FR 2892203 A1 20070420 FR 0510464 A 20051013 PROCEDE D'ESTIMATION SPATIALISEE DE CUMULS DE PRECIPITATIONS La présente invention concerne, de manière générale, le domaine de l'étude des phénomènes météorologiques et climatiques et, plus particulièrement, concerne un procédé pour l'estimation spatialisée des cumuls de précipitations sur une durée déterminée relativement courte (par exemple horaire) et pouvant être activé en temps réel (c'est à dire dont le résultat est disponible rapidement après la réception des mesures utilisées en entrée). Actuellement, des données d'intensité pluvieuse provenant des radars météorologiques de précipitation, qui permettent de localiser et de suivre en temps réel des systèmes de précipitation, sont largement utilisées aux fins d'une telle estimation. Ces radars sont prévus pour, lorsqu'une impulsion émise est réfléchie par une cible, typiquement par des gouttes d'eau dans l'atmosphère, fournir un signal numérique comportant différents niveaux d'intensité pluvieuse selon la réflectivité mesurée. L'unité de réflectivité radar utilisée est le dBz, qui représente un rapport logarithmique de puissance exprimé en décibels (dB), par rapport au facteur de réflectivité radar Z. La valeur de Z dépend de la quantité d'énergie du faisceau radar réfléchie par une cible. Ainsi, plus les valeurs de Z et de dBZ sont élevées, plus l'énergie réfléchie par la cible est grande. Des valeurs de dBZ élevées indiquent habituellement des zones où les précipitations sont fortes. La quantité d'énergie réfléchie est donc associée à l'intensité des précipitations, sur la base de lois 2 2892203 empiriques prédéfinies de passage de la réflectivité au taux de précipitation, de sorte que les données radar ainsi obtenues permettent d'obtenir une estimation spatialisée des cumuls de précipitation sur une durée 5 déterminée. Par exemple, le réseau de radars de précipitation ARAMIS de Météo France est actuellement constitué d'une pluralité de radars élémentaires, qui délivrent chacun des images cartésiennes d'intensité pluvieuse, dites de 10 signalisation , sur une surface de 512x512 km, avec une résolution spatiale de lxl km et une période de répétitivité de 5 minutes. Ces différentes images sont automatiquement concentrées, ce qui permet la production d'images mosaïques dont chaque pixel est géolocalisé. 15 Cependant, les mesures des précipitations par radar sont le plus souvent entachées d'erreurs résiduelles dont il est difficile de s'affranchir du fait de leur inhomogénéité, notamment spatiale. Parmi les sources d'erreur de l'estimation quantitative des précipitations 20 par radar peuvent être cités : les défauts de calibrations électroniques des radars, l'inadéquation de la loi empirique de conversion de la réflectivité en taux de pluie, les masques liés au relief ou à des bâtiments qui causent des sous-estimations des cumuls de pluie en 25 aval de l'obstacle, l'atténuation du signal radar par les précipitations ou encore l'élévation progressive du faisceau radar avec la distance. Il est important de noter que dans bien des cas ces erreurs comportent elle-même une variabilité spatiale importante sur de petites distances. Aussi, du fait de ces problèmes, les radars de précipitation présentent des performances en terme d'estimation quantitative de pluie assez moyennes, bien qu'ils permettent par ailleurs d'obtenir une bonne description spatiale des précipitations avec un pas fin (résolution de l'ordre de lKm dans l'exemple du réseau ARAMIS). Des mesures de cumul de précipitation plus précises localement peuvent être obtenues à partir de stations pluviométriques de surface. Lorsque l'on déploie un certain nombre de ces stations sur une surface donnée (réseau de mesure pluviométrique), on peut estimer le cumul en n'importe quel point, par des méthodes connues et classiques d'interpolation (par exemple interpolation par spline, interpolation optimale ou krigeage), puis par intégration, la moyenne des précipitations, soit la hauteur d'eau précipitée moyenne sur une surface donnée. Toutefois, la détection et l'estimation du cumul des précipitations à partir d'un réseau de pluviomètres sont rendues difficiles du fait de la variabilité spatiale des précipitations, elle même dépendante du type de précipitation. En effet, dans certains cas les précipitations peuvent être liées à un système précipitant de grande échelle et couvrir une importante surface de façon relativement homogène (précipitations stratiformes, dites de grande échelle ). Dans