Can we extend flood forecasting lead-time by optimising precipitation forecasting based on analogs ? Application to the Seine river basin
Peut-on étendre l'échéance de prévision des crues en optimisant la prévision de pluies par recherche d'analogues ? Application au bassin de la Seine à Paris
Résumé
This study presents the application of a precipitation forecasting technique based on analogs to forecast discharges at the Seine river basin. Given a target meteorological situation, the analog approach aims at searching in a meteorological archive a sample of past situations that are similar to the target one. From this sample, it is possible to extract the associated precipitation amounts, and then provide a probabilistic estimation of the expected daily rainfalll. Precipitation forecasts were obtained up to eight days in advance through a selection of analogs based on two levels of analogy (method A : pressure fields and humidity) and four levels of analogy (method B : by adding temperature and vertical velocity). These forecasts were introduced in the hydrological model GR3P to derive probabilistic discharge forecasts. Performances were evaluated in a perfect prognosis context (target situation comes from a meteorological reanalysis) and in an operational forecasting context (target situation comes from weather forecasts). Results show a significant improvement of precipitation forecasts when method B is used, with reduced uncertainties and lower false alarm rates. In an operational forecasting context, the highest gain obtained by method B is observed during the two first days of lead-time. Flood cases were studied and results show that it is possible to anticipate a flood event up to one week ahead. The approach here proposed can contribute to the methods currently used by operational flood forecasting services, by providing quantitative precipitation forecasts for longer lead-times.
Cette étude présente une application de la méthode de prévision des pluies par recherche d'analogues à la prévision des crues sur le bassin de la Seine à Paris. Cette technique consiste, à partir d'une situation météorologique cible, à rechercher dans une archive les situations passées les plus similaires puis à extraire les précipitations associées. Ceci permet d'estimer de manière probabiliste les précipitations attendues pour ce jour cible. La prévision des précipitations a été réalisée, pour des échéances allant de 1 à 8 jours, à partir d'une sélection de situations analogues en deux niveaux (méthode A : champs de pression et humidité), et quatre niveaux (méthode B : en rajoutant température et vitesse verticale). Ces prévisions ont ensuite été exploitées par le modèle hydrologique GR3P pour produire des prévisions probabilistes de débits. Les performances des deux approches ont été évaluées en contexte de prévision parfaite (situations cibles extraites de réanalyses) et de prévision opérationnelle (situations prévues par un modèle météorologique). Dans le premier cas, la méthode B s'avère plus performante, en réduisant fortement les incertitudes de prévision ainsi que le taux de fausses alertes. En conditions opérationnelles, le gain de la méthode B n'est perceptible que sur les deux premières échéances (J+1 et J+2). Cette étude de cas montre qu'il est possible d'élargir les échéances de prévision des crues, et de mettre à disposition des services opérationnels des outils permettant d'anticiper un événement de crue jusqu'à une semaine à l'avance.
| Origine | Accord explicite pour ce dépôt |
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