Comment réduire les incertitudes d'estimation des quantiles de débits des crues exceptionnelles ? Comparaison d'approches statistiques historiques et/ou régionales
Résumé
This paper presents a detailed comparison of several local and regional flood frequency analysis approaches, with a special focus on the effects of 1 - the availability of information on extreme floods (historical data or floods observed at ungauged sites), and 2 - the assumptions associated with regional approaches (statistical homogeneity of considered series, independency between observations). Four flood frequency estimation approaches are compared: 1 - local analysis, 2 - local analysis with historical information, 3 - regional index-flood analysis based on stream gauge series, 4 - regional analysis involving information on extremes (including both historical floods and recent floods observed at ungauged sites). The inference approach used - GEV distribution and Bayesian approach for parameter estimation - enables to represent the effects of the analysed datasets on the accuracy of the estimated quantiles. The results presented are based on two case studies: the Ardèche and Var regions in south east of France. The comparison relies both (1) available observed datasets, and (2) Monte Carlo simulations in order to generalize the conclusions and to simulate the effects of possible regional heterogeneities. The obtained results indicate that even a relatively limited level of heterogeneity that may not be detected by classical homogeneity tests, may highly affect the performances of the regional approaches. However, the information on extreme floods, historical floods or recent estimated extremes at ungauged sites, generally enable to drastically reduce the uncertainties of statistical estimations. As far as possible, gathering of such information and incorporating it into flood frequency studies should be promoted.
Cet article présente un travail de comparaison entre des approches locales et régionales d'analyse fréquentielle des débits de crues, en mettant l'accent sur l'intérêt de la valorisation de données relatives à des crues extrêmes, et sur les effets associés aux hypothèses des analyses régionales (homogénéité statistique des séries et indépendance des observations). Quatre approches sont comparées à travers deux études de cas (région de l'Ardèche et du Var) : 1 et 2 - analyses locales avec ou sans données historiques, 3 - analyse régionale classique (index de crue), basée sur les séries hydrométriques, 4 - analyse régionale avec mobilisation des crues extrêmes (historiques ou récentes sur sites non jaugés). Le cadre d'inférence utilisé (distribution GEV et approche Bayésienne) permet de représenter facilement l'effet des jeux de données sur la précision des quantiles estimés. Le travail de comparaison mené repose à la fois sur les données réelles et sur des simulations Monte Carlo, qui permettent de s'affranchir des effets de l'échantillonnage et d'analyser les effets possibles d'hétérogénéités régionales. Les résultats présentés indiquent que même un faible niveau d'hétérogénéité régionale, qui ne peut être détecté par les tests d'homogénéité généralement mis en oeuvre, est susceptible de limiter fortement l'intérêt des approches régionales classiques. En revanche, les informations, même imprécises, sur les crues majeures historiques ou ayant affecté des bassins versant non jaugés, permettent en général de réduire significativement les incertitudes d'estimation statistique. On peut regretter que ce type d'information soit encore aujourd'hui trop peu exploité.
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