d'autres cas, elles peuvent au contraire être localisées sur une petite surface, par exemple de l'ordre de quelques kilomètres carrés ou moins (précipitations convectives, dites de petite échelle ). Il faut noter qu'on trouve très souvent sur une même région, lorsqu'elle est assez étendue, la coexistence à un instant donné, des différents types de précipitations. Ainsi, en considérant un réseau de mesures pluviométriques avec une maille par exemple de l'ordre de 30 Km, typiquement celle des réseaux opérationnels de pluviomètres utilisés par la demanderesse, la probabilité de pouvoir détecter et estimer correctement la contribution d'un système de précipitations de petite échelle est très faible. Un tel système de précipitations étant par nature très localisé spatialement, il a en effet de fortes chances de passer au travers des mailles du réseau et donc de n'être pas comptabilisé dans l'estimation globale du cumul de précipitations. Par ailleurs, si un système de précipitations de petite échelle est situé précisément juste au-dessus du point de mesure constitué par une station pluviométrique du réseau, les méthodes d'interpolation classiques conduiront à une surestimation du cumul global de précipitations, puisque la mesure relevée sera considérée à tort comme représentative des précipitations pour la totalité de l'étendue spatiale correspondant au point de mesure alors qu'il s'agit au contraire de précipitations très localisées. Autrement dit, la quantité d'eau mesurée ne s'intègre pas correctement sur une surface donnée. En dehors de ce phénomène expliqué ci-dessus de perturbation du réseau par des averses très localisées, les mesures relevées par un pluviomètre sont néanmoins très précises pour ce qui concerne le point de mesure considéré correspondant à l'emplacement du pluviomètre, avec l'inconvénient de ne représenter justement que ce point de mesure en particulier. Les réseaux de pluviomètres sont donc en fait surtout efficaces pour la mesure du cumul des précipitations de grande échelle, relativement homogènes sur des distances de l'ordre de la maille du réseau. Compte tenu des deux types de mesure à disposition, radar et pluviométrique, pour réaliser une estimation spatialisée du cumul des précipitations sur une durée déterminée, et de leurs avantages et carences respectives, des méthodes d'utilisation conjointe des données radar et des mesures provenant de pluviomètres ont été développées. Une difficulté réside évidemment dans la nature très différente des deux types de mesure, puisque, en schématisant, radars et pluviomètres ne mesurent ni la même quantité physique, ni au même endroit, ni en même temps. Ces méthodes consistent d'abord à éviter les dérives de calibration des radars, en comparant les cumuls obtenus à partir des données d'intensité pluvieuse recueillies par radar à ceux provenant du réseau de pluviomètres. De telles méthodes de calibration d'un radar avec le réseau de pluviomètres ont pour but d'ajuster à la fois la calibration électronique du radar et les lois de passage de la réflectivité au taux de précipitation suivant les types de précipitation et les régions géographiques. Toutefois, on a vu que les différents problèmes relatifs à la mesure de la quantité de pluie par radar engendraient des erreurs dont une des particularités est de présenter une assez grande variabilité spatiale et ce, à petite échelle. Aussi, du fait de cette variabilité spatiale des erreurs dans les mesures par radar, les méthodes de correction des radars de précipitation par des mesures issues des réseaux de pluviomètres, ou plus généralement les méthodes classiques d'interpolation mixtes de ces deux types de données (interpolation optimale ou krigeage multivarié) s'avèrent peu satisfaisantes pour des cumuls de faible 10 durée inférieure au mois et en tous cas pour ceux de l'ordre de l'heure. En effet, une correction apportée à une mesure radar par la prise en compte de la mesure pluviométrique en un point précis, correspondant à 5 l'emplacement du pluviomètre, ne correspond pas nécessairement à la correction qu'il conviendrait d'apporter à la mesure radar à un endroit distant de quelques kilomètres et, dans certains cas, accentue l'erreur en cet endroit. Ainsi, ces méthodes classiques d'utilisation conjointe des données radar et pluviométriques (par exemple celles basées sur la spatialisation d'un coefficient de correction) butent toujours, quelle que soit leur sophistication, sur le fait que les erreurs du 15 radar ont une structure