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Les conditions initiales du modèle de prévision numérique du temps à échelle convective AROME sont fournies par un système d’assimilation de données 3D-Var dans lequel les observations issues des radars au sol sont prépondérantes lors de situations précipitantes (vitesse radiale et réflectivité horizontale). La réflectivité horizontale n’est pas exploitée de manière optimale car elle est transformée au préalable en profil d’humidité relative avant son utilisation dans le 3D-Var. Les contenus en hydrométéores dont elle dépend directement ne sont donc pas modifiés par l’assimilation. Le réseau radar national permet également d’accéder à des variables polarimétriques grâce à l’émission d’ondes polarisées horizontalement et verticalement. Ces observables fournissent des informations complémentaires sur la microphysique (phase, forme et orientation des hydrométéores). Cette thèse propose d’étudier le potentiel de ces variables pour l’initialisation des hydrométéores dans le modèle AROME grâce à une méthode d’assimilation variationnelle directe. Pour cela, un opérateur d’observation radar polarimétrique s’appuyant sur la méthode des T-matrices pour décrire la diffusion a été utilisé afin de simuler les réflectivités horizontale et différentielle, la phase différentielle spécifique et le coefficient de corrélation à partir des contenus en hydrométéores du modèle AROME. Sa capacité à décrire précisément ces variables a été étudiée sur un ensemble varié de situations météorologiques et les statistiques d’innovations ont été calculées. Par ailleurs, les sensibilités des variables polarimétriques aux contenus en hydrométéores ont été mises en évidence en déterminant les éléments de la matrice Jacobienne en différences finies. Les réflectivités horizontale et différentielle sont apparues comme étant les variables les plus informatives. Du fait des limitations de l’opérateur et de la microphysique du modèle, le coefficient de corrélation n’a pas pu être exploité. Après avoir linéarisé l’opérateur d’observation et estimé les matrices de covariances d’erreurs pour l’ébauche et les observations, le contenu en information des variables polarimétrique a été quantifié. Enfin, des expériences d’assimilation 1D-EnVar ont été menées pour des situations météorologiques contrastées. Elles ont montré la capacité de l’algorithme à extraire une information pertinente sur les hydrométéores précipitants (principalement en phase liquide) à partir de la réflectivité horizontale, et dans une moindre mesure de la réflectivité différentielle. Les autres variables polarimétriques peinent à proposer une valeur ajoutée, notamment dans la phase glacée.

In West Africa, rainfall is an essential element for the economic growth of countries and their populations. Driven by a monsoon regime, rainfall is concentrated from May to October. Depending on their intensity and their spatial and temporal distribution, they can lead to the development of rain-fed agriculture, but also lead to food, economic and human losses when they cause severe flooding. In the context of current and future climate change, the region is expected to be more frequently affected by extreme events. This thesis contributes to provide elements to improve the quality of precipitation estimates in a poorly instrumented region of the world. Measurements from the MIT weather radar, deployed during the AMMA 2006-2007 campaign in Niamey, are treated following two methodological approaches in order to extend quantitative precipitation estimates (QPE) beyond the AMMA-CATCH rain gauge network. Rainfall measurement is also addressed using the telecommunication links of cell phone operators. For the first time in West Africa, the method is validated on a microwave link northeast of Ouagadougou by comparison with a rain gauge and Xport radar. Over the two months under consideration, 95% of the cumulative rainfall was estimated using this method, with a low number of false alarms or non-detections. At the scale of the event, the results are mixed depending on the events.Furthermore, in order to document the icy microphysics of mesoscale convective systems (MCS) in the Sahel, the polarimetric measurements of the Xport radar were also used to validate the particle identification algorithm (HID). The estimated solid particle distributions, in terms of graupels and aggregates, were compared with in situ measurements acquired during instrumented flights performed during the Megha Tropics pre-validation campaign in Niamey in August 2010. Synthetic variables, obtained by a T-matrix modeling from shape and density characteristics measured by the airborne probes during the flights, confirmed these results., En Afrique de l’Ouest, la pluie est un élément essentiel de croissance économique des pays et de leurs populations. Pilotées par un régime de mousson, les précipitations se concentrent de mai à octobre. Suivant leur intensité et leur répartition spatiale et temporelle, elles peuvent engendrer l’essor d’une agriculture pluviale, ou conduire à des pertes alimentaires, économiques et humaines dès lors qu’elles sont à l’origine d’inondations sévères. Dans le contexte du changement climatique actuel et à venir, la région devrait être plus fréquemment touché par des événements extrêmes. Cette thèse contribue à fournir des éléments pour permettre d’accroître la qualité des estimations de précipitation dans une région du monde faiblement instrumentée. Les mesures du radar météorologique du MIT, déployé durant la campagne AMMA 2006-2007 à Niamey, sont traitées suivant deux approches méthodologiques afin d’étendre les estimations quantitatives des précipitations (QPE) au-delà du réseau de pluviographes AMMA-CATCH. La mesure de la pluie est également abordée à l’aide des liens de télécommunication des opérateurs de téléphonie mobile. Pour la première fois, en Afrique de l’Ouest, la méthode est validée sur un lien au nord-est de Ouagadougou par comparaison avec un pluviographe et le radar Xport. Sur l’ensemble des deux mois considérés, 95% du cumul de précipitation ont pu être estimés grâce à cette méthode, avec un nombre faible de fausses alertes, ou de non-détections. A l’échelle de l’événement, les résultats sont sensiblement plus mitigés suivant les événements.Par ailleurs, afin de documenter la microphysique glacée des systèmes convectifs de mésoéchelle (MCS) au Sahel, les mesures polarimétriques du radar Xport ont également servi à la validation de l’algorithme d’identification de particule (HID). Les distributions estimées de particules solides, en termes de graupels et d’agrégats, ont été confrontées aux mesures in situ acquises lors des vols instrumentés réalisés durant la pré-campagne de validation Mégha Tropiques à Niamey en août 2010. Des variables synthétiques obtenues par une modélisation T-matrix à partir des caractéristiques de forme et de densité mesurées par les sondes aéroportées au cours des vols ont conforté ces résultats.

It is known that having a precipitation observation system at high space - time resolution is crucial to obtain good results in rainfall - runoff modeling. Radar is a tool that offers quantitative precipitation estimates with very good resolution. When it is merged with a rain gauge network the advantages of both systems are achieved. However, radars estimates have different uncertainties than those obtained with the rain gauge. In the modeling process, uncertainty of precipitation interacts with uncertainty of the hydrological model. The objective of this work is: To study methods used to quantify the uncertainty in radar – raingauge merge precipitation estimation and uncertainty in hydrological modeling, in order to develop a methodology for the analysis of their individual contributions in the uncertainty of rainfall - runoff estimation.The work is divided in two parts, the first one evaluates: How the uncertainty of radar precipitation estimation can be quantified? To address the question, the geostatistical approach by Kriging with External Drift (KED) and Stochastic Generation of Precipitation was used, which allows to model the spatio - temporal structure of errors. The method was applied in the Cévennes - Vivarais region (France), where there is a very rich observation system. The second part explains: How can it be quantified the uncertainty of the hydrological simulation coming from the radar precipitation estimates and hydrological modeling process? In this point, the hydrological mesoscale computation tool was developed; it is distributed hydrological software in time continuous, within the basis of the Curve Number and the Unit Hydrograph. It was applied in 20 spatio-temporal resolutions ranging from 10 to 300 km2 and 1 to 6 hours in the Ardèche (~ 1971 km2) and the Gardon (1810 km2) basins. After a sensitivity analysis, the model was simplified with 4 parameters and the uncertainty of the chain of process was analyzed: 1) Precipitation estimation; 2) Hydrological modeling; and 3) Rainfall - runoff estimation, by using the coefficient of variation of the simulated flow.It has been shown that KED is a method that provides the standard deviation of the precipitation estimation, which can be transformed into a stochastic estimation of the local error. In the chain of processes: 1) Uncertainty in precipitation estimation increases with decreasing spatio-temporal scale, and its effect is attenuated by hydrological modeling, probably due by storage and transport properties of the basin; 2) The uncertainty of hydrological modeling depends on the simplification of hydrological processes and not on the surface of the basin; 3) Uncertainty in rainfall - runoff treatment is the result of the amplified combination of precipitation and hydrologic modeling uncertainties.; Il est connu qu’avoir un système d’observation de la pluie de haute résolution spatio – temporelle est crucial pour obtenir de bons résultats dans la modélisation pluie – écoulement. Le radar est un outil qui donne des estimations quantitatives de precipitation avec une très bonne résolution. Lorsqu’il est fusionné avec un réseau des pluviomètres les avantages des deux systèmes sont obtenus. Cependant, les estimations fournies par le radar ont des incertitudes différentes à celles qui sont obtenus avec les pluviomètres. Dans le processus de calcul pluie – écoulement l'incertitude des précipitations interagit avec l'incertitude du modèle hydrologique. L’objectif de ce travail est d’étudier les méthodes utilisées pour quantifier l'incertitude dans l'estimation des précipitations par fusion radar – pluviomètres et de l'incertitude dans la modélisation hydrologique, afin de développer une méthodologie d'analyse de leurs contributions individuelles au traitement pluie - écoulement.Le travail est divisé en deux parties, la première cherche à évaluer: Comment peut-on quantifier l'incertitude de l'estimation des précipitations par radar? Pour répondre à la question, l'approche géostatistique par Krigeage avec Dérive Externe (KED) et Génération Stochastique de la précipitation a été utilisée, qui permet de modéliser la structure spatio – temporaire de l’erreur. La méthode a été appliquée dans la région des Cévennes - Vivarais (France), où il y a un système très dense d'observation. La deuxième partie explique: Comment pourrais être quantifiée l'incertitude de la simulation hydrologique qui provient de l'estimation de précipitation par radar et du processus de modélisation hydrologique? Dans ce point, l'outil de calcul hydrologique à Mesoéchelle (HCHM) a été développé, c’est un logiciel hydrologique distribuée et temps continu, basé sur le Numéro de Courbe et l’Hydrographe Unitaire. Il a été appliqué dans 20 résolutions spatio - temporelles allant de 10 à 300 km2 et 1 à 6 heures dans les bassins de l’Ardèche (~ 1971 km2) et le Gardon (1810 km2). Apres une analyse de sensibilité, le modèle a été simplifié avec 4 paramètres et l’incertitude de la chaîne de processus a été analysée: 1) Estimation de precipitation; 2) Modélisation hydrologique; et 3) Traitement pluie - écoulement, par l’utilisation du coefficient de variation de l'écoulement simulé.Il a été montré que KED est une méthode qui fournit l’écart type de l’estimation des précipitations, lequel peut être transformé dans une estimation stochastique de l’erreur locale. Dans la chaîne des processus: 1) L'incertitude dans l'estimation de précipitation augmente avec la réduction de l’échelle spatio – temporelle, et son effet est atténué par la modélisation hydrologique, vraisemblablement par les propriétés de stockage et de transport du bassin ; 2) L'incertitude de la modélisation hydrologique dépend de la simplification des processus hydrologiques et pas de la surface du bassin ; 3) L'incertitude dans le traitement pluie - écoulement est le résultat de la combinaison amplifiée des incertitudes de la précipitation et la modélisation hydrologique.

