{"id":345,"date":"2012-05-01T13:23:11","date_gmt":"2012-05-01T11:23:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.youlab.fr\/blog\/?page_id=345"},"modified":"2013-01-04T14:03:47","modified_gmt":"2013-01-04T12:03:47","slug":"precipitations-a-haute-resolution","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.youlab.fr\/blog\/ressources-scientifiques-bibliographie\/precipitations-a-haute-resolution\/","title":{"rendered":"Etude des pr\u00e9cipitations \u00e0 haute r\u00e9solution"},"content":{"rendered":"

Auteur: Basile Pauthier<\/span><\/strong><\/p>\n

ABSTRACT<\/h3>\n

INRODUCTION
\nCapturing rainfall with high spatial and time resolution is critical for practical as well as scientific reasons. The only way to obtain reliable measurements is to quantify rainfall by rain gauge. Spatial variability in rainfall between the scale of a single rain gauge (of the order of 0.2m) and the scale of some kilometers poses a key problem. The implementation of a rain gauge network is necessary in order to observe spatial variability in rainfall. The data obtained can subsequently be compared with radar estimates. A rain gauge network, of a sufficient resolution allows the observation of spatial and temporal variability (Berne et al 2004) that is controlled by specific types of rainfall events.<\/p>\n

I) THE HYDROMETEORS<\/p>\n

A) Definition
\nHydrometeors or precipitations are particles of water or ice formed in the atmosphere (rain, snow and hail) and at the Earth\u2019s surface (dew and frost) as a result of condensation.<\/p>\n

B) Formation mechanisms
\nPrecipitations arise from condensation of atmospheric water. Condensation can occur only if the condition of atmospheric water saturation is reached (Molinie,2004). This saturation can be caused by four thermodynamic processes: isobaric cooling, adiabatic expansion, contribution by water vapor and by mixing and turbulence.
\nAnother condition is that the atmosphere must contain microscopic particles known as condensation nuclei.<\/p>\n

C) Precipitation patterns
\nRain events are divided into three main patterns: frontal or stratiform, orographic and convective precipitations. These patterns differ in origin, geographical extent and intensity.<\/p>\n

II) MEASURMENT OF PRECIPITATIONS<\/p>\n

A) Interest of measurements
\nNowadays, precipitations are studied for many applications as agriculture or urban planning (Russo et al 2005, Rupp et al 2011). High resolution rainfall studies are really important for urban planning, especially for those related to the concept of discharge capacity of sewerage.<\/p>\n

B) Measurement by rain gauges
\nThis type of measurement is what scientific community calls direct measurement. It generally consists in a conical graduated container in which you can read the amount of water collected. Other types of rain gauge exist. Due to its simplicity and better accuracy, the tipping bucket rain gauge is one of the most used. The most accurate type is the weighing rain gauge but it is financially inappropriate for a network implementation.
\nRain gauge networks are frequently used for rainfall measurement. The purpose of these measurement is to produce a data set that best represent the rainfall over an entire region. Calculation of average rainfall is based on the assumption that rainfall recorded by one gauge is representative of the surrounding area. The question is from what distance from the rain gauge this hypothesis is void? (Berne et al 2004, Ciach et Krajewski 2006).<\/p>\n

C) Measurement by radar
\nRadar is a measuring tool emitting electromagnetic waves. A part of these waves are backscattered by hydrometeors. Radar picks up two types of data: the intensity of backscattered signal and the distance of the target scattering the electromagnetic waves from the radar. In order to confirm those radar data, studies compare it to rain gauge network data (Ciach an Krajewski 1998 and 2002, Llasat et al 2005, Russo et al 2005).<\/p>\n

III) SMALL SCALE PRECIPITATIONS VARIABILITY<\/p>\n

Small scale precipitation variability is important for many applications such as water balance (Nicks 1963) or drainage systems of urban water (Berne et al 2004, Russo et al 2005).
\nCiach and Krajewski highlight the three key factors having an influence on rainfall variability in small scale. Time is the first one. Time scale variations can produce totally different results. The more time scale is large, the smoother produced data will be and lower will be the spatial resolution .
\nThe second factor is the chosen resolution of the network. If the distance between the rain gauges is too large the network could not register every rainy events.
\nThe last one is the rain type. Every rainy events are not identical. They are varying in duration and extent. Rain type is thus a factor acting on two others.<\/p>\n

