Analyse bayésienne des courbes de tarage et de leurs incertitudes : la méthode BaRatin

International audienceAmong other methods, Bayesian inference recently emerged as a promising framework for establishingstage‑discharge relationships and for rigorously estimating the associated uncertainty. A methodology and some toolshave been developed to analyse stationary rating curves, i.e., assuming that the stage‑discharge relationship is stableover the period under consideration (no rating shifts). The principles of the BaRatin method are presented through itsthree main steps: 1) determination of hydraulic priors, 2) review and validation of streamgaugings, 3) Bayesian inference and simulation of a set of plausible curves. The operational application of the method is made easier through the GUI BaRatinAGE, which is freely distributed along with the BaRatin software and is currently being integrated into the hydrometry software BAREME. The potential of the method is illustrated with an example of application to a gauging station and with the process of appropriation by a hydrometry service. Besides the application to other types of calibration curves, the main development perspective for the BaRatin method is to take into account non‑stationary effects with time‑varying parameters.Parmi d'autres méthodes, l'inférence bayésienne a récemment émergé comme un cadre prometteur pour établir les relations hauteur‑débit et en estimer l'incertitude associée de façon rigoureuse. Une méthodologie et des outils ont été développés pour permettre l'analyse des courbes de tarage stationnaires, c'est‑à‑dire sous hypothèse de stabilité de la relation hauteur‑débit sur la période considérée (pas de détarage). Les principes de la méthode BaRatin sont présentés à travers ses trois principales étapes : 1) détermination des a priori hydrauliques, 2) critique et validation des jaugeages, 3) inférence bayésienne et simulation d'un faisceau de courbes vraisemblables. L'application opérationnelle de la méthode est facilitée grâce à l'interface graphique BaRatinAGE diffusée librement avec le logiciel BaRatin, et en cours d'intégration dans le logiciel d'hydrométrie BAREME. Le potentiel de la méthode est illustré par un exemple d'application à une station hydrométrique et la démarche d'appropriation par un service d'hydrométrie. Outre l'application à d'autres types de courbes d'étalonnage, la principale perspective de développement est la prise en compte d'effets non‑stationnaires à l'aide de paramètres variables dans le temps

Evaluation de modèles de prévision des crues sur le bassin de la Seine

National audienceThe flood forecasting service Seine-Moyenne-Yonne-Loing (SPC SMYL) is responsible for issuing flood forecasts on a large domain around the great Paris area, with 29 reference forecast stations on the Seine River and its tributaries. The modernization of the flood forecasting tools started a few years ago and resulted in the development of a modelling platform that includes hydraulic and hydrological models. Since 2005, the SPC SMYL uses among others the lumped hydrological forecasting model GRP. The results of the GRP model obtained in operational conditions are encouraging but can still be improved, which lead the SPC to seek for possible sources of improvements. In this study, we present three aspects of the work that was done to better understand the model behaviour and to identify performance gains. They are (1) the sensitivity analysis of flood forecasts to the temporal distribution of future rainfall; (2) the development of a hydrological-hydraulic coupled model in a unified assimilation framework; (3) the construction and evaluation of semi-distributed model versions tested on gauged confluences. Results show, among others, that exploiting the information contained in the flows observed at upstream stations is promising to improve the short-term forecasts made by hydrological models.Le Service de Prévision des Crues Seine-Moyenne-Yonne-Loing (SPC SMYL) a la responsabilité de réaliser des prévisions de crues sur un vaste territoire centré sur la région Ile-de-France, avec 29 points de prévision réglementaires sur la Seine et ses affluents. Engagée il y a plusieurs années, la modernisation des outils de prévision des crues du SPC a conduit à la mise en place d'une plateforme de modélisation comprenant des modèles hydrauliques et hydrologiques. Depuis 2005, le SPC SMYL utilise notamment le modèle hydrologique global de prévision GRP. Les résultats du modèle GRP obtenus en conditions opérationnelles sont encourageants mais bien entendu perfectibles, ce qui a conduit le SPC à explorer différentes pistes d'amélioration. Dans cette étude, nous présentons trois aspects des travaux menés pour mieux comprendre le fonctionnement du modèle et pour tenter d'apporter des gains de performance dans les prévisions, à savoir : (1) l'analyse de la sensibilité des prévisions de crue à la distribution temporelle des pluies futures ; (2) la construction d'un modèle de prévision couplant hydrologie et hydraulique dans un cadre d'assimilation unique ; (3) la construction et l'évaluation de versions semi-distribuées du modèle, testées sur des cas de confluences instrumentées. Les résultats montrent notamment que là où des stations amont existent, l'exploitation d'observations de débits amont constitue une voie prometteuse d'amélioration des prévisions à courte échéance