It is known that having a precipitation observation system at high space - time resolution is crucial to obtain good results in rainfall - runoff modeling. Radar is a tool that offers quantitative precipitation estimates with very good resolution. When it is merged with a rain gauge network the advantages of both systems are achieved. However, radars estimates have different uncertainties than those obtained with the rain gauge. In the modeling process, uncertainty of precipitation interacts with uncertainty of the hydrological model. The objective of this work is: To study methods used to quantify the uncertainty in radar – raingauge merge precipitation estimation and uncertainty in hydrological modeling, in order to develop a methodology for the analysis of their individual contributions in the uncertainty of rainfall - runoff estimation.The work is divided in two parts, the first one evaluates: How the uncertainty of radar precipitation estimation can be quantified? To address the question, the geostatistical approach by Kriging with External Drift (KED) and Stochastic Generation of Precipitation was used, which allows to model the spatio - temporal structure of errors. The method was applied in the Cévennes - Vivarais region (France), where there is a very rich observation system. The second part explains: How can it be quantified the uncertainty of the hydrological simulation coming from the radar precipitation estimates and hydrological modeling process? In this point, the hydrological mesoscale computation tool was developed; it is distributed hydrological software in time continuous, within the basis of the Curve Number and the Unit Hydrograph. It was applied in 20 spatio-temporal resolutions ranging from 10 to 300 km2 and 1 to 6 hours in the Ardèche (~ 1971 km2) and the Gardon (1810 km2) basins. After a sensitivity analysis, the model was simplified with 4 parameters and the uncertainty of the chain of process was analyzed: 1) Precipitation estimation; 2) Hydrological modeling; and 3) Rainfall - runoff estimation, by using the coefficient of variation of the simulated flow.It has been shown that KED is a method that provides the standard deviation of the precipitation estimation, which can be transformed into a stochastic estimation of the local error. In the chain of processes: 1) Uncertainty in precipitation estimation increases with decreasing spatio-temporal scale, and its effect is attenuated by hydrological modeling, probably due by storage and transport properties of the basin; 2) The uncertainty of hydrological modeling depends on the simplification of hydrological processes and not on the surface of the basin; 3) Uncertainty in rainfall - runoff treatment is the result of the amplified combination of precipitation and hydrologic modeling uncertainties.; Il est connu qu’avoir un système d’observation de la pluie de haute résolution spatio – temporelle est crucial pour obtenir de bons résultats dans la modélisation pluie – écoulement. Le radar est un outil qui donne des estimations quantitatives de precipitation avec une très bonne résolution. Lorsqu’il est fusionné avec un réseau des pluviomètres les avantages des deux systèmes sont obtenus. Cependant, les estimations fournies par le radar ont des incertitudes différentes à celles qui sont obtenus avec les pluviomètres. Dans le processus de calcul pluie – écoulement l'incertitude des précipitations interagit avec l'incertitude du modèle hydrologique. L’objectif de ce travail est d’étudier les méthodes utilisées pour quantifier l'incertitude dans l'estimation des précipitations par fusion radar – pluviomètres et de l'incertitude dans la modélisation hydrologique, afin de développer une méthodologie d'analyse de leurs contributions individuelles au traitement pluie - écoulement.Le travail est divisé en deux parties, la première cherche à évaluer: Comment peut-on quantifier l'incertitude de l'estimation des précipitations par radar? Pour répondre à la question, l'approche géostatistique par Krigeage avec Dérive Externe (KED) et Génération Stochastique de la précipitation a été utilisée, qui permet de modéliser la structure spatio – temporaire de l’erreur. La méthode a été appliquée dans la région des Cévennes - Vivarais (France), où il y a un système très dense d'observation. La deuxième partie explique: Comment pourrais être quantifiée l'incertitude de la simulation hydrologique qui provient de l'estimation de précipitation par radar et du processus de modélisation hydrologique? Dans ce point, l'outil de calcul hydrologique à Mesoéchelle (HCHM) a été développé, c’est un logiciel hydrologique distribuée et temps continu, basé sur le Numéro de Courbe et l’Hydrographe Unitaire. Il a été appliqué dans 20 résolutions spatio - temporelles allant de 10 à 300 km2 et 1 à 6 heures dans les bassins de l’Ardèche (~ 1971 km2) et le Gardon (1810 km2). Apres une analyse de sensibilité, le modèle a été simplifié avec 4 paramètres et l’incertitude de la chaîne de processus a été analysée: 1) Estimation de precipitation; 2) Modélisation hydrologique; et 3) Traitement pluie - écoulement, par l’utilisation du coefficient de variation de l'écoulement simulé.Il a été montré que KED est une méthode qui fournit l’écart type de l’estimation des précipitations, lequel peut être transformé dans une estimation stochastique de l’erreur locale. Dans la chaîne des processus: 1) L'incertitude dans l'estimation de précipitation augmente avec la réduction de l’échelle spatio – temporelle, et son effet est atténué par la modélisation hydrologique, vraisemblablement par les propriétés de stockage et de transport du bassin ; 2) L'incertitude de la modélisation hydrologique dépend de la simplification des processus hydrologiques et pas de la surface du bassin ; 3) L'incertitude dans le traitement pluie - écoulement est le résultat de la combinaison amplifiée des incertitudes de la précipitation et la modélisation hydrologique.

