiabilité, mais permet également d’améliorer la détection et l’anticipation des dépassements observés. En conclusion, cette étude montre l’intérêt d’inclure, dans la modélisation hydrologique du système Vigicrues-Flash, les prévisions immédiates de pluie AROME-PI et les prévisions d’ensemble AROMEPI-timelag. Ces prévisions permettent d’améliorer significativement l’anticipation des dépassements de seuil vis-à-vis de ceux du système actuel sans pluie future, ainsi que le taux de détection, même si elles dégradent partiellement la fiabilité. L’approche pragmatique de construction de prévisions d’ensemble en utilisant les prévisions déterministes successives a permis de définir des avertissements avec différents niveaux de probabilité afin de moduler le niveau de probabilité déclenchant l’avertissement (défini par le nombre minimum de membres de l’ensemble dépassant le seuil). Il est nécessaire d’analyser le taux de détection et la fiabilité des dépassements prévus en fonction du niveau de probabilité pour définir les dépassements avec les prévisions d’ensemble, afin de gagner en anticipation tout en conservant une fiabilité acceptable. Ce type d’optimisation de la qualité des avertissements, pour une meilleure détection des dépassements avec une anticipation améliorée et une fiabilité acceptable, doit également prendre en compte les enjeux pour l’ensemble de la chaîne d’avertissement et les besoins des utilisateurs. Des pistes d’amélioration sont également discutées en conclusion, notamment : la combinaison des prévisions immédiates avec des prévisions de pluie à plus longue échéance, la prise en compte des incertitudes de source hydrologique (en utilisant des prévisions d’ensemble multi-modèles et des jeux de paramètres équiprobables), l’amélioration des conditions initiales du modèle hydrologique, en particulier avec l’assimilation des débits observés, et l’utilisation des informations post-crue de dégâts pour une évaluation du système d’avertissement sur des bassins non jaugés. Le présent rapport constitue le livrable 00050 de la commande n°4500271150 du 21/03/2016 du marché « Mise en oeuvre de la méthode AIGA » n°2014-01-16, conclu entre IRSTEA UR RHAX et Hydris Hydrologie.

/ En France, les crues rapides sont à l'origine d'une part très significative des dommages subis par les sociétés, tant en terme de dégâts matériel (directs ou indirects), que pertes en vies humaines. Générées par des pluies intenses (avec des cumuls pouvant dépasser 400mm en 24h), ces crues se manifestent au sein de petits bassins versants caractérisés par des temps de réactions courtes (de quelques minutes à quelques heures), des débits spécifiques élevés (jusqu'à 20 m3/s/km²) et, très souvent, l'absence de mesures de débits. L'équipe Risques Hydrométéorologique d'Irstea Aix-en-Provence travaille depuis plusieurs années à une meilleure anticipation de ce type d'événement sur les bassins versants non instrumentés, notamment en intégrant dans ses modèles les informations temps réel issues des radars météorologiques de Météo-France. Ces travaux ont conduit à la mise au point de la méthode AIGA. Conçue comme un outil d'aide à la décision en situation de crise, destinée aux décideurs et aux gestionnaires, cette méthode propose : -l'évaluation en temps réel du niveau de rareté des précipitations observées par les radars météorologiques, -une anticipation des crues qui pourraient résulter de ces précipitations, -l'évaluation en temps réel du niveau de rareté de ces crues. Depuis 2011, cette méthode est mise en oeuvre dans différents dispositifs opérationnels, ou à visées opérationnelles, associant chercheurs et gestionnaires du risque inondation : -le volet de la méthode AIGA relatif aux précipitations est implanté dans l'outil Avertissement pluies intenses à l'échelle des communes (APIC) porté par Météo-France et disponible gratuitement pour un grand nombre de communes du territoire métropolitain ; -l'intégralité de la méthode AIGA a été implantée dans la plateforme RHYTMME développée en partenariat avec Météo France, dans le cadre d'un projet CPER-PACA (2007-2014). Après avoir permis l'expérimentation en temps réel de la méthode AIGA par des gestionnaires locaux, cette plateforme est maintenant mise progressivement à la disposition des collectivités de la Région Provence-Alpes-Côte d'Azur ; -au niveau national, le MEDDE (Ministère en charge de l'Environnement) a lancé le Plan Submersions Rapides (PSR). Ce plan prévoit le développement d'un service national d'avertissement spécifique aux crues soudaines à destination des communes. Le volet débit de la méthode AIGA a été retenu par le Schapi pour servir de base à ce service, avec une première expérimentation prévue en 2016.