CONCLUSION<\/p>\n

Rainfall study with a high resolution appears to be particularly difficult because the factors that control data are multiple and vary over the time. One of the most important point in this study is the choice of the rain gauge network mesh size because it defines the resolution at which events will be recorded. Comparisons between rain gauge data and those from radar are interesting due to the improvement of radar data it permit. Those comparisons are important for both scientific but also social and economic questions (agriculture, urbanism, tourism\u2026).
\nThis bibliographic work was conducted to know the reference studies in this domain in order to perform a similar work over a wine producing region. The purpose of this study will be to assess the impact of rainfall variability from a phytosanitary and water balance points of view.
\nAnother objective will be to identify the synoptic situations associated with this variability.<\/p>\n

INTRODUCTION<\/h3>\n

Les pr\u00e9cipitations sont un des points clefs de nombreuses \u00e9tudes scientifiques du fait de leur importance dans de nombreux domaines (agriculture, urbanisme, assainissement, etc\u2026). L\u2019une des caract\u00e9ristique majeure des champs de pluie, en comparaison avec les champs thermiques, est leur forte variabilit\u00e9 dans l\u2019espace et dans le temps. Dans le cas d\u2019une situation convective, les pr\u00e9cipitations pr\u00e9sentent une forte variabilit\u00e9 spatiale (de l\u2019ordre de la centaine de m\u00e8tres) et du fait de leur nature, de forts cumuls de pluie sont enregistr\u00e9s de mani\u00e8re localis\u00e9e. Ces \u00e9v\u00e8nements repr\u00e9sentent donc une menace notamment en zone urbaine (Rupp et al, 2011). L\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019\u00e9tudier la variabilit\u00e9 spatio-temporelle des pr\u00e9cipitations \u00e0 haute r\u00e9solution est donc de comprendre dans quelles situations une forte variabilit\u00e9 spatiale est observ\u00e9e, de quantifier les \u00e9carts maximum pouvant \u00eatre observ\u00e9s entre les pluviom\u00e8tres et ce sur des pas de temps variables (minute, heure, jour, mois), afin d\u2019anticiper des catastrophes comme des inondations par exemple. Leur \u00e9tude permet \u00e9galement l\u2019amplification de la pr\u00e9cision des mod\u00e8les de pr\u00e9vision en am\u00e9liorant les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e de ces derniers (Russo et al. 2005). La plupart des \u00e9tudes portant sur l\u2019analyse des pr\u00e9cipitations \u00e0 \u00e9chelle fine concerne des zones urbaines (Russo et al.2005, Rupp et al.2011) ou des bassins versants (Nicks et al.1963, Ciach et Krajewski.2006) afin d\u2019\u00e9tablir soit des bilans hydriques dans le cas de ces derniers soit pour am\u00e9liorer les pr\u00e9visions \u00e0 court terme des pr\u00e9cipitations du fait de leur impact sur les r\u00e9seaux pluviaux urbains.
\nL\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations \u00e0 haute r\u00e9solution se heurte cependant \u00e0 des probl\u00e8mes de r\u00e9solution engendr\u00e9e par la variabilit\u00e9 des \u00e9v\u00e8nements qui ne pr\u00e9sentent pas tous la m\u00eame r\u00e9partition spatiale, ni la m\u00eame intensit\u00e9 (Drufuca et Zawadzki 1974, Berne et al 2004, Russo et al 2005, Ciach et Kajewski 2006).
\nLa premi\u00e8re partie de ce travail est une introduction \u00e0 la notion de pr\u00e9cipitations. La seconde explique la partie m\u00e9thodologique n\u00e9cessaire pour l\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations \u00e0 haute r\u00e9solution. Enfin la derni\u00e8re est une description de l\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations \u00e0 \u00e9chelle fine et des diff\u00e9rents facteurs \u00e0 prendre en compte.<\/p>\n

I) LES HYDROMETEORES<\/h3>\n

A) D\u00e9finition<\/h4>\n

Les hydrom\u00e9t\u00e9ores ou pr\u00e9cipitations repr\u00e9sentent selon Molinie (2004) : \u00ab toutes les eaux m\u00e9t\u00e9oriques tombant sur la surface terrestre, tant sous forme liquide (bruine, pluie) que sous forme solide (neige, gr\u00e9sil, gr\u00eale) et les pr\u00e9cipitations d\u00e9pos\u00e9es ou occultes (ros\u00e9e, givre,\u2026) \u00bb.<\/p>\n

Leurs caract\u00e9ristiques physiques (liquide, solide, taille) d\u00e9pendent de la temp\u00e9rature et de la pression de formation (Hufty,2001)<\/p>\n