Each year, flash floods, generated by small fast-responding catchments hit by intense rainfall, are responsible for huge human and economic losses. To mitigate these impacts, it is necessary to use forecasting systems combining meteorological and hydrological forecasts at small temporal and spatial scales. Because of the underlying difficulties, these systems have to be able to communicate the uncertainties of their forecasts. Uncertainties associated to observed or future rainfall are often seeing as those having the most important impact, in particularly in the case of flash floods localised on small areas.The main aim of this thesis is to study the potential of a geostatistical conditional simulation method to generate an ensemble of rainfall scenarios that can be used by a flash flood warning system. We seek to generate a reliable ensemble of rain fields by making the best use of the strengths of the measurements often available for nowcasting: the spatial and temporal properties of rainfall fields provided by the radar data and the rainfall intensities measured by rain gauges. In order to achieve our objectives, we use radar and rainfall data from 17 intense rainfall events observed in the Var region (south-east France) between 2009 and 2013.The first part of this thesis was devoted to taking into account the uncertainties on the observations of rainfall. For this purpose, the SAMPO-TBM generator developed at Irstea-Lyon is adapted to provide simulations of alternative rain fields to the observed radar rain field, while respecting the rainfall values observed by the rain gauges through a conditioned simulation. The evaluation of the generated fields shows that the method implemented is able to generate a reliable ensemble of rain fields and thus to propose a quantification of the uncertainties on the observed rain fields.In the second part of this thesis, the capacity of our method to be used for the nowcasting of rainfall is evaluated. Several methods are tested for the parameterization of the rainfall generator and for the adjustment of the outputs. These methods are evaluated by considering the main attributes of forecast quality, such as accuracy, reliability, precision, discrimination and overall forecast performance. The best method is the one estimating generator parameters over the last four hours, but also using only the last hour for the parameter related to the mean of the non-zero rainfall distribution, combined by the adjustment of the outputs based on the last forecast error.Finally, in the final part of this thesis, ensemble rainfall forecasts are used as inputs of the flash flood forecasting method AIGA developed at Irstea Aix-en-Provence. The AIGA method enables return period of the ongoing event to estimate at ungauged catchments. The 3th-7th November 2011 event in the Var region is used to illustrate the potential of our method. Nowcasting maps indicating, for different lead times and for the whole hydrological network of the region, the probability to exceed a given return period are produced. They are compared to the localization of observed damages collected from field surveys, illustrating a real interest for the real time crisis management; Chaque année, les crues soudaines provoquées par des pluies intenses sur de petits bassins versant à réaction rapide sont la cause de pertes humaines et économiques considérables. Pour réduire ces impacts, il est nécessaire d’avoir recours à des systèmes de prévision combinant prévision météorologique et hydrologique à une échelle spatio-temporelle suffisamment fine. Etant données les nombreuses difficultés liées à cet exercice, ces systèmes doivent être capables de bien appréhender les principales sources d’incertitude susceptibles d’influencer leurs prévisions. Les incertitudes associées aux pluies observées ou prévues sont souvent considérées comme celles qui ont un impact le plus important sur les prévisions hydrologiques, surtout lorsqu'il s'agit de crues rapides et très localisées.Le but principal de cette thèse est d'étudier le potentiel d’une méthode de simulation conditionnelle géostatistique pour générer un ensemble de scénarios de pluies qui peuvent être utilisés par un système de prévision des crues soudaines. Pour ce faire, nous cherchons à générer un ensemble de champs de pluie fiable (au sens statistique), tout en exploitant au mieux les points forts des mesures souvent disponibles pour la prévision immédiate : les propriétés spatio-temporelles fournies par les données radar et les intensités pluviométriques mesurées par les pluviomètres au sol. Nous nous appuyons pour cela sur les données de pluie (radar et pluviomètres) de 17 événements intenses observés entre 2009 et 2013 dans le département du Var (sud-est de la France).La première étape de cette thèse est dédiée à la prise en compte des incertitudes sur les observations de pluie. Pour cela, le simulateur SAMPO-TBM développé à l’Irstea de Lyon est adapté pour fournir des simulations des champs de pluie alternatifs au champ de pluie radar observé, tout en respectant, à travers le conditionnement des simulations, les valeurs de pluie observées par les pluviomètres. L’évaluation de ces champs générés montre que la méthode mise en place est capable de générer des scénarios de pluie fiables et ainsi proposer une quantification des incertitudes sur les champs de pluie observés.Dans la deuxième étape de cette thèse, nous évaluons la capacité de notre méthode à être utilisée pour la prévision immédiate de pluies. Plusieurs méthodes sont testées pour la paramétrisation du simulateur et pour l’ajustement des sorties. Ces méthodes sont évaluées en considérant les principaux attributs souhaités pour une prévision d’ensemble : la précision, la fiabilité, la justesse, la discrimination et la performance globale des prévisions. La méthode la plus performante est celle estimant les paramètres du simulateur sur une fenêtre glissante de 4h, mais également en donnant un poids prépondérant à la dernière heure d’observation pour le paramètre lié à la moyenne des pluies non-nulles, associée à une correction des sorties basée sur la dernière erreur de prévision.Enfin, dans la dernière étape de cette thèse, les prévisions d’ensemble de pluie sont utilisées en entrée de la méthode AIGA d’avertissement aux crues rapides développée à Irstea Aix-en-Provence. Cette approche permet d’estimer la période de retour (en débit) de l’événement en cours sur des bassins non jaugés. L’événement du 3 au 7 novembre 2011 dans le département du Var est utilisé pour illustrer le potentiel de notre méthode. Des cartes probabilisées indiquant à différentes échéances et sur l’ensemble du réseau hydrographique du département le risque de dépassement d’une certaine période de retour sont générées. Celles-ci sont comparées à la localisation de dégâts relevés sur le terrain après l’événement démontrant un réel intérêt pour la gestion de crise en temps réel.

Each year, flash floods, generated by small fast-responding catchments hit by intense rainfall, are responsible for huge human and economic losses. To mitigate these impacts, it is necessary to use forecasting systems combining meteorological and hydrological forecasts at small temporal and spatial scales. Because of the underlying difficulties, these systems have to be able to communicate the uncertainties of their forecasts. Uncertainties associated to observed or future rainfall are often seeing as those having the most important impact, in particularly in the case of flash floods localised on small areas.The main aim of this thesis is to study the potential of a geostatistical conditional simulation method to generate an ensemble of rainfall scenarios that can be used by a flash flood warning system. We seek to generate a reliable ensemble of rain fields by making the best use of the strengths of the measurements often available for nowcasting: the spatial and temporal properties of rainfall fields provided by the radar data and the rainfall intensities measured by rain gauges. In order to achieve our objectives, we use radar and rainfall data from 17 intense rainfall events observed in the Var region (south-east France) between 2009 and 2013.The first part of this thesis was devoted to taking into account the uncertainties on the observations of rainfall. For this purpose, the SAMPO-TBM generator developed at Irstea-Lyon is adapted to provide simulations of alternative rain fields to the observed radar rain field, while respecting the rainfall values observed by the rain gauges through a conditioned simulation. The evaluation of the generated fields shows that the method implemented is able to generate a reliable ensemble of rain fields and thus to propose a quantification of the uncertainties on the observed rain fields.In the second part of this thesis, the capacity of our method to be used for the nowcasting of rainfall is evaluated. Several methods are tested for the parameterization of the rainfall generator and for the adjustment of the outputs. These methods are evaluated by considering the main attributes of forecast quality, such as accuracy, reliability, precision, discrimination and overall forecast performance. The best method is the one estimating generator parameters over the last four hours, but also using only the last hour for the parameter related to the mean of the non-zero rainfall distribution, combined by the adjustment of the outputs based on the last forecast error.Finally, in the final part of this thesis, ensemble rainfall forecasts are used as inputs of the flash flood forecasting method AIGA developed at Irstea Aix-en-Provence. The AIGA method enables return period of the ongoing event to estimate at ungauged catchments. The 3th-7th November 2011 event in the Var region is used to illustrate the potential of our method. Nowcasting maps indicating, for different lead times and for the whole hydrological network of the region, the probability to exceed a given return period are produced. They are compared to the localization of observed damages collected from field surveys, illustrating a real interest for the real time crisis management; Chaque année, les crues soudaines provoquées par des pluies intenses sur de petits bassins versant à réaction rapide sont la cause de pertes humaines et économiques considérables. Pour réduire ces impacts, il est nécessaire d’avoir recours à des systèmes de prévision combinant prévision météorologique et hydrologique à une échelle spatio-temporelle suffisamment fine. Etant données les nombreuses difficultés liées à cet exercice, ces systèmes doivent être capables de bien appréhender les principales sources d’incertitude susceptibles d’influencer leurs prévisions. Les incertitudes associées aux pluies observées ou prévues sont souvent considérées comme celles qui ont un impact le plus important sur les prévisions hydrologiques, surtout lorsqu'il s'agit de crues rapides et très localisées.Le but principal de cette thèse est d'étudier le potentiel d’une méthode de simulation conditionnelle géostatistique pour générer un ensemble de scénarios de pluies qui peuvent être utilisés par un système de prévision des crues soudaines. Pour ce faire, nous cherchons à générer un ensemble de champs de pluie fiable (au sens statistique), tout en exploitant au mieux les points forts des mesures souvent disponibles pour la prévision immédiate : les propriétés spatio-temporelles fournies par les données radar et les intensités pluviométriques mesurées par les pluviomètres au sol. Nous nous appuyons pour cela sur les données de pluie (radar et pluviomètres) de 17 événements intenses observés entre 2009 et 2013 dans le département du Var (sud-est de la France).La première étape de cette thèse est dédiée à la prise en compte des incertitudes sur les observations de pluie. Pour cela, le simulateur SAMPO-TBM développé à l’Irstea de Lyon est adapté pour fournir des simulations des champs de pluie alternatifs au champ de pluie radar observé, tout en respectant, à travers le conditionnement des simulations, les valeurs de pluie observées par les pluviomètres. L’évaluation de ces champs générés montre que la méthode mise en place est capable de générer des scénarios de pluie fiables et ainsi proposer une quantification des incertitudes sur les champs de pluie observés.Dans la deuxième étape de cette thèse, nous évaluons la capacité de notre méthode à être utilisée pour la prévision immédiate de pluies. Plusieurs méthodes sont testées pour la paramétrisation du simulateur et pour l’ajustement des sorties. Ces méthodes sont évaluées en considérant les principaux attributs souhaités pour une prévision d’ensemble : la précision, la fiabilité, la justesse, la discrimination et la performance globale des prévisions. La méthode la plus performante est celle estimant les paramètres du simulateur sur une fenêtre glissante de 4h, mais également en donnant un poids prépondérant à la dernière heure d’observation pour le paramètre lié à la moyenne des pluies non-nulles, associée à une correction des sorties basée sur la dernière erreur de prévision.Enfin, dans la dernière étape de cette thèse, les prévisions d’ensemble de pluie sont utilisées en entrée de la méthode AIGA d’avertissement aux crues rapides développée à Irstea Aix-en-Provence. Cette approche permet d’estimer la période de retour (en débit) de l’événement en cours sur des bassins non jaugés. L’événement du 3 au 7 novembre 2011 dans le département du Var est utilisé pour illustrer le potentiel de notre méthode. Des cartes probabilisées indiquant à différentes échéances et sur l’ensemble du réseau hydrographique du département le risque de dépassement d’une certaine période de retour sont générées. Celles-ci sont comparées à la localisation de dégâts relevés sur le terrain après l’événement démontrant un réel intérêt pour la gestion de crise en temps réel.