spatiale qui est à petite échelle par rapport au réseau de pluviomètres. Aussi, puisque les deux sources de données, radar et pluviométriques, fournissent toutes deux des informations intéressantes et complémentaires : 20 description spatiale fine des précipitations pour le réseau de radars et bonne estimation des cumuls de précipitations homogènes et de grande échelle pour le réseau de pluviomètres, il existe une possibilité pour parvenir à une synthèse automatique de ces deux sources 25 de données, minimisant l'incohérence due au caractère inhomogène des données fournies par chacune de ces sources et qui puisse répondre à un certain nombre d'applications hydrologiques et climatologiques. La présente invention a donc pour but de proposer 30 un procédé d'utilisation conjointe des données radar et pluviométriques répondant à ce besoin, en vue de parvenir à une estimation spatialisée de cumuls de précipitation sur une durée déterminée, qui soit la meilleure possible. Avec cet objectif en vue, l'invention a pour objet un procédé d'estimation spatialisée de cumuls de précipitations sur une durée déterminée, comprenant l'utilisation conjointe d'un premier type de données d'intensité pluvieuse provenant d'un réseau de radars de précipitation fournissant à fréquence élevée des images radar de précipitation et d'un second type de données de cumuls de précipitation, provenant d'un réseau de pluviomètres à intervalle régulier, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes consistant à : - effectuer, à partir des images radars, une décomposition spatiale des précipitations entre une première composante, dite de petite échelle , correspondant à un premier type de précipitations localisées spatialement et une seconde composante, dite de grande échelle , correspondant à un second type de précipitations plus homogènes spatialement et étendues par rapport au premier type de précipitation, - estimer sur ladite durée le cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de petite échelle, à partir des données provenant dudit réseau de radars de précipitation, et - estimer sur ladite durée le cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grande échelle, à partir des données provenant dudit réseau de pluviomètres et d'informations déduites de ladite décomposition spatiale. Avantageusement, l'étape de décomposition spatiale des précipitations consiste à sélectionner, sur chaque 7 image radar, des cellules pluvieuses correspondant à la composante petite échelle des précipitations. Selon un mode de réalisation, lesdites cellules sélectionnées sont définies chacune comme étant un ensemble connexe de pixels de l'image radar dont l'estimation d'un gradient radial moyen d'intensité pluvieuse est supérieure à une valeur de seuil prédéfinie. De préférence, la valeur de seuil de gradient prédéfini a un ordre de grandeur de 1 mm. h-1 . km-1. Avantageusement, l'étape d'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de petite échelle, consiste à identifier ladite partie de précipitations aux précipitations associées aux dites cellules sélectionnées et à cumuler les précipitations associées aux dites cellules à partir des données provenant du réseau radar uniquement. Avantageusement, l'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grand échelle comprend la détection préalable du ou des pluviomètres du réseau dont la mesure a été affectée durant ladite durée par au moins une desdites cellules sélectionnées, correspondant aux précipitations de petite échelle. Selon un mode de réalisation, le ou lesdits pluviomètres détectés ne sont pas utilisés pour réaliser l'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grande échelle. Selon un autre mode de réalisation, le ou lesdits pluviomètres détectés sont utilisés pour réaliser 8 9 2892203 l'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grande échelle, après que leur mesure a été corrigée en utilisant le ratio composante pluie grande échelle sur 5 composante pluie totale estimé uniquement à partir des données radar. De préférence, le procédé comprend en outre une étape de recomposition du cumul global de précipitations sur ladite durée effectuée à partir dudit cumul de la 10 partie de précipitations de petite échelle et dudit cumul de la partie de précipitations de grande échelle. De préférence, lesdits cumuls sont réalisés sur une durée de l'ordre de la dizaine de minutes à quelques heures. 