B) M\u00e9canismes de formation<\/h4>\n

Les pr\u00e9cipitations sont issues de la condensation de la vapeur d\u2019eau atmosph\u00e9rique. La condensation ne peut se faire que si la condition de saturation atmosph\u00e9rique en eau est atteinte.
\nCette saturation peut \u00eatre provoqu\u00e9e par plusieurs processus thermodynamiques (Molinie 2004) : – par refroidissement isobare
\n– par d\u00e9tente adiabatique
\n– par apport en vapeur d\u2019eau
\n– par m\u00e9lange et turbulence
\nQuand l\u2019air est satur\u00e9 en eau, la condensation peut se mettre en place, ainsi il y a formation de nuages. Cependant la saturation seule n\u2019est pas suffisante pour provoquer la condensation. La pr\u00e9sence de particules solides microscopique est indispensable \u00e0 la formation des hydrom\u00e9t\u00e9ores. L\u2019eau gazeuse pr\u00e9sente dans l\u2019atmosph\u00e8re va se condenser ou se solidifier autour de ces particules que l\u2019on appelle, de ce fait, noyaux de condensation. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne seul n\u2019est pas suffisant pour que les gouttelettes ou cristaux microscopiques form\u00e9s puissent pr\u00e9cipiter au sol. Afin d\u2019avoir une force de gravit\u00e9 suffisante, les particules doivent subir les processus de coalescence et d\u2019agglom\u00e9ration.<\/p>\n

C) Les types de pr\u00e9cipitations<\/h4>\n

Il existe diff\u00e9rents types de pr\u00e9cipitations qui sont li\u00e9es en partie \u00e0 leurs modes de formations.
\nLes \u00e9v\u00e8nements pluvieux sont divis\u00e9s en trois grands types :
\n– Les pr\u00e9cipitations dites frontales ou advectives qui sont issues de la rencontre entre une masse d\u2019air chaud charg\u00e9 en humidit\u00e9 et d\u2019une masse d\u2019air plus froid et sec. La zone de contact entre ces deux masses d\u2019air est appel\u00e9e \u00ab front \u00bb. Il existe deux types de zones frontales : un premier front dit \u00ab chaud \u00bb lorsque la masse d\u2019air plus chaud \u00ab progresse \u00bb sur la masse d\u2019air froid (qui le pr\u00e9c\u00e8de), et le \u00ab front froid \u00bb lorsque c\u2019est la masse d\u2019air froid qui progresse sur celle d\u2019air chaud. La masse d\u2019air chaud au contact de la masse d\u2019air froid prend de l\u2019altitude ce qui provoque la condensation des particules d\u2019eau et donc g\u00e9n\u00e8re des pr\u00e9cipitations. Celles-ci sont g\u00e9n\u00e9ralement de longue dur\u00e9e, assez \u00e9tendues mais de faible intensit\u00e9 (M\u00e9t\u00e9o France,2011) dans le cas d\u2019un front chaud.
\n– Les pr\u00e9cipitations dites orographiques qui r\u00e9sultent de la rencontre entre une masse d\u2019air chaud et humide avec une barri\u00e8re topographique importante. Le relief provoque une mont\u00e9e en altitude de la masse d\u2019air, la condensation des particules d\u2019eau et donc la formation de pr\u00e9cipitation (M\u00e9t\u00e9o France, 2011).
\n– Les pr\u00e9cipitations convectives issues de l\u2019ascendance rapide d\u2019une masse d\u2019air dans l\u2019atmosph\u00e8re. Elles se manifestent la plupart du temps sous forme d\u2019orages. Elles ont de ce fait une dur\u00e9e assez courte, une extension spatiale assez faible mais pr\u00e9sentent des intensit\u00e9s moyennes \u00e0 fortes (M\u00e9t\u00e9o France, 2011). De telles situations sont observables lorsque l\u2019air est instable, notamment au niveau d\u2019un front froid.<\/p>\n

II) LA MESURE DES PRECIPITATIONS<\/h3>\n

A) L\u2019int\u00e9r\u00eat des mesures<\/h4>\n

Le d\u00e9but des mesures des pr\u00e9cipitations date de quatre si\u00e8cles avant JC en Inde \u00e0 des fins agricoles(Molinie, 2004). De nos jours, les pr\u00e9cipitations sont \u00e9tudi\u00e9es pour diverses raisons. L\u2019aspect agricole reste d\u2019actualit\u00e9 et constitue toujours un enjeu majeur. Des \u00e9tudes ont \u00e9galement port\u00e9 sur l\u2019int\u00e9r\u00eat des mesures de pr\u00e9cipitations dans un cadre urbain notamment
\nsur l\u2019importance des mesures de pr\u00e9cipitations dans le cadre de l\u2019\u00e9vacuation d\u2019eau de pluie par les syst\u00e8mes de drainage (Berne et al 2004, Russo et al 2005, Rupp et al 2011).<\/p>\n