L'amélioration des moyens d'observation des précipitations à l'échelle régionale est l'un des enjeux forts de l'Observatoire Hydrométéorologique Méditerranéen Cévennes-Vivarais. Les images recueillies par le radar météorologique opérationnel de Bollène du réseau ARAMIS à l'automne 2002 ont servi de support au développement d'une chaîne d'algorithmes dédiée à l'estimation quantitative des précipitations au sol. Cet article présente une synthèse de la contribution à ces traitements dans le cadre des travaux de thèse présentés au Laboratoire d'étude des Transferts en Hydrologie et Environnement en septembre 2008. Notre contribution concerne particulièrement une source d'erreur importante pour la mesure des précipitations par radar météorologique provoquée par l'hétérogénéité verticale des précipitations. Nous nous plaçons dans la continuité de la méthode à base statistique d'identification du profil vertical de réflectivité (PVR) qui caractérise cette hétérogénéité verticale proposée par Andrieu et Creutin (1995). Nous avons étendu cette méthode au cas de supports géographiques évolutifs dans le temps afin de considérer le type de précipitations (convectif, stratiforme). L'évaluation des traitements, par la caractérisation de l'incertitude de l'estimation de pluie par radar, est un aspect important du travail. Nous avons développé une technique basée sur la géostatistique pour établir une pluie de référence à partir de données pluviométriques. Nous avons également développé un modèle pour caractériser la structure statistique des erreurs ainsi que leur structure spatio-temporelle. Nous avons enfin développé une nouvelle approche d'identification du PVR à base physique. En diminuant le nombre de paramètre à déterminer et en introduisant des contraintes plus physiques, cette approche vise à améliorer la robustesse d'identification du PVR.

By providing high-resolution quantitative precipitation information (QPI), weather radars have revolutionized hydrology in the last two decades. With the aid of GIS technology, radar-based quantitative precipitation estimates (QPE) have enabled routine high-resolution hydrologic modeling in many parts of the world. Given the ever-increasing need for higher-resolution hydrologic and water resources information for a wide range of applications, one may expect that the use of weather radar will only grow.

La prise en compte de la variabilité spatiale des champs pluvieux en modélisation hydrologique est à la fois un enjeu scientifique fort et aussi une demande des services opérationnels qui disposent, en temps réel, d’images d’intensité pluvieuse mesurées par radar météorologique. Les images radar fournissent une connaissance détaillée de la variabilité spatiale des champs pluvieux qui n’est pas disponible à partir de réseaux pluviométriques. Dans ce contexte, l’étude réalisée a pour but d’évaluer la sensibilité du modèle du réseau d’assainissement du bassin versant de 5,6 km² de Boulogne-Billancourt à l’entrée de pluie : données de deux pluviomètres et images d’intensité pluvieuse du radar météorologique de Trappes (données PANTHERE et données CALAMAR). 11 événements pluvieux ont été étudiés avec comme objectif notamment de relier les résultats obtenus à la variabilité spatiale des événements pluvieux considérés. Pour les événements peu variables, les données des deux pluviomètres suffisent pour modéliser de façon satisfaisante les hydrogrammes à l’exutoire du bassin versant. A l’inverse, pour les événements pluvieux présentant une forte variabilité spatiale, les données radar apparaissent nécessaire à la modélisation des hydrogrammes, et ceci, quel que soit le biais affectant la mesure de pluie radar.

Cet article décrit les grandes lignes du projet Rhytmme (Risques hydrométéorologiques en territoires de montagnes et méditerranéens) qui s'étale sur la période 2008-2014 et contribue à la gestion des risques naturels liés aux précipitations en région Provence-Alpes-Côte d'Azur (inondations, crues torrentielles, glissements de terrain, chutes de bloc, avalanches, feux de forêt). Ses objectifs sont, d'une part, de compléter la couverture du réseau national de radars de Météo-France sur les Alpes du Sud avec des radars de nouvelle technologie et, d'autre part, de développer une plate-forme multirisques, accessible en ligne, pérenne, avertissant en temps réel les autorités gestionnaires des risques naturels quant à l'occurrence probable d'un ou plusieurs aléas. / This paper describes the broad lines of the Rhytmme project (Hydrometeorological hazards in Mediterranean mountainous areas) which covers the 2008-2014 period and contributes to the management of natural hazards related to precipitation in the Provence-Alps-Côte d'Azur region (flash floods, debris flows, landslides, rockfalls, snow avalanches, forest fires). It aims at, on one hand, improving the national radar network coverage over the Southern Alps with radars using new technologies and, on the other hand, developing a perennial multi-hazard web platform warning authorities in charge of natural hazard management when an event might occur.

In the last decades, many efforts were made to better understand the origins of rain that sometimes lead to rivers runoff or devastating floods. In 2009, a consortium took place in Auvergne in order to observe and predict these events. These works were focused on the improvement of quantitative precipitation estimations (QPE) and the verification of numerical weather models over small areas such as urban environment. Rainfall measurement could be operated either by rain gauges which provides direct and precise rainfall estimations but unfortunately cannot capture the spatial variability or by using weather RADAR which provides a detailed spatial representation of precipitation but estimates are derived indirectly and are subject to a combination of errors which are most pronounced over complex terrain. The main issue of these works was to find the best way to combine both observational systems which are complementary as well. In order to obtain the more truthful fields of QPE, two geostatistical techniques were selected: the kriging with external drift (KED) and the conditional merging (MERG). The performances of these two methods have been experienced on two catchments with different spatial and temporal resolutions. The second part of these works is focused on a reliable method for QPE comparison and quantitative precipitation forecast (QPF). The main effort was focused on the “Weather Research and Forecasting” (WRF) model. A preliminary study was made to check the performances of the microphysics schemes of the model to ensure realistic forecasts for an application on real cases. The spatial verification of the model set up contains three distinct components that consider aspects of the structure, amplitude and location of the precipitation field (SAL : Wernli et al. 2008, 2009)., Ces dernières années, de nombreux efforts ont été entrepris pour mieux comprendre les phénomènes précipitants parfois à l’origine de crues de cours d’eau et d’inondations ravageuses. Courant 2009, un consortium auvergnat a été mis en place pour notamment surveiller et prévoir ces événements. Les travaux menés dans cette thèse visent d’une part à améliorer les estimations quantitatives des précipitations (QPE) et d’autre part à vérifier les prévisions issues de modèles numériques sur de petites zones d’étude telles qu’une agglomération. L’observation des précipitations peut être réalisée à l’aide soit d’un pluviomètre qui fournit une mesure directe et précise de la quantité de pluie tombée au sol mais ne renseigne pas sur la variabilité spatiale des pluies soit d'un RADAR météorologique qui donne une représentation détaillée de la structure spatiale des précipitations mais dont les estimations sont sujettes à diverses erreurs d’autant plus prononcées en régions montagneuses. Le premier défit de cette thèse a été de trouver la meilleure façon de combiner ces deux informations complémentaires. Deux techniques géostatistiques ont été sélectionnées pour obtenir la meilleur QPE : le krigeage avec dérive externe (KED) et la fusion conditionnée (MERG). Les performances de ces deux méthodes ont été comparées au travers de deux domaines d’étude qui présentent des résolutions spatio-temporelles différentes. La seconde partie de cette thèse est consacrée à la mise en place d’une méthodologie fiable permettant de comparer spatialement les champs de QPE alors reconstruits et les prévisions quantitatives des précipitations (QPF). L’effort fut porté sur le modèle « Weather Research et Forcasting » (WRF). Une étude préliminaire a été réalisée pour tester les capacités du modèle et plus particulièrement des schémas de microphysique à reproduire la pluie. Cette étude assure ainsi l’obtention de prévisions réalistes pour une application sur des cas réels. L’appréciation de la qualité des QPF s’est focalisée sur la quantification spatiale des erreurs de prévision en termes de structure, d’intensité et de localisation des systèmes précipitants (SAL : Wernli et al. 2008, 2009).