15 L'invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé. D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la 20 lecture de la description suivante donnée à titre d'exemple illustratif et non limitatif et faite en référence à la figure annexée suivante : - figure 1, qui est un organigramme illustrant les principales étapes du procédé selon l'invention. 25 Le procédé selon l'invention repose sur différents constats qui peuvent être tirés des méthodes d'estimation spatialisée des cumuls de précipitations de l'état de la technique qui ont été discutées plus haut, basées soit sur les données radar, soit sur les données 30 pluviométriques ou encore sur une utilisation conjointe de ces deux types de données. Notamment, il ressort que la méthode classique d'utilisation conjointe des deux types de données, radar et pluviométriques, basée sur des techniques classiques d'interpolation optimale ou de krigeage, donne des résultats convenables pour ce qui concerne les précipitations de grande échelle, étendues spatialement et relativement homogènes, et des résultats très médiocres dans le cas de précipitations de petite échelle. Par ailleurs, un deuxième constat que l'on peut faire est qu'une information de cumul sur les précipitations de petite échelle ne peut provenir que des données radar, puisqu'on a vu qu'elle ne peut être appréhendée correctement par un réseau de pluviomètres. Aussi, une première étape El du procédé d'estimation spatialisée des cumuls de précipitation selon l'invention repose sur une décomposition des précipitations à prendre en compte entre une première composante, correspondant aux précipitations de petite échelle et une seconde composante, correspondant aux précipitations de grande échelle . Cette décomposition consiste donc en une séparation d'échelle spatiale du champ de précipitation. Comme on le verra par la suite, la contribution des précipitations de petite échelle dans l'estimation spatialisée du cumul global des précipitation sur une durée déterminée sera estimée à partir des données provenant du réseau de radars de précipitation, tandis que la contribution des précipitations de grande échelle dans l'estimation spatialisée du cumul global des précipitations sur la durée déterminée sera estimée à partir du réseau de pluviomètres. L'étape El de séparation d'échelle spatiale des précipitations est réalisée à partir des données radar. En effet, l'imagerie radar instantanée (ou sur des cumuls de courte durée), qui décrit spatialement le champ de précipitations, va permettre, indépendamment de la qualité de ses estimations quantitatives, d'effectuer la décomposition des précipitations entre les précipitations de petite et grande échelle. Cette décomposition consiste plus particulièrement à détecter les précipitations de petite échelle sur l'imagerie radar obtenue à partir d'au moins un radar de précipitation et typiquement à partir de l'ensemble des images radar élémentaires fournies par chaque radar d'un réseau de radars de précipitation, qui sont ensuite combinées pour former une image radar mosaïque d'une surface considérée. Une telle image est disponible à intervalle régulier, par exemple toutes les cinq minutes selon l'exemple du réseau ARAMIS donné plus haut. On pourrait néanmoins envisager d'utiliser, pour la détection des précipitations de petite échelle, des images radar à un pas inférieur à cinq minutes, au pas par exemple de une minute (observées ou reconstituées à partir de différentes méthodes), de manière à prendre en compte le fait que la majorité des cellules pluvieuses correspondant à des précipitations de petite échelle sont souvent présentes moins de cinq minutes en un point donné. On est amené à supposer que durant le pas élémentaire de temps choisi, les précipitations restent inchangées. On suppose qu'à ce niveau les images radar ont subi les meilleurs prétraitements possibles (facteur correctif visant à ajuster la loi de passage de la réflectivité radar à l'intensité des précipitations, masque d'échos, 12 2892203 visant à supprimer les pixels de l'image présentant des valeurs anormales, ...). Un traitement automatique, de type logiciel, est alors mis en oeuvre, visant à détecter sur chaque image 5 radar source utilisée, les structures de précipitations significatives de petite échelle, qui ne peuvent être décrites correctement à partir d'un réseau de pluviomètres au sol. Un mode de réalisation pour un traitement automatique de ce type est donné ci-après à 10 titre d'exemple. La caractéristique physique sur laquelle il a été choisi de s'appuyer concerne l'existence de cellules pluvieuses