Early detection of flash floods, which are typically triggered by severe rainfall events, is still challenging due to large meteorological and hydrologic uncertainties at the spatial and temporal scales of interest. Also the rapid rising of waters necessarily limits the lead time of warnings to alert communities and activate effective emergency procedures. To better anticipate such events and mitigate their impacts, the French national service in charge of flood forecasting (SCHAPI) is implementing a national flash flood warning system for small-to-medium (up to 1000 km2 ) ungauged basins based on a discharge-threshold flood warning method called AIGA (Javelle et al. 2014). The current deterministic AIGA system has been run in real-time in the South of France since 2005 and has been tested in the RHYTMME project (rhytmme.irstea.fr/). It ingests the operational radar-gauge QPE grids from Météo-France to run a simplified hourly distributed hydrologic model at a 1-km2 resolution every 15 minutes. This produces real-time peak discharge estimates along the river network, which are subsequently compared to regionalized flood frequency estimates to provide warnings according to the AIGA-estimated return period of the ongoing event. The calibration and regionalization of the hydrologic model has been recently enhanced for implementing the national flash flood warning system for the entire French territory by 2016. To further extend the effective warning lead time, the flash flood warning system is being enhanced to ingest Météo-France’s AROME-NWC high-resolution precipitation nowcasts. The AROME-NWC system combines the most recent available observations with forecasts from the nowcasting version of the AROME convection-permitting model (Auger et al. 2015). AROME-NWC pre-operational deterministic precipitation forecasts, produced every hour at a 2.5-km resolution for a 6-hr forecast horizon, were provided for 3 significant rain events in September and November 2014 and ingested as time-lagged ensembles. The time-lagged approach is a practical choice of accounting for the atmospheric forecast uncertainty when no extensive forecast archive is available for statistical modelling. The evaluation on 185 basins in the South of France showed significant improvements in terms of flash flood event detection and effective warning lead-time, compared to warnings from the current AIGA setup (without any future precipitation). Various verification metrics (e.g., Relative Mean Error, Brier Skill Score) show the skill of ensemble precipitation and flow forecasts compared to single-valued persistency benchmarks. Planned enhancements include integrating additional probabilistic NWP products (e.g., AROME precipitation ensembles on longer forecast horizon), accounting for and reducing hydrologic uncertainties from the model parameters and initial conditions via data assimilation, and developing a comprehensive observational and post-event damage database to determine decision-relevant warning thresholds for flood magnitude and probability.

International audience; Due to its mountainous topography and its Mediterranean climate, the Provence-Alpes-Côte d'Azur (PACA) region in Southeastern France is particularly prone to flash floods, debris flows and mass movements (landslides and rockfall). A mapping system for these rainfall induced hazards has been tested by local and regional authorities and Government agencies since 2011 as part of the RHYTMME project. This system allows, thank to radar rainfall estimation and rainfall-runoff modelling, the real-time warning and monitoring of flash floods wherever they may occur in the PACA territory. It is also intended to enable, during intense rainfall events, the localisation of the streams susceptible to generate debris flows and of the slopes the more likely to trigger landslides and/or rockfalls.