Simultaneous ground based radar reflectivity measurements and airborne electric parameters (electrostatic field and charged particles) are presented. They are used to investigate the charging processes acting in convective cells. Within the two thunderclouds presented in this work, both signs are found on large hydrometeors. It is shown that negative particle charging exists at high levels in classical vertically developed cells. There is some evidence that positive charging of precipitating particles is occurring in the lower parts of the clouds., Journal Aerospace Lab, Issue 5, December 2012; ISSN: 2107-6596

The main objective of this paper is to evaluate, at the urban scale, the accuracy of the new French operational radar processing chain deployed within the French operational weather radar network. Such an evaluation is conducted by comparing radar data resulting from this processing chain (with a 1-km 2 resolution) to rain gauge data at four different time scales, i.e. 5, 15, 30 and 60 min. These data are supplied by the Trappes Radar Station, located 30 km southwest of Paris. A total of 69 rain gauges installed within a radius of 80 km from the weather radar have provided the ground reference data. The dataset comprises 50 varied rainy days. The influence of distance, quality code of the radar data and type of rainfall, as well as the adjustment factor, is analyzed. The present analysis moreover seeks to evaluate the error specific to reference data by considering instrumental and representativeness errors, for the purpose of taking reference data accuracy into account in the radar/rain gauge comparison. This study shows that radar data obtained by means of this new operational radar processing chain are not yet reliable enough for direct use in quantitative applications within the field of urban hydrology.

The quantitative precipitation forecast is still an important challenge for the atmospheric community. Indeed, two main problems are generally identified for weather and climate models : the interactions of the cloud systems with the topography and with pollution. This work contributes towards the improvement of the precipitation forecasts. The strategy used was to study the convective system over an area with a complex topography using the detailed microphysics scheme DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann and Wobrock (2010)) to better describe the aerosol-cloud-precipitation interactions. This microphysical scheme follows the evolution of the aerosol particle, drop and ice crystal distributions. Aerosol mass in drops and ice crystals is predicted by two distributions functions in order to close the aerosol budget. The model simulation results are compared with observations from COPS campaign (Convective and Orographically induced Precipitation Study), which took place at the French-German boarder during summer 2007. Rain simulations were compared with available radar data to evaluate the model’s performances and help the interpretation of the radar reflectivity in the bright band level. Sensitivity with respect to the particulate pollution was studied for in-cloud and precipitation properties. For the cases studied, the higher the aerosol particle number in the atmosphere or the higher the solubility of the aerosol particles, the weakest are the precipitation at the ground. These global behaviours of precipitation on the ground could be locally different. Consequently, the aerosol-cloud-precipitation interactions are complex and more in-depth studies are necessary., La prévision quantitative des précipitations à l’aide des modèles météorologiques reste encore un grand défi posé à la communauté des sciences atmosphériques. En effet, deux problèmes majeurs sont généralement identifiés pour la prévision opérationnelle des précipitations et du climat : les interactions des systèmes précipitants avec le relief et avec la pollution. Cette thèse contribue à l’amélioration des prévisions de pluies. La stratégie adoptée est d’étudier des évènements précipitants en zones montagneuses en décrivant au mieux les interactions aérosol-nuage-précipitation à l’aide du modèle à microphysique mixte détaillée : DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann et Wobrock (2010)). Ce modèle utilise cinq distributions pour représenter les particules d’aérosol résiduelles et interstitielles ainsi que les gouttes et cristaux de glace. Le modèle a directement été comparé aux observations réalisées au cours de la campagne expérimentale COPS (Convective and Orographically induced Precipitation Study), qui a eu lieu pendant l’été 2007 à la frontière franco-allemande. En particulier, les simulations des pluies ont été comparées avec des observations de différents radars afin d’évaluer les performances du modèle mais aussi d’aider à l’interprétation des réflectivités de la bande brillante. La sensibilité par rapport à la pollution particulaire a été étudiée pour les propriétés des nuages et des précipitations. Pour les cas étudiés, plus le nombre des particules d’aérosol présentes dans l’atmosphère est important et plus leur solubilité est élevée, plus les précipitations au sol sont faibles. Ces comportements globaux peuvent toutefois être localement différents. Il existe donc des interactions plus complexes entre les particules d’aérosol, les nuages et les précipitations qui doivent être encore plus approfondies.

Le projet « FRAMEA » (2004-2007) a vu naître deux radars compacts de nouvelle technologie en bande X. Côté français, ce radar météo, prénommé « Hydrix » et installé sur le Mont Vial à 1400 m d’altitude, permet depuis juin 2007 une couverture optimale du territoire des Alpes Maritimes, qui n’était jusque là pas ou peu couvert par les radars existants. Après cette première expérience concluante, le travail de coopération a été poursuivi dès 2008 à travers le projet « Cristal » pour développer des applications opérationnelles pour ces deux territoires. Les expérimentations menées au cours de ce projet par les équipes scientifiques ont permis de démontrer la puissance de l’outil radar et l’efficacité des outils de prévision dans la gestion des crises hydrométéorologiques sur le territoire des Alpes-Maritimes, que ce soit à l’échelle de petits bassins urbains que de bassins versants plus importants comme la Siagne, les Paillons et la Roya à cheval sur les deux pays.

As the use of weather radar images is growing up, the link between temporal and spatial variability of rainfall and the hydrological response of catchments becomes an important issue. This growth raises the following question: at which level of detail the spatial distribution of rainfall should be taken into account in rainfall-runoff modeling? This question has been tackled by numerous studies. However no clear conclusions have been established yet. The goal of this PhD is to evaluate in which context a detailed knowledge of rainfall is relevant for the modeling of runoff at the outlet of catchments of about ten to several hundred km² and, this, by simulation. In order to overcome modeling and rainfall data errors, to control the rainfall variability as well as the characteristics and the hydrological behavior of catchments, a simulation chain, including a rainfall simulator, a catchment simulator and a distributed hydrological model, has been used. Two levels of rainfall field knowledge have been considered: a distributed and a mean knowledge. Results of numerous tests show that rainfall field variability can be beneficial in order to estimate outflows. However those benefits highly depend on rainfall and catchments characteristics. A case study, carried out on a real catchment and using rainfall fields measured by weather radar, has allowed us to begin to verify the accuracy of the results obtained by simulation.; Le lien entre la variabilité spatiale de la pluie et la réponse hydrologique des bassins versants devient un sujet important au moment où l'usage des images radar météorologique se développe. Ce développement soulève la question suivante : quel niveau de détails faut-il prendre en compte pour la distribution spatiale des précipitations en modélisation pluie-débit ? Cette question a été abordée par de nombreuses études mais aucune conclusion claire n'a encore été établie. L'objectif de cette thèse est d'évaluer dans quel contexte une connaissance détaillée des précipitations est pertinente pour la modélisation des débits à l'exutoire de bassins versants de quelques dizaines à quelques centaines de km² et, ceci, en procédant par simulation. Afin de limiter les erreurs de modélisation et de mesure de pluie, de contrôler la variabilité spatiale des précipitations ainsi que les caractéristiques et le fonctionnement hydrologique des bassins versants, une chaîne de simulation, comprenant un simulateur de pluie, un simulateur de bassins versants et un modèle pluie-débit distribué, a été utilisée. Deux niveaux de connaissance des champs pluvieux ont été considérés : une connaissance détaillée et une moyennée. Les résultats des tests réalisés indiquent que la prise en compte de la variabilité spatiale des champs pluvieux peut représenter une plus-value pour estimer les débits, plus-value qui est cependant dépendante des caractéristiques des champs pluvieux et des bassins versants. Une étude de cas, effectuée sur un vrai bassin versant et en utilisant des champs pluvieux mesurés par radar, nous a permis d'aborder la vérification de la pertinence des résultats obtenus par simulation.