convectives constituant principalement les précipitations de petite échelle. La détection des 15 précipitations de petite échelle consiste alors à repérer ces cellules sur chaque image radar, en les identifiant à des ensembles de pixels connexes fortement précipitants. Le critère d'identification retenu pour ces cellules, selon le mode de réalisation décrit, n'est pas 20 le dépassement d'une valeur d'intensité pluvieuse des pixels de l'ensemble connexe, mais le dépassement d'une valeur seuil pour le gradient radial moyen de l'ensemble de pixels. Le gradient s'entend donc ici pour un ensemble de pixels considéré comme le rapport de la variation de 25 l'intensité pluvieuse sur une distance radiale. Autrement dit, le but est alors de sélectionner les cellules qui présentent une variation de pluie importante sur une petite distance. Un tel mode de réalisation se base tout d'abord sur 30 un (ou plusieurs) seuillage de l'image radar. Selon un exemple de réalisation, on utilise un seuillage à 9 niveaux de réflectivité, par exemple : 25, 30, 33, 35, 37, 39, 41, 43 et 45 dBz, ou, de façon équivalente, en appliquant une loi de Marshallpalmer donnant une correspondance statistique entre la réflectivité et le taux de précipitation, à 9 niveaux d'intensité de précipitation en mm/h : 1.1, 2.7, 4.2, 5.6, 7.5, 10.0 ,13.3, 17.8, 23.7. A chaque niveau d'intensité et, en pratique, en commençant par le plus faible, des ensembles connexes de pixels sont identifiés, constitués par exemple d'au moins quatre pixels. Puis, une estimation du gradient radial moyen Gradr est réalisée pour chaque ensemble de pixels. Pour ce faire, à un ensemble de pixels identifié à un niveau d'intensité PI donné, on associe l'ensemble inclus au niveau d'intensité immédiatement supérieur Pi+l appelé ensemble fils. Les formules suivantes sont utilisées : Gradr = (Pi+lùPi) dans le cas où un d (VNi ù A/Ni + 1 ensemble fils existe, et -J7r (PmaxiùPi) Gradr = dans le cas d VNi où : P maxi Pi + 1 . Avec : d étant la dimension du pixel, Ni le nombres de pixels de l'ensemble de pixels au niveau d'intensité i, Ni+l le nombre de pixels de l'ensemble fils au niveau i+l, Pi et Pi+1 les intensités de précipitation aux niveaux i et i+l et P maxi l'intensité maximum de l'ensemble au niveau i. Pour la détection des cellules d'intensité pluvieuse correspondant aux précipitations de petite échelle, on compare la valeur de gradient estimée pour 14 2892203 chaque ensemble connexe de pixels identifié à une valeur de seuil de gradient prédéterminée. Une valeur efficace est de l'ordre de 1 mm. h-1. km-1. Ainsi, les cellules pluvieuses correspondant aux 5 précipitations de petite échelle sont celles vérifiant par exemple la relation suivante : Grady > 1 mm. h- l . km-1 Un des avantages de cette méthode est de pouvoir définir des cellules indépendamment d'une intensité ou 10 d'une taille fixée a priori. La valeur du seuil de gradient radial moyen des cellules d'intensité de précipitation est le seul paramètre de réglage à prendre en considération. En raisonnant en terme de séparation d'échelle, lorsque la valeur du seuil de gradient 15 diminue, le nombre de pixels sélectionnés augmente de même que la quantité totale de pluie provenant des cellules sélectionnées. On peut ainsi déplacer la frontière de séparation entre les précipitations de petite échelle et de grande échelle. Il existe un 20 compromis à trouver, puisqu'il faut d'une part, sélectionner toutes les cellules pluvieuses réelles correspondant aux précipitations de petite échelle et, d'autre part, ne pas sélectionner des cellules correspondant à des structures de précipitation qui 25 peuvent être décrites par le réseau de pluviomètres temps réel. On a vérifié sur un grand nombre de cas test que la taille des cellules ainsi sélectionnées était bien inférieure à la maille du réseau de pluviomètres utilisé. Dans une deuxième étape E2, consécutive à l'étape de séparation des précipitations de petite échelle à partir des données radar, on estime le cumul des précipitations de petite échelle toujours à partir des données d'intensité pluvieuse fournies par radar. Pour ce faire, on identifie la partie précipitation de petite échelle aux précipitations associées aux cellules d'intensité pluvieuse détectées selon le mode de réalisation décrit ci-dessus. Les précipitations associées aux cellules détectées peuvent évidemment être cumulées sur n'importe quelle période et par exemple au pas horaire. Les précipitations de ces cellules sont donc estimées à