International audience; Since 2006, Meteo-France has developed an efficient vigilance system for floods throughout France. Yet, 20000 km out of the 120000 km of the French hydrographic network benefit from this monitoring so far. In order to cope with the needs of the remaining network for a flood warning system, Irstea and Meteo-France have developed AIGA (Adaptation d’Information Géographique pour l’Alerte en Crue). AIGA is a flood warning system based on a simple distributed hydrological model run at a 1km² resolution using radar rainfall information (Javelle, Demargne, Defrance, Pansu, & Arnaud, 2014). The warnings, produced every 15 minutes, result of the comparison of these real time data with statistical data to obtain warning levels. These statistical data come from the SHYREG method which is a regional flood frequency method that is based on an hourly stochastic rainfall generator coupled with a simplified distributed rainfall–runoff model (Arnaud et al., 2014). The flood warnings thus obtained provide information about the severity of the flow in Mediterranean regions but so far don’t take into account the local stakes. To verify the relevance of the warnings regarding these stakes, we first have undertaken to compare them with flood damage (C. Fouchier, 2012). Unfortunately, as many authors before us (Bourguignon, 2014; Vinet F., 2011), we have observed the lack of a comprehensive and consistent database on this matter. In France, some databases with partial coverage exist as a result of various research projects such as the HYDRATE European project which collected information about flash floods in Europe and focused, in France, on the Cevennes-Vivarais area (Gaume et al., 2009). Furthermore, the PREDIFLOOD project focused on floods inducing road breaks in the Gard administrative area (Naulin, 2012). However, databases with a larger coverage report with errors. For instance, in 2014, the international EM-DAT database has recorded 5 deaths due to the floods (D. Guha-Sapir, 2015) while we have documented 20 for the same period. In order to collect and complete the existing ones, we have thus started to build an exhaustive database compelling all damage due to flash floods in the French Mediterranean regions since 2011 (Saint-Martin, 2014). Once these data obtained and compared with the warnings, we initiated to correlate them with another type of data, namely the vulnerability of territories to flash floods. However, since no existing method has been able to give satisfactory information about the vulnerability levels of territories on such a large scale, we have undertaken to develop one. In this poster, we offer a new method for a systematic and automatized analysis of the vulnerability of territories that we described as “the external vulnerability”. This concept corresponds to the susceptibility of a stake to be damaged, depending on the only characteristics of its nature. The first comparisons between the warning levels and the localisation of the impacts sometimes show significant discrepancies. However, these discrepancies appear to be explained by the vulnerability levels of the studied area. Indeed, we observe that the impacts are concentrated among the territories with a high-level of “external vulnerability” regardless of the warnings. We may thus be able to weight the levels of the AIGA warnings based on the vulnerability level of the area surrounding the streams for which the warnings are issued. This way, the warnings would characterize not only the flood hazard but more inclusively the risk of flooding.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; International audience; Since 2006, Meteo-France has developed an efficient vigilance system for floods throughout France. Yet, 20000 km out of the 120000 km of the French hydrographic network benefit from this monitoring so far. In order to cope with the needs of the remaining network for a flood warning system, Irstea and Meteo-France have developed AIGA (Adaptation d’Information Géographique pour l’Alerte en Crue). AIGA is a flood warning system based on a simple distributed hydrological model run at a 1km² resolution using radar rainfall information (Javelle, Demargne, Defrance, Pansu, & Arnaud, 2014). The warnings, produced every 15 minutes, result of the comparison of these real time data with statistical data to obtain warning levels. These statistical data come from the SHYREG method which is a regional flood frequency method that is based on an hourly stochastic rainfall generator coupled with a simplified distributed rainfall–runoff model (Arnaud et al., 2014). The flood warnings thus obtained provide information about the severity of the flow in Mediterranean regions but so far don’t take into account the local stakes. To verify the relevance of the warnings regarding these stakes, we first have undertaken to compare them with flood damage (C. Fouchier, 2012). Unfortunately, as many authors before us (Bourguignon, 2014; Vinet F., 2011), we have observed the lack of a comprehensive and consistent database on this matter. In France, some databases with partial coverage exist as a result of various research projects such as the HYDRATE European project which collected information about flash floods in Europe and focused, in France, on the Cevennes-Vivarais area (Gaume et al., 2009). Furthermore, the PREDIFLOOD project focused on floods inducing road breaks in the Gard administrative area (Naulin, 2012). However, databases with a larger coverage report with errors. For instance, in 2014, the international EM-DAT database has recorded 5 deaths due to the floods (D. Guha-Sapir, 2015) while we have documented 20 for the same period. In order to collect and complete the existing ones, we have thus started to build an exhaustive database compelling all damage due to flash floods in the French Mediterranean regions since 2011 (Saint-Martin, 2014). Once these data obtained and compared with the warnings, we initiated to correlate them with another type of data, namely the vulnerability of territories to flash floods. However, since no existing method has been able to give satisfactory information about the vulnerability levels of territories on such a large scale, we have undertaken to develop one. In this poster, we offer a new method for a systematic and automatized analysis of the vulnerability of territories that we described as “the external vulnerability”. This concept corresponds to the susceptibility of a stake to be damaged, depending on the only characteristics of its nature. The first comparisons between the warning levels and the localisation of the impacts sometimes show significant discrepancies. However, these discrepancies appear to be explained by the vulnerability levels of the studied area. Indeed, we observe that the impacts are concentrated among the territories with a high-level of “external vulnerability” regardless of the warnings. We may thus be able to weight the levels of the AIGA warnings based on the vulnerability level of the area surrounding the streams for which the warnings are issued. This way, the warnings would characterize not only the flood hazard but more inclusively the risk of flooding.