Les bassins de rétention figurent parmi les moyens permettant de réduire les débits d'eaux pluviales urbaines. Par ailleurs la mesure en temps réel de la pluie par radar météorologique est susceptible d'aider à la gestion de ces bassins de rétention. L'étude réalisée a pour but d'évaluer le niveau d'influence des bassins de rétention sur les écoulements et d'étudier l'intérêt de la mesure radar pour l'estimation des débits au niveau du bassin versant amont de la Bièvre, bassin versant de 120 km2 géré par le SIAVB. Pour cela un modèle hydrologique distribué a été utilisé selon différents scénarii au cours de 6 événements pluvieux. Cette modélisation a montré l'efficacité des bassins de rétention quant à la diminution des débits. Par ailleurs, elle a mis en évidence que, pour les 6 événements étudiés, les données radar spatialisées par rapport aux données des 6 pluviomètres du SIAVB ne permettaient pas d'améliorer la gestion des bassins de rétention de ce bassin versant. Une explication avancée est que les 6 pluviomètres recouvrent correctement le bassin versant, au moins pour les pluies étudiées.

The growing concerns about environmental and climate change issues, as well as the emergence of the concept of sustainable development enshrined in the European Water Framework Directive (WFD) legislation, has modified the requirements for future hydrological observation and modelling initiatives and techniques. Originally, the focus at larger catchment scales was on the water stream flow at a limited number of locations, essentially for operational purposes such as flood prediction, dam regulation and hydropower production as well as hydrological process understanding. Water is now considered under its multiple functions such as water supply, hydrological risk, hydropower, irrigation, tourism, ecological value, to name a few. The demand for better hydrological understanding and techniques has thus moved to a more integrated prediction of the water balance components (rainfall, runoff, water storage, transpiration, evaporation, groundwater levels, etc.) at every point within a region [21]. In addition, consideration of land-use and human-induced landscape modifications is now a major concern for water management problems (i.e. for flood forecasting) and impact studies of land use change on stream flow, pollutants and/or sediments transport. For most of these questions, knowledge of the general characteristics of water balance components is not sufficient, more detailed process understanding (i.e. storm responses) throughout the landscape are required. The development of distributed and/or semi-distributed hydrological models, where there is a greater representation of the land-surface heterogeneities and the characterization of distributed inputs, are thus increasingly necessary. The usefulness of distributed hydrological models has been questioned, mainly due to overparameterization problems, parameter estimation and validation limitations [9], [43] and [8]. Such difficulties cannot be ignored but the continuous development of hydrological observation and landscape characterization techniques are likely to offer renewed possibilities in this field. We must recognise there is an inevitable compromise between the complexity of the model proposed, and the spatial data that is available to drive the model (inputs) and robustly evaluate its predictions.

The main objective of this paper is to evaluate, for urban scales, the quality of the new French operational radar processing chain developed by Meteo France. This product is deployed within the French operational radar network. The evaluation is done by comparing radar data (1 km² resolution) to rain gauge data at four different time scales i.e. 5, 15, 30 and 60 min. Radar data is given by the radar of Trappes located 30 km south-west of Paris. 87 rain gauges located from 0 to 135 km around the weather radar provide the ground reference data. The data set consists in 50 varied rainy days. The influence of the distance, of the quality of the radar data and of the rain type as well as of the adjustment factor is analysed. The present analysis finally tries to evaluate the error peculiar to the reference data by considering instrumental and representativeness errors in order to take into account the accuracy of the reference data in the radar/rain gauge comparison.

The limited extent of the areas affected by flash floods and strong spatial and temporal gradients of rainfall cause conventional measurement networks of rain and discharges to be inadequate for an effective observation of these events. The documentation of flash floods urges post-event survey strategies encompassing accurate radar rainfall estimation, field observations of the geomorphic processes associated to the flood, indirect reconstruction of peak discharges and interviews of eyewitnesses. This paper describes the methods applied and the results achieved in the survey of a flash flood that occurred on 18th September 2007 in the Selka Sora watershed (Western Slovenia). The documentation of this flash flood reveals high peak flood discharges and unit peak discharges and a complex flood response. Observations on geomorphic activity show widespread erosion and debris flows, although generally involving relatively small debris volumes. Relevant amounts of large wood were mobilised, with a large variability of the intensity of supply processes. The field study of the Selka Sora flash flood outlines the importance of geomorphological surveys as a prerequisite for flood discharge reconstruction in mountainous watersheds with active sediment dynamics, the basic role of the accounts of eyewitnesses of the flood, and the need of qualitycontrolled weather radar, which permit coupling field observations with rainfall-runoff modelling.

International audience

International audience

THE CÉVENNES-VIVARAIS MEDITERRANEAN HYDROMETEOROLOGICAL OBSERVATORY IS A RESEARCH INITIATIVE AIMED AT IMPROVING THE RAINFALL OBSERVATION. A NUMBER OF INNOVATIVE QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION (QPE) ALGORITHMS AIMED AT A SPACE-TIME ADAPTIVE RADAR DATA PROCESSING WERE DEVELOPED USING THE DATASET OF THE BOLLÈNE 2002 EXPERIMENT. THE LAST INVOLVED THE OPERATIONAL WEATHER RADAR OF BOLLÈNE, WHICH IS PART OF THE ARAMIS NETWORK.OUR CONTRIBUTION IN THE PRESENT THESIS DEALS WITH THE VERTICAL HETEROGENEITY OF RAINFALL. WE CONSIDER THE VERTICAL PROFILE OF REFLECTIVITY INVERSION METHOD PROPOSED BY ANDRIEU ET CREUTIN (1995). IT IS ADAPTED TO THE CASE OF TIME-VARYING GEOGRAPHICAL SUPPORTS DESIGNED WITH PRELIMINARY RAIN TYPING. CHARACTERIZING THE ERROR STRUCTURE OF RADAR QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATES IS RECOGNIZED AS A MAJOR ISSUE. WE ASSESS THE RADAR QPE WITH RESPECT TO REFERENCE RAIN ESTIMATES DERIVED FROM RAIN GAUGE NETWORKS. A GEOSTATISTICAL FRAMEWORK IS PROPOSED FOR THE ESTABLISHMENT OF SUCH REFERENCE ESTIMATES. ASSUMING THE RESIDUAL BETWEEN RADAR AND REFERENCE VALUE TO BE A RANDOM VARIABLE, WE DESCRIBE RADAR ERROR BY MEAN OF PROBABILITY DISTRIBUTIONS. THE MODEL CONSISTS IN AN ADDITIVE RANDOM ERROR, DESCRIBED BY A RANDOM DISTRIBUTION. SOME ELEMENTS OF SPACE-TIME ERROR STRUCTURE ARE GIVEN.A NEW APPROACH TO DETERMINE THE VERTICAL PROFILE OF REFLECTIVITY (VPR) IS PROPOSED. IT IS BASED ON A SIMPLIFIED MICROPHYSICS IN SYNERGY WITH RADAR OBSERVATIONS TO SIMULATE THE VPR. A VPR IS DESCRIBED WITH A REDUCED NUMBER OF PHYSICAL PARAMETERS. THE NEW IDENTIFIED VPRS ARE THUS LESS REFINED BUT MORE VALID AND ROBUST THAN THE INITIAL METHOD., L'AMÉLIORATION DES TECHNIQUES D'OBSERVATION DES PRÉCIPITATIONS À L'ÉCHELLE RÉGIONALE EST L'UN DES ENJEUX FORTS DE L'OBSERVATOIRE HYDROMÉTÉOROLOGIQUE MÉDITERRANÉEN CÉVENNES-VIVARAIS. SUITE À UNE PREMIÈRE EXPÉRIMENTATION RÉALISÉE À BOLLÈNE À L'AUTOMNE 2002, LES DONNÉES RECUEILLIES PAR LE RADAR MÉTÉOROLOGIQUE OPÉRATIONNEL DE BOLLÈNE DU RÉSEAU ARAMIS ONT SERVI DE SUPPORT À UNE CHAÎNE D'ALGORITHMES MISE AU POINT POUR L'ESTIMATION QUANTITATIVE DES PRÉCIPITATIONS AU SOL. NOTRE CONTRIBUTION À CES TRAITEMENTS CONCERNE PARTICULIÈREMENT UNE SOURCE D'ERREUR POUR LA MESURE DES PRÉCIPITATIONS PAR RADAR MÉTÉOROLOGIQUE : L'HÉTÉROGÉNÉITÉ VERTICALE DES PRÉCIPITATIONS. NOUS NOUS PLAÇONS DANS LA CONTINUITÉ DE LA MÉTHODE À BASE STATISTIQUE D'IDENTIFICATION DU PROFIL VERTICAL DE RÉFLECTIVITÉ PAR INVERSION PROPOSÉE PAR ANDRIEU ET CREUTIN (1995). NOUS AVONS ÉTENDU CETTE MÉTHODE AU CAS DE SUPPORTS GÉOGRAPHIQUES ÉVOLUTIFS DANS LE TEMPS AFIN DE CONSIDÉRER LE TYPE DE PRÉCIPITATIONS (CONVECTIF, STRATIFORME). L'ÉVALUATION DES TRAITEMENTS, PAR LA CARACTÉRISATION DE L'INCERTITUDE DE L'ESTIMATION DE PLUIE PAR RADAR, EST UN ASPECT IMPORTANT DU TRAVAIL. NOUS AVONS DÉVELOPPÉ UNE TECHNIQUE BASÉE SUR LA GÉOSTATISTIQUE POUR ÉTABLIR UNE PLUIE DE RÉFÉRENCE À PARTIR DE DONNÉES PLUVIOMÉTRIQUES. NOUS AVONS ÉGALEMENT DÉVELOPPÉ UN MODÈLE POUR CARACTÉRISER LA STRUCTURE STATISTIQUE DES ERREURS AINSI QUE LEUR STRUCTURE SPATIO-TEMPORELLE. NOUS AVONS ENFIN DÉVELOPPÉ UNE APPROCHE D'IDENTIFICATION DU PVR À BASE PHYSIQUE. EN DIMINUANT LE NOMBRE DE PARAMÈTRE PAR RAPPORT À LA MÉTHODE INITIALE ET EN INTRODUISANT DES CONTRAINTES PLUS PHYSIQUES, CETTE APPROCHE VISE À AMÉLIORER LA ROBUSTESSE D'IDENTIFICATION DU PVR.

