Comparaison d'approches fréquentielles locales pour l'estimation des crues, à partir d'un large jeu de données françaises de débit

The French research project ExtraFlo (EXTreme Rainfall and FLOod estimation) aims to carry out an intercomparison of the main methods used in France for estimating extreme values of rainfall and floods, to obtain a better grasp of their respective fields of application. One work package is devoted to at-site flood frequency analysis, based either on extreme value distributions (Gumbel, GEV, Pearson III, Log Pearson III) or a mixed model Shypre (coupled rainfall generator and rainfall-runoff model). A general statistical framework has been developed to quantify model performances in term of reliability and stability (robustness). It has been applied on a set of 519 daily discharge series with at least 37 years of record. A first conclusion is that the extreme value distribution with three parameters remain difficult to fit at a local scale. The limited amount of at-site information induces a large uncertainty of the shape parameter. One suggestion is to apply a predictive computation, which improves the reliability of the estimates. A second result is that the Shypre model gives more robust estimates, with a similar reliability than the central estimate of extreme value distributions. The choice of a method of parameter estimation (moment, likelihood, L-moments, Bayesian) is of second order compared to the choice of a central or predictive distribution, or a simulation model.
Le projet de recherche ExtraFlo a pour objectif de comparer les principales méthodes utilisées en France pour estimer des valeurs extrêmes de pluie et de crues. Une des actions de comparaison a porté sur les méthodes exploitant une série locale de données, à partir d'une distribution (Gumbel, GEV, Pearson III, Log Pearson III) ou d'un simulateur d'averses couplé à un modèle pluie-débit (SHYPRE). Un cadre d'analyse a permis de caractériser chaque méthode en terme de justesse et de robustesse. Les résultats obtenus sur un jeu de 519 stations avec au moins 37 ans de données montrent que la quantité limitée d'information disponible à une échelle locale ne permet pas de caler correctement le paramètre de forme d'une distribution. Une des alternative consiste à exploiter la distribution prédictive. L'approche par simulation SHYPRE donne de meilleurs résultats, à la fois en terme justesse et de robustesse. Le choix d'une méthode d'estimation des paramètres d'une distribution est du second ordre par rapport au choix entre distribution centrale ou prédictive, ou l'utilisation d'une méthode de simulation.