Méthodes de prévision des crues en temps réel

Diverses méthodes de prévision des crues sont rappelées dans ce chapitre, réparties en cinq types selon leur rapport avec le modèle hydrologique: 1) méthode développée sur modèles de boite noire; 2) méthode développée sur modèles conceptuels; 3) méthode de traitement des écarts des modèles hydrologiques; 4) technique état-espace et méthode du filtrage de Kaiman et 5) méthode purement statistique sans rapport avec un modèle hydrologique. A la fin de ce chapitre, on donne certaines réflexions sur l’état actuel des méthodes de prévision des crues. Les prévisions hydrologiques comportent trois aspects: les valeurs prévues, les buts de la prévision et les délais de prévision. Dans un glossaire d’hydrologie publié par le WMO (1974), la valeur soumise à prévision concerne principalement le niveau d’eau, la quantité d’eau (débit, volume), la formation de glace et la débâcle. L’un des buts de prévision les plus importants est la prévision des crues. Il existe aussi une prévision hydrologique pour la demande en eau, la navigation, l’agriculture et les étiages. Selon le délai de prévision, les prévisions sont classées en prévision à court terme (moins 48 heures), prévision à moyen terme (entre 2 et 10 jours) et prévision à long terme (plus 10 jours). Il existe aussi une prévision saisonnière. L’importance de la prévision des crues à court terme est confirmée par les statistiques selon les besoins en prévision hydrologique existant en Europe montrées dans la figure 5-1 due à Schultz (1986).

Méthode de prévision des crues en temps réel et système de prévision des crues

La prévision des crues consiste à estimer a priori les valeurs futures des débits en temps réel. Les méthodes de prévision des crues peuvent être divisées en deux catégories à savoir les méthodes d’écoulement en rivière et les méthodes pluie-débit. O’Connell et Clarke (1981) ont décrit le problème de la prévision des crues en prenant en compte un modèle pluie-débit comme suit. Supposons 1) que le bassin versant sur l’exutoire duquel on prévoit les débits futurs soit bien équipé en vue d’une télémétrie des pluies et des niveaux d’eau; 2) que les niveaux d’eau soient enregistrés sur des intervalles At souvent mais non pas nécessairement égaux, et que ces enregistrements de pluies puissent être traités sur des intervalles égaux; 3) que l’on ait un modèle pluie-débit, q, = f[{p¿; i=l,…,t}, {8J; j=l,…,n}] + et, dont les n paramètres {8j’, j=l,…,n} soient bien calibrés de sorte que ce modèle puisse transférer la série des pluies mesurées jusqu’au moment t, {p¡; i=l,…,t}, au débit actuel qt de qt+mAi. m étant un entier et mAt étant donc le délai de prévision, en tâchant de réduire l’erreur e,, dès que les nouvelles observations, pt et qt, seront arrivées. On procède de même pour la prévision de qt+i+mAt. qui est produite après l’ajustement du modèle selon les nouvelles observations de pt+i et q,+1 et ainsi de suite. Un système de prévision des crues (voir par exemple Tourasse, 1991; Herirault, 1991) repose sur deux éléments principaux. 1) Les moyens nécessaires pour collecter des mesures concernant l’évolution du milieu naturel. C’est en général un réseau de télémesure d’indicateurs tels que les hauteurs de précipitations et les niveaux d’eau en rivière. 2) Les moyens nécessaires pour exploiter ces informations et fournir, au fur et à mesure du déroulement de la crue, des estimations de l’évolution à venir des niveaux et des débits. Les prévisionnistes chargés de cette tâche recourent généralement à des modèles hydrologiques particuliers, appelés modèles de prévisions en temps réel. Actuellement, la méthode de prévision des crues n’existe donc pas toute seule et elle suit une partie importante d’un système de prévision des crues.

L’intervalle d’acquisition des données dépend du temps de réponse du bassin versant considéré. Un intervalle égal ou supérieur au temps de réponse est inutile pour la prévision hydrologique en temps réel. Avec un tel intervalle, la prévision et l’alerte à l’inondation seront effectuées trop tard, la crue étant déjà survenue. Si l’intervalle d’acquisition des données est plus petit que le temps de réponse, les prévisions peuvent être fréquemment contrôlées et modifiées dès que des données supplémentaires deviennent disponibles. En raison du fait que la collecte de données coûte cher, une compensation doit être prise en compte entre le coût de la prévision et l’avantage pouvant être tiré de cette prévision. Généralement, un intervalle d’acquisition des données est sélectionné entre un tiers et un sixième du temps de réponse. Les prévisions sont toujours émises à intervalles égaux à l’intervalle d’acquisition des données, et une technique d’interpolation peut être employée pour émettre des prévisions plus fréquemment.