National audience; L'objectif est d'identifier les paramètres du modèle non-linéaire d'observation d'un radar météorologique à diversité de polarisation reliant le taux de pluie à estimer au facteur de réflectivité radar. L'outil intervalle est utilisé pour prendre en compte les incertitudes de modélisation et résoudre le problème inverse proposé (inversion de modèle ensembliste, optimisation globale) ainsi que l'estimation du profil du taux de pluie le long d'une radiale donnée. Les aspects novateurs résident dans le fait que la méthode proposée soit analytique et prenne en compte les incertitudes de modélisation ainsi que certains phénomènes physiques perturbateurs comme l'atténuation du signal par les précipitations ou le déphasage observé entre les ondes rétrodiffusées en polarisations horizontale et verticale.

The thesis work dealt with the use of radar data in the field of verification and initialisation of kilometric-scale atmospheric models. First, a modular advanced radar simulator is developed within the high-resolution atmospheric Meso-NH model. Sensitivity tests on the different formulations used to describe each physical process involved in radar measurements (reflectivity and radial Doppler winds) are carried out. As a result, a radar simulator for verification purposes is specified as well as an observation operator for the assimilation of radar data. Second, an original method is developed to assimilate reflectivities. This two-step method, called 1D+3DVar, first retrieves humidity vertical profiles from observed reflectivity profiles through a Bayesian technique that makes use of neighbouring model consistent humidity and reflectivity columns. The retrieved pseudo-observations are in turn assimilated by a 3DVar assimilation system at 2.5-km resolution. The method is evaluated and tuned with both simulated and real data. The method is found to be beneficial for short-range forecasts of the exceptional flash-flooding event that occurred in September 2002 in Southern France.; Le travail de thèse a porté sur l'utilisation des données radar dans les domaines de la validation et de l'initialisation des modèles atmosphériques à échelle kilométrique. Dans la première partie, un simulateur radar sophistiqué et modulaire est développé dans le modèle atmosphérique à haute résolution Méso-NH. Des tests de sensibilité sur les différentes formulations utilisées pour décrire chaque processus physique impliqué dans les mesures radar (réflectivités et vents radiaux Doppler) sont effectués. Ils permettent de préciser le niveau de complexité nécessaire pour la simulation de la donnée radar à des fins de validation et pour l'opérateur d'observation à des fins d'assimilation des données radar. Dans la seconde partie, une méthode originale est développée pour assimiler les réflectivités. Cette méthode en deux temps, appelée 1D+3DVar, restitue d'abord des profils verticaux d'humidité à partir de profils de réflectivité par le biais d'une technique bayésienne qui utilise des colonnes voisines d'humidité et de réflectivité cohérentes du modèle. Les pseudo-observations restituées sont à leur tour assimilées par un système d'assimilation 3DVar à la résolution de 2,5 km. La méthode est évaluée et réglée avec à la fois des données simulées et réelles. On montre notamment le bénéfice de l'assimilation des données de réflectivité pour les prévisions à courte échéance de la situation des inondations exceptionnelles de septembre 2002 dans le Gard.

The thesis work dealt with the use of radar data in the field of verification and initialisation of kilometric-scale atmospheric models. First, a modular advanced radar simulator is developed within the high-resolution atmospheric Meso-NH model. Sensitivity tests on the different formulations used to describe each physical process involved in radar measurements (reflectivity and radial Doppler winds) are carried out. As a result, a radar simulator for verification purposes is specified as well as an observation operator for the assimilation of radar data. Second, an original method is developed to assimilate reflectivities. This two-step method, called 1D+3DVar, first retrieves humidity vertical profiles from observed reflectivity profiles through a Bayesian technique that makes use of neighbouring model consistent humidity and reflectivity columns. The retrieved pseudo-observations are in turn assimilated by a 3DVar assimilation system at 2.5-km resolution. The method is evaluated and tuned with both simulated and real data. The method is found to be beneficial for short-range forecasts of the exceptional flash-flooding event that occurred in September 2002 in Southern France.; Le travail de thèse a porté sur l'utilisation des données radar dans les domaines de la validation et de l'initialisation des modèles atmosphériques à échelle kilométrique. Dans la première partie, un simulateur radar sophistiqué et modulaire est développé dans le modèle atmosphérique à haute résolution Méso-NH. Des tests de sensibilité sur les différentes formulations utilisées pour décrire chaque processus physique impliqué dans les mesures radar (réflectivités et vents radiaux Doppler) sont effectués. Ils permettent de préciser le niveau de complexité nécessaire pour la simulation de la donnée radar à des fins de validation et pour l'opérateur d'observation à des fins d'assimilation des données radar. Dans la seconde partie, une méthode originale est développée pour assimiler les réflectivités. Cette méthode en deux temps, appelée 1D+3DVar, restitue d'abord des profils verticaux d'humidité à partir de profils de réflectivité par le biais d'une technique bayésienne qui utilise des colonnes voisines d'humidité et de réflectivité cohérentes du modèle. Les pseudo-observations restituées sont à leur tour assimilées par un système d'assimilation 3DVar à la résolution de 2,5 km. La méthode est évaluée et réglée avec à la fois des données simulées et réelles. On montre notamment le bénéfice de l'assimilation des données de réflectivité pour les prévisions à courte échéance de la situation des inondations exceptionnelles de septembre 2002 dans le Gard.

