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Pascal Horton
Directors: Prof. Michel Jaboyedoff, Prof. Charles Obled
Jury: Prof. Francois Bussy, Dr. Dominique Berod, Dr. Daniel Cattani, Dr. Vincent Fortin
The upper Rhone catchment is sometimes subject to heavy precipitation that can eventually result in floods. The MINERVE project, to which this work belongs, aims at providing tools for flood forecasting and management. For this purpose, actions can be undertaken on dam storage, but this requires forecasting precipitation accurately days beforehand. This is currently done by the numerical weather prediction model of MétéoSuisse. However, due to large uncertainties in the forecasting of extreme events, it was decided that a parallel forecast based on a statistical approach could complement the information available.
Therefore, we adapted a technique of statistical precipitation forecasting, namely the analogue method, to the alpine context of our catchment. Several parameterizations of the method have been documented and calibrated.
A substantial part of this study was devoted to programming a forecasting software, which was called Atmoswing. It is designed to process automatically forecasts by means of the analogue method, and to provide a tool for visualizing the results on maps and graphs. It can process many different versions of the analogue method. The software has been operational since mid-2011, and has allowed us to confirm the interest of prediction by analogy.
As the method is applied here to a new geographical context, a large number of synoptic variables were evaluated. We then confirmed the relevance of the traditional two levels of analogy, which are related first to the atmospheric circulation, and next to the humidity flux, while making improvements to them. As a result, we created new parameterizations that have better forecasting skills than the reference methods considered so far. We also evaluated other improvements, such as the introduction of a shifting time window to find better synoptic analogues at other hours of the day, which show some potential. A 6-hourly time step forecast has been evaluated and was found to bring useful information on precipitation characteristics.
Finally, we introduced a technique of global optimization: genetic algorithms. These were found to be able to calibrate the analogue method by considering jointly all parameters of the different analogy levels. With that kind of tool we can approach an objectively optimal parameterization.
As the choice of atmospheric levels and time windows is automated, this technique can result in a gain of time, even if it is relatively demanding in calculations. Thus we were able to improve the analogue method, and to add new degrees of freedom.
Améliorations et optimisation globale de la méthode des analogues pour la prévision statistique des précipitations.
Développement d’un outil de prévision et application opérationnelle au bassin du Rhône à l’amont du Léman.
Le bassin du Rhône à l’amont du Léman peut être sujet à de fortes précipitations en mesure de provoquer des crues significatives. L’objectif du projet MINERVE dans lequel s’inscrit le présent travail consiste à fournir des outils pour la prévision et la gestion des crues par des actions préventives sur les aménagements hydroélectriques à accumulation. Pour satisfaire ce dernier, il est nécessaire de prévoir au mieux les cumuls de précipitations pour les jours suivants. Ceci est actuellement effectué par le modèle numérique de prévision de MétéoSuisse ; mais, en raison des grandes incertitudes liées à la quantification des événements extrêmes, il a été décidé qu’une approche parallèle de nature statistique pourrait compléter l’information disponible.
Ainsi, nous avons adapté la méthode des analogues, qui est une technique de prévision statistique des précipitations, au contexte alpin du bassin d’étude. Pour ce faire, plusieurs paramétrisations de la méthode ont été documentées et calibrées. Afin de prendre en main la méthode, nous avons effectué de multiples analyses paramétriques sur les variables synoptiques, mais également sur la constitution de groupements pluviométriques.
Une partie conséquente de cette étude a été consacrée à la programmation d’un logiciel de prévision automatique par la méthode des analogues, ainsi qu’à un outil de visualisation des résultats sous forme de cartes et graphiques. Ce logiciel, nommé Atmoswing, permet d’implémenter un grand nombre de méthodes différentes de prévision par analogie. L’outil est opérationnel depuis mi-2011 et nous a permis de confirmer l’intérêt de la prévision par analogie.
La méthode étant ici appliquée à un nouveau contexte, un grand nombre de variables synoptiques ont été évaluées. Nous avons alors confirmé l’intérêt des deux niveaux d’analogie sur la circulation atmosphérique et sur le flux d’humidité, tout en apportant des améliorations à celles-ci. Il en résulte des paramétrisations présentant des scores de performance supérieurs aux méthodes de référence considérées. Nous avons également évalué d’autres améliorations, comme l’introduction d’une fenêtre temporelle glissante afin de rechercher de meilleures analogies synoptiques à d’autres heures de la journée, ce qui s’est avéré intéressant, tout comme une prévision infrajournalière à pas de temps de 6 h.
Finalement, nous avons introduit une technique d’optimisation globale, les algorithmes génétiques, capable de calibrer la méthode des analogues en considérant tous les paramètres des différents niveaux d’analogie de manière conjointe. Avec cette technique, nous pouvons nous approcher objectivement d’une paramétrisation optimale. Le choix des niveaux atmosphériques et des fenêtres temporelles et spatiales étant automatisé, cette technique peut engendrer un gain de temps, même si elle est relativement exigeante en calculs. Nous avons ainsi pu améliorer la méthode des analogues, et y ajouter de nouveaux degrés de liberté, notamment des fenêtres spatiales et des pondérations différenciées selon les niveaux atmosphériques retenus.