partir de l'estimation radar, en faisant le cumul, par exemple sur l'heure, des cellules détectées sur les images radar, par exemple les images radar 5 minutes . La détection des cellules 5 minutes permet donc d'obtenir le cumul horaire (par exemple) des précipitations correspondantes, mais également une répartition spatiale des zones où les précipitations de petite échelle sont significatives, c'est-à-dire où des cellules ont été détectées, durant l'heure. En chacun de ces points, on calcule un paramètre supplémentaire décrivant la partition entre les précipitations de petite échelle et de grande échelle, à savoir : - le rapport précipitations de petite échelle sur précipitations totales durant l'heure, estimées par ~RHc jRift) Où RHc et RHt sont respectivement le cumul horaire des précipitations de petite échelle estimé à partir des cellules détectées et le cumul horaire des précipitations totales. Ce paramètre sera utilisé dans la suite. 30 Une troisième étape E3 consiste alors à estimer le cumul horaire des précipitations de grande échelle, cette radar : pc = radar 16 2892203 analyse des précipitations de grande échelle se faisant à partir des données de cumul fournies à intervalle régulier (typiquement toutes les heures) par le réseau de pluviomètres. 5 L'hypothèse sous-jacente faite est que la contribution des précipitations de petite échelle est très majoritairement liée aux cellules pluvieuses qui ont été détectées sur l'imagerie radar. On peut donc supposer que les observations non concernées par les cellules 10 détectées sont bien représentatives des précipitations de grande échelle. Par contre, pour les points d'observation qui ont été concernés par des cellules détectées durant l'heure, la part de précipitations de petite échelle est significative. A ce stade, les zones qui ont été 15 affectées durant l'heure par des cellules pluvieuses correspondant aux précipitations de petite échelle sont connues, de même que l'emplacement des pluviomètres est lui aussi connu. On sait donc s'il y a eu, durant l'heure, une cellule correspondant à des précipitations 20 de petite échelle détectée audessus d'un pluviomètre. Si ce n'est pas le cas, aucun traitement particulier n'est à appliquer et la part des précipitations de grande échelle est estimée par des méthodes d'interpolation classiques, à partir des mesures de cumul de précipitations fournies 25 pendant l'heure par les pluviomètres de la zone d'analyse. Par contre, pour les pluviomètres ayant été concernés durant l'heure par des cellules correspondant aux précipitations de petite échelle, un traitement particulier est à réaliser. Une première solution consiste à ne pas utiliser les observations de ces 17 2892203 pluviomètres dans l'analyse des précipitations de grande échelle. Une autre solution, plus élaborée, consiste à corriger les observations effectuées par ces pluviomètres 5 de la contribution des précipitations de petite échelle estimée préalablement à partir des cellules détectées sur l'imagerie radar. Pour ce faire, on va utiliser le rapport pe, estimé par radar, des précipitations de petite échelle sur les précipitations totales durant 10 l'heure au niveau des zones concernées, pour extraire la part horaire des précipitations de grande échelle de la mesure fournie par le pluviomètre perturbé : RGE Robs x (1 û ~pc) RG1;, étant donc le cumul horaire des précipitations 15 de grande échelle, Robs étant le cumul horaire mesuré par le pluviomètre en question et (l-po) indiquant le ratio composante pluie grande échelle sur composante pluie totale estimé par l'intermédiaire des données radars uniquement. 20 Une fois les mesures de ces pluviomètres corrigées, on peut mettre en oeuvre les méthodes classiques d'interpolation à la résolution spatiale souhaitée pour estimer le cumul horaire des précipitations de grande échelle, qui ne sera donc pas perturbé par la 25 contribution des précipitations de petite échelle. Dans une dernière étape E4, il reste à effectuer une recomposition du cumul horaire global des précipitations. Les estimations des contributions petite et grande échelle étant disponibles séparément, le calcul 30 de la quantité totale de pluie en chaque point voulu est immédiat en additionnant en ces points les cumuls horaires des précipitations de petite échelle provenant 18 2892203 de l'estimation radar et de grande échelle provenant de l'estimation pluviométrique, tels que déterminés aux étapes précédentes. Le procédé selon l'invention donne donc 5 automatiquement non