Precipitations, in particular the rain, constitute a natural phenomenon which has a very strong socio-economical impact, especially when they are torrential feature. To take into account this aspect, the hydrological systems of alert and forecast need more detailed spacetime information and reliable forecast for precipitations in the very short term. This has a particular importance in emergencies (flash flood, urban drainage network management, dam management, etc.). The fields of clouds and precipitations remain the fields most difficult to simulate for the current weather forecasting models. Indeed, the space-time scales of these models remain largely higher than those which are relevant for precipitations: the mechanisms of precipitations are mostly parameterised and the rains are estimated only on relatively large scales. Furthermore, the long spin-up time of these models impede to deliver short-term forecasts. Various statistical methods of processing of satellite and radar images have been developed to make up this deficit of forecast. These methods take into account a great number of information on a small scale, but they do not have a physical base, in particular they do not take into account the strongly nonlinear dynamics of the stormy cells. An alternative which allow a priori to exceed, using the multifractal methods, the limits of the preceding methods was recently considered. It is based on the cascade models and takes into account the hierarchy of the structures as well as their nonlinear interactions over a wide range of space-time scales, the anisotropy between space and time, and causality. Basically, the cascade processes develop gradients of more and more great water contents on more and more small fractions of physical space. This type of models empirically has the advantage of to have a very limited number of parameters which have a strong physical significance and can be evaluated either theoretically or empirically. In this thesis we present the implementation of a procedure corresponding to this alternative and its application to the event from September 8-9, 2002 in Nimes, using radar data provided by the Direction of Climatology of Meteo-France, to determinate their multifractal characteristics. We present also the implementation of a procedure for simulation and forecast of multifractal rain fields and the study of the law or predictability loss., Les précipitations, notamment la pluie, constituent un phénomène naturel qui a un très fort impact socio-économique, surtout lorsqu'elles ont un caractère torrentiel. Pour prendre en compte cet aspect, les systèmes hydrologiques d'alerte et de prévision ont besoin d'une information spatio-temporelle plus détaillée et des prévisions fiables de précipitation à très court terme. Ceci a une importance particulière dans de situations d'urgence (crues éclair, gestion de réseaux d'assainissement urbain, des barrages, etc.). Les champs de nuages et de précipitations demeurent les champs les plus difficiles a simuler pour les actuels modèles de prévision météorologiques. En effet, les échelles spatiotemporelles de ces modèles restent largement supérieures a celles qui sont pertinentes pour les précipitations : les mécanismes des précipitations sont essentiellement parametrisés et les pluies ne sont estimées que sur des échelles relativement grossières. De plus, le temps de mise en route de ces modèles est souvent prohibitif pour des prévisions à court terme. Différentes méthodes statistiques de traitement des images satellites et radar ont été développées pour combler ce déficit de prévision. Ces méthodes prennent en compte un grand nombre d'information à petite échelle, mais elles n'ont pas de base physique, en particulier elles ne prennent pas en compte la dynamique fortement non linéaire des cellules orageuses. Une alternative permettant a priori de dépasser, à l'aide des méthodes multi fractales, les limites des précédentes méthodes a été récemment considérée. Elle est fondée sur les modèles de cascade et prend en compte la hiérarchie des structures ainsi que leurs interactions non linéaires sur une grande gamme d'échelle spatio-temporelles, l'anisotropie entre espace et temps, et causalité. Fondamentalement, les processus de cascade développent des gradients de contenu en eau des plus en plus grands sur des fractions de plus en plus petites de l'espace physique. Ce type de modèles a l'avantage d'avoir un nombre limite de paramètres qui ont une signification physique forte et peuvent être évalues soit théoriquement, soit empiriquement. Dans cette thèse on présente la mise en oeuvre d'une procédure correspondant à cette alternative et son application à l'événement du 8-9 septembre 2002 a Nîmes, en utilisant des données radar fourni par la Direction de la Climatologie de Meteo-France, pour déterminer leurs caractéristiques multi fractales. On présente aussi la mise en oeuvre d'une procédure pour la simulation et prévision de champs de pluie multifractale et l'étude de la loi de perte de prédictibilité attendue.

The quantitative interpretation of the weather radar signal in terms of rainfall is complex since it depends (i) on the rainfall variability at all scales (scales of the raindrops, of the radar resolution volume and of the precipitating system itself), (ii) on the radar detection domain, constrained by the surrounding relief and the vertical development of precipitations, and (iii) on the parameters and operating protocol of the radar system(s) employed. A pronounced relief obviously adds complexity to the radar quantitative precipitation estimation (QPE) problem by reducing the visibility and increasing environmental noise. We have addressed part of these problems in the present thesis with the development of an automated rainfall typing procedure into convective and stratiform regions based on the use of 3D weather radar data. First, we have shown the strong influence of the radar sampling properties for two algorithms already proposed in the literature by Steiner et al. (1995) and Sanchez-Diezma et al. (2000) for the detection of convective and stratiform precipitation, respectively. This problem was partially overcome by a decision tree and a coupling of the rain typing and the vertical profile of reflectivity (VPR) identification. The final algorithm is shown to significantly improve the rain-typing at long ranges (e.g., greater than 60 km).On the other hand, we have conducted an experiment in Alès during the autumn 2004 to document the Cévennes drop size distributions (DSD) at ground level by using an optical disdrometer. We have first implemented various methods to establish the reflectivity - rain rate relationship (Z-R relationship). Their respective merits were assessed through a self-consistency procedure based on DSD data alone. Then we have studied the seasonal, inter-storm and inner-storm variability of the Z-R relationship and shown the major influence of the inner-storm variability. Finally, we have performed a preliminary study of the link between the 3D radar data and the ground-based DSD data through a comparison of DSD-based and radar-based rain typing. The significant (though modest) benefit of the proposed rain-typing algorithm and Z-R relationships was established for the Bollène-2002 dataset. This work contributes to the development of the LTHE radar QPE software called TRADHy., La mesure quantitative de la pluie à l'aide du radar météorologique est soumise à la représentation de la distribution granulomètrique des gouttes d'eau à l'intérieur du système précipitant. Or actuellement une hypothèse forte est faite par les systèmes opérationels telle que la granulomètrie est invariante spatio-temporellement et donc caractérisée par un profil vertical de réflectivité et une relation de passage entre réflectivité et intensité de pluie uniques.Dans un premier temps nous avons élaboré un protocole de séparation des types de pluie à l'aide de la mesure du radar volumétrique de Bollène en nous basant sur les travaux antérieurs de Steiner et al.,1995 et Sanchez-Diezma et al. 2000. Ainsi nous avons régionalisé, sur les images radar de chaque pas de temps, deux classes de types de pluie: convectif stratiforme à bande brillante. A partir de cette séparation une application de correction de PVR propre à chaque région à été mise en place ainsi qu'un traitement réflectivité/pluie propre à chaque type de pluie. Dans un deuxième temps une expérimentation granulomètrique des pluies cévenoles à été développé sur le site d'Alès durant l'automne 2004. Les mesures issues de cette étude ont permis de tester l'optimabilité de plusieurs méthodes de calculs de relations Z-R et également de proposer une relation propre aux cellules convectives en faisant le lien avec les mesures du radar de Bollène.

Nous avons étudié les caractéristiques de la structure du champ de pluie à partir des données du radar météorologique de Dakar-Yoff (Sénégal), collectées lors de sept campagnes de mesure de 1993 à 1999. La localisation de ce radar en zone côtière nous offre la possibilité de faire une étude comparative terrestre et maritime. Pour caractériser les précipitations, nous avons utilisé la hauteur de pluie moyenne annuelle (H), la durée moyenne annuelle des précipitations (T), l'intensité de pluie moyenne annuelle (µR) et l'écart type moyen annuel (σR) sur l'intensité de pluie (R). Nous avons montré que H est plus importante sur terre que sur mer avec une différence de près de 112 %. Un fort gradient nord-sud est observé (environ 500 %) sur 400 km. Sur le paramètre T, nous avons observé également que la durée des précipitations est plus longue sur terre que sur mer avec une différence d'environ 97 %. Nous avons montré que les paramètres µR et σR sont très uniformes dans la zone d'étude réduite à une échelle locale. Nous montrons aussi que la distribution de la densité de probabilité de l'intensité de pluie, caractérisée par les paramètres µR et σR, peut être représentée par une fonction lognormale. La stabilité des paramètres µR et µR à travers les champs de précipitation laisse supposer la même stabilité pour la distribution de la fonction de probabilité P(R). Nous montrons que les champs de précipitation étudiés sont approximativement ergodiques. Cette propriété n'a jamais été discutée auparavant. Cette propriété justifie la validité de P(R) comme paramètre caractéristique signifiant du champ de précipitation.

DEA Electronique, option Systèmes électroniques et informatiques, filière Télécom - radar.

EnglishPopulation concentration in urban areas and urban growth, which occur in all countries, are factors which make cities vulnerable to natural risks, especially to flooding. In order to improve the urban water cycle management, urban hydrology has been interested in the utilization of the weather radar. In this context, this article reviews radar utilization in urban hydrology. We then present some research on the spatial variability of precipitation and its influence on hydrological modeling. Lastly, some examples on radar data utilization by urban services are given. francaisLa concentration de la population dans les agglomerations ainsi que l'extension urbaine se poursuivent dans tous les pays. Ce sont autant de facteurs qui rendent les villes vulnerables aux aleas naturels, notamment aux inondations. Afin d'ameliorer la gestion du cycle urbain de l'eau, l'hydrologie urbaine s'est interessee a l'utilisation du radar meteorologique. Dans ce contexte, cet article effectue un etat de l'art sur l'utilisation du radar en hydrologie urbaine. Il presente ensuite des travaux de recherche sur la variabilite spatiale des precipitations et son importance en modelisation hydrologique, ainsi que des exemples d'utilisation du radar par les services urbains.

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