Variabilité spatio-temporelle des champs précipitants et application aux méthodes d'estimation

par Alexandru Călin Toma

Thèse de doctorat en Hydrologie et Hydrogéologie quantitatives

Sous la direction de Pierre Hubert.

Soutenue en 1996

à l'ENSMP .

mots clés

• Précipitations (météorologie)
• Pluviométrie
• Géostatistique

Résumé

Il est nécessaire d'estimer les précipitations selon différentes échelles d'espace et de temps pour différents besoins hydrologiques ou agricoles. Les pas de temps concernés varient d'une dizaine de minutes (hydrologie urbaine, petits bassins versants) à quelques jours ou même des semaines (agriculture). La résolution spatiale pertinente peut elle aussi varier de quelques hectares à plusieurs centaines de kilomètres carrés. Le but de notre travail a été d'étudier la quantification de la structure statistique des mesures en vue d'une estimation géostatistique. Le principal résultat original de la thèse est un modèle de covariance espace-temps pour les petits pas de temps. Ce modèle utilise un système mobile de coordonnées - le système Lagrangien. Le krigeage spatio-temporel utilisant ce modèle de covariance est nettement supérieur au krigeage spatial classique pour des pas de temps de l'ordre de 5 à 15 minutes. Nous discutons les possibilités d'application opérationnelle du modèle, ainsi que de futures directions de recherche. Outre ce modèle espace-temps, nous présentons quelques réflexions relatives au choix des hypothèses concernant la stationnarité en fonction du pas de temps du cumul et à la comparaison quantitative des méthodes d'estimation.

Titre traduit

Space-time variability of rainfall and application to the estimation methods

Résumé

Rainfall estimates at different space and time scales are needed as inputs for hydrological or agricultural models. The time steps at which the estimates are needed varies from ten minutes (in urban hydrology or small mountaineous basins) to days or even weeks (agricultural purposes). The space resolution at which the estimates are needed may vary from some hectares to hundreds of square kilometers. Our work focused on the quantification of the statistical space-time structure of rainfall for geostatistical estimation. The main original result exposed in this dissertation is a space-time covariance model for small time steps. This model uses a mobile coordinate system-the Lagrangian system. Space-time kriging performed using this model is shown to yield better results than classical space kriging for time steps of the order of 5 to 15 minutes. Operational application of the model and future research directions are discussed. We also present some reflexions on two other practical problems. The first one is the choice of stationarity hypotheses as function of the time step. The second one concerns the quantitative comparison of estimation methods.