seulement la pluietotale, mais aussi une partition en pluie de petite échelle et en pluie de grande échelle. Le principe de séparer les précipitations en fonction des échelles spatiales permet donc avantageusement de pouvoir utiliser chaque source de 10 mesure, radar et pluviométrique, au mieux de leur possibilité, puisque les données radars utilisées concernent uniquement l'estimation spatialisée des cumuls de précipitation de petite échelle, tandis que les données pluviométriques utilisées concernent uniquement 15 l'estimation spatialisée des cumuls de précipitation de grande échelle. REVENDICATIONS 1. Procédé d'estimation spatialisée de cumuls de précipitations sur une durée déterminée, comprenant l'utilisation conjointe d'un premier type de données d'intensité pluvieuse provenant d'un réseau de radars de précipitation fournissant à fréquence élevée des images radar de précipitation et d'un second type de données de cumuls de précipitation, provenant d'un réseau de pluviomètres à intervalle régulier, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes consistant à : - effectuer (El), à partir des images radars, une décomposition spatiale des précipitations entre une première composante, dite de petite échelle , correspondant à un premier type de précipitations localisées spatialement et une seconde composante, dite de grande échelle , correspondant à un second type de précipitations plus homogènes spatialement et étendues par rapport au premier type de précipitation, -estimer (E2) sur ladite durée le cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de petite échelle, à partir des données provenant dudit réseau de radars de précipitation, et - estimer (E3) sur ladite durée le cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grande échelle, à partir des données provenant dudit réseau de pluviomètres et d'informations déduites de ladite décomposition spatiale. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape (El) de décomposition spatiale des 30 précipitations consiste à sélectionner, sur chaque image 20 2892203 radar, des cellules pluvieuses correspondant à la composante petite échelle des précipitations. 3 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en que lesdites cellules sélectionnées sont définies chacune 5 comme étant un ensemble connexe de pixels de l'image radar dont l'estimation d'un gradient radial moyen d'intensité pluvieuse est supérieure à une valeur de seuil prédéfinie. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en 10 ce que la valeur de seuil de gradient prédéfini a un ordre de grandeur de 1 mm. h-1 . km-1. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que l'étape (E2) d'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de 15 précipitations correspondant à la composante de petite échelle, consiste à identifier ladite partie de précipitations aux précipitations associées aux dites cellules sélectionnées et à cumuler les précipitations associées aux dites cellules à partir des données 20 provenant du réseau radar uniquement. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 5, caractérisé en ce que l'étape (E3) d'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grand 25 échelle comprend la détection préalable du ou des pluviomètres du réseau dont la mesure a été affectée durant ladite durée par au moins une desdites cellules sélectionnées, correspondant aux précipitations de petite échelle. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le ou lesdits pluviomètres détectés ne sont pas utilisés pour réaliser l'estimation sur ladite durée ducumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grande échelle. 8. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le ou lesdits pluviomètres détectés sont utilisés pour réaliser l'estimation sur ladite durée du cumul de la partie de précipitations correspondant à la composante de grand échelle, après que leur mesure a été corrigée en utilisant le ratio composante pluie grande échelle sur composante pluie totale estimé uniquement à partir des données radar. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E4) de recomposition du cumul global de précipitations sur ladite durée effectuée à partir dudit cumul de la partie de précipitations de petite échelle et dudit cumul de la partie de précipitations de grande échelle. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdits cumuls sont réalisés sur une durée de l'ordre de la dizaine de minutes à quelques heures. 11. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.