Répondre au commentaire

Ces dernières années, de nombreux efforts ont été entrepris pour mieux comprendre les phénomènes précipitants parfois à l'origine de crues de cours d'eau et d'inondations ravageuses. Courant 2009, un consortium auvergnat a été mis en place pour notamment surveiller et prévoir ces événements. Les travaux menés dans cette thèse visent d'une part à améliorer les estimations quantitatives des précipitations (QPE) et d'autre part à vérifier les prévisions issues de modèles numériques sur de petites zones d'étude telles qu'une agglomération. L'observation des précipitations peut être réalisée à l'aide soit d'un pluviomètre qui fournit une mesure directe et précise de la quantité de pluie tombée au sol mais ne renseigne pas sur la variabilité spatiale des pluies soit d'un RADAR météorologique qui donne une représentation détaillée de la structure spatiale des précipitations mais dont les estimations sont sujettes à diverses erreurs d'autant plus prononcées en régions montagneuses. Le premier défit de cette thèse a été de trouver la meilleure façon de combiner ces deux informations complémentaires. Deux techniques géostatistiques ont été sélectionnées pour obtenir la meilleur QPE : le krigeage avec dérive externe (KED) et la fusion conditionnée (MERG). Les performances de ces deux méthodes ont été comparées au travers de deux domaines d'étude qui présentent des résolutions spatio-temporelles différentes. La seconde partie de cette thèse est consacrée à la mise en place d'une méthodologie fiable permettant de comparer spatialement les champs de QPE alors reconstruits et les prévisions quantitatives des précipitations (QPF). L'effort fut porté sur le modèle ' Weather Research et Forcasting ' (WRF). Une étude préliminaire a été réalisée pour tester les capacités du modèle et plus particulièrement des schémas de microphysique à reproduire la pluie. Cette étude assure ainsi l'obtention de prévisions réalistes pour une application sur des cas réels. L'appréciation de la qualité des QPF s'est focalisée sur la quantification spatiale des erreurs de prévision en termes de structure, d'intensité et de localisation des systèmes précipitants (SAL : Wernli et al. 2008, 2009).