L’information sur les valeurs des précipitations extrêmes et leurs fréquences est nécessaire pour les différents projets liés à l’eau. Dans cette étude, l’analyse fréquentielle régionale basée sur les L-moments a été utilisée pour améliorer la qualité d’estimation des quantiles des précipitations journalières maximales annuelles de la région située au Nord Est de l’Algérie représentée par 50 stations de mesure. La région d’étude a été divisée en deux régions statistiquement homogènes en termes des rapports des L-moments. Parmi les différentes distributions testées, (i) la distribution GEV (Generalized Extreme Value) a été identifiée comme distribution régionale la plus adéquate pour la modélisation des précipitations de la région 1 caractérisée par un climat méditerranéen et (ii) la distribution lognormale à trois paramètres (LN3) pour la région 2, sujette à un climat semi-aride. Les courbes de croissance ont été établies pour chaque région homogène. Ainsi, les quantiles des précipitations dans un site sont déterminés en multipliant la moyenne des précipitations par les quantiles régionaux correspondants. La comparaison des quantiles estimés à partir de l’approche régionale et locale a montré que pour 50,4 % des stations de la région d’étude, le modèle local sous estime les quantiles de fortes périodes de retour Information on precipitation magnitudes and their frequencies is needed in various projects related to water. In this study, the regional frequency analysis based on L-moments was used to improve the quality of estimating of the annual maximum daily precipitations of the north eastern area of Algeria represented by 50 measuring stations. The investigated area was divided into two regions statistically homogeneous in terms of L-moments ratios. Among the different tested distributions, (i) the Generalized Extreme Value (GEV) distribution has been identified as the most appropriate regional distribution for modeling precipitation in the northern region (region 1) characterized by a Mediterranean climate and (ii) the generalized lognormal distribution (LN3) for region 2 of southern part subject to semi-arid climate. Growth curves, derived from the regional distributions, were established for each homogeneous region. The growth curves shapes difference reflects the difference between the two homogeneous regions precipitation patterns. Therefore, to estimate the different return period’s precipitation quantiles in a given site of the region, the mean precipitation of the site has to be multiplied by the corresponding regional quantile. Comparison of estimated quantiles given by the regional and local approach showed that for 50.4 % of stations, at-site model underestimates the quantiles having high return periods