B) Les mesures par pluviom\u00e8tres<\/h4>\n

Le principe de la mesure des pr\u00e9cipitations par pluviom\u00e8tre est de quantifier les pr\u00e9cipitations liquides ou solides atteignant le sol durant un intervalle de temps donn\u00e9.
\nCe type de mesure repr\u00e9sente ce que la communaut\u00e9 scientifique appelle la mesure directe. Un pluviom\u00e8tre est g\u00e9n\u00e9ralement constitu\u00e9 d\u2019un r\u00e9cipient conique gradu\u00e9 dans lequel on peut lire la quantit\u00e9 d\u2019eau r\u00e9colt\u00e9e comme dans le cas d\u2019une \u00e9prouvette gradu\u00e9e. Ce type de pluviom\u00e8tre poss\u00e8de cependant plusieurs inconv\u00e9nients : il n\u00e9cessite un relev\u00e9 r\u00e9gulier qui peut varier en fonction des \u00e9v\u00e8nements afin d\u2019\u00e9viter un d\u00e9bordement et sa pr\u00e9cision est clairement d\u00e9pendante de la lecture des graduations Leroy (2002). Cependant, plusieurs types de pluviom\u00e8tres peuvent \u00eatre utilis\u00e9s. Leroy (2002) estime que le pluviom\u00e8tre \u00e0 augets basculeurs est un outil int\u00e9ressant car il ne pr\u00e9sente qu\u2019une faible incertitude (5% max) et se trouve \u00eatre robuste du fait de sa simplicit\u00e9 de conception (deux augets dont le volume est connu qui basculent tour \u00e0 tour). L\u2019inconv\u00e9nient majeur de ce type de pluviom\u00e8tre r\u00e9side dans le fait qu\u2019il peut \u00eatre facilement bouch\u00e9 par des poussi\u00e8res, des r\u00e9sidus v\u00e9g\u00e9taux ou par des d\u00e9jections animales. Le second inconv\u00e9nient est qu\u2019il ne peut pas mesurer les \u00e9v\u00e8nements neigeux.
\nLe m\u00eame auteur d\u00e9crit \u00e9galement le cas du pluviom\u00e8tre \u00e0 pes\u00e9e, qui comme sont nom l\u2019indique, p\u00e8se simplement l\u2019eau dans un r\u00e9cipient. C\u2019est l\u2019une des m\u00e9thodes les plus pr\u00e9cise mais \u00e9galement la plus on\u00e9reuse et la plus fragile. Il faut \u00e9galement \u00eatre attentif aux ph\u00e9nom\u00e8nes de d\u00e9bordement. L\u2019un de ses avantages majeurs est qu\u2019il peut avec l\u2019adjonction de saumure enregistrer les \u00e9v\u00e8nements neigeux.<\/p>\n

L\u2019utilisation d\u2019un r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres est fr\u00e9quente pour les mesures de pr\u00e9cipitations. Ces mesures s\u2019inscrivent soit dans des syst\u00e8mes de pr\u00e9vision \u00e0 court terme et d\u2019\u00e9coulement de ces pr\u00e9cipitations (Berne et al 2004, Russo et al 2005, Rupp et al 2011) soit dans la cr\u00e9ation de bilan de pr\u00e9cipitation ( Nicks 1963). Le but des mesures ponctuelles est de produire un jeu de donn\u00e9es repr\u00e9sentant au mieux les pr\u00e9cipitations sur une r\u00e9gion enti\u00e8re. La densit\u00e9 du r\u00e9seau varie en fonction de la zone \u00e0 \u00e9tudier. Le calcul des pr\u00e9cipitations moyennes repose sur l\u2019hypoth\u00e8se que la pluie enregistr\u00e9e par le pluviom\u00e8tre en place est repr\u00e9sentative de la r\u00e9gion alentour. Cette hypoth\u00e8se pose la question de savoir \u00e0 partir de quelle distance par rapport au pluviom\u00e8tre cette hypoth\u00e8se devient caduque. Des \u00e9tudes pr\u00e9c\u00e9dentes montrent que cela d\u00e9pend fortement du type d\u2019\u00e9v\u00e8nement pluvieux
\nUne \u00e9tude pr\u00e9sentant un r\u00e9seau dense de pluviom\u00e8tre a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9e par Nicks (1963) afin d\u2019\u00e9valuer l\u2019apport hydrique des pr\u00e9cipitations sur le bassin versant de la rivi\u00e8re Washita (USA). Pour ce faire, il a implant\u00e9 175 pluviom\u00e8tres sur une zone de 1130 miles2.
\nLa conclusion de cet article abouti sur le fait que le r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres peut \u00eatre r\u00e9duit \u00e0 un r\u00e9seau de cinq \u00e0 dix pluviom\u00e8tres dans le cadre du bassin de la rivi\u00e8re. L\u2019auteur conclu \u00e9galement sur le fait que le r\u00e9seau pourrait \u00eatre adapt\u00e9 si l\u2019\u00e9tude devait \u00eatre faite sur un sous-bassin afin de repr\u00e9senter une zone plus restreinte.
\nCeci implique le fait que les mesures de pr\u00e9cipitations par pluviom\u00e8tres ne peuvent \u00eatre repr\u00e9sentatives d\u2019une zone donn\u00e9e que si le r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres est suffisamment dense.<\/p>\n

Dans leur \u00e9tude, Berne et al (2004) ont pr\u00e9sent\u00e9 des recommandations quant \u00e0 l\u2019implantation (r\u00e9solutions spatiale et temporelle) d\u2019un r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres au niveau d\u2019un espace urbain. Il ressort de cette \u00e9tude que les r\u00e9solutions spatiale et temporelle sont fonction de la surface de la zone \u00e0 couvrir, avec par exemple pour une zone de 1000ha une r\u00e9solution temporelle n\u00e9cessaire de 5 min et une r\u00e9solution spatiale de 3 km au maximum. Cette \u00e9tude a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e dans le but d\u2019am\u00e9liorer les donn\u00e9es des r\u00e9seaux pr\u00e9existants et des donn\u00e9es radar.<\/p>\n

C) Les mesures par radar<\/h4>\n

Un radar est un outil de mesure \u00e9mettant des ondes \u00e9lectromagn\u00e9tiques qui seront par la suite capt\u00e9es par un r\u00e9cepteur. Ces ondes capt\u00e9es sont pour une partie r\u00e9trodiffus\u00e9es par les hydrom\u00e9t\u00e9ores. Le radar r\u00e9cup\u00e8re deux donn\u00e9es l\u2019une \u00e9tant l\u2019intensit\u00e9 du signal r\u00e9trodiffus\u00e9 et l\u2019autre la distance des cibles diffusant l\u2019onde \u00e9lectromagn\u00e9tique par rapport au radar.
\nL\u2019image fournie par le radar est un clich\u00e9 de r\u00e9trodiffusion \u00e9lectromagn\u00e9tique de volumes d\u2019eau qui sont par la suite convertis en pluies par une s\u00e9rie de lois empiriques de type Z=aRb (Bois,2007). Ici a et b sont consid\u00e9r\u00e9s comme des facteurs empiriques qui varient en fonction du type de pr\u00e9cipitations. Cette loi permet de convertir le taux de r\u00e9flectivit\u00e9 Z en une quantit\u00e9 de pluie R.
\nLe radar n\u2019enregistre pas uniquement les pr\u00e9cipitations mais \u00e9galement les nuages, les changements de l\u2019indice de r\u00e9fraction de l\u2019air voire les insectes.
\nMarshall et al (1947) estiment que les donn\u00e9es radar permettent d\u2019observer l\u2019intensit\u00e9 des pr\u00e9cipitations avec une pr\u00e9cision convenable jusqu\u2019\u00e0 une distance de 100km de la source d\u2019\u00e9mission.
\nAfin de confirmer les donn\u00e9es obtenues par imagerie radar un certain nombre d\u2019\u00e9tudes les ont compar\u00e9es \u00e0 des donn\u00e9es r\u00e9colt\u00e9es au sol. Ciach et Krajewski se sont pench\u00e9s sur ce probl\u00e8me en 1998. Ils sont partis de l\u2019hypoth\u00e8se selon laquelle, la variance des diff\u00e9rences des valeurs de pr\u00e9cipitations radar-pluviom\u00e8tres pouvaient \u00eatre s\u00e9par\u00e9es en deux parties : l\u2019erreur d\u2019estimation des moyennes de pr\u00e9cipitation sur la zone et l\u2019erreur de r\u00e9solution entre les mesures ponctuelles et zonales. Ils ont mis au point la m\u00e9thode ESM (error separation method) qui consiste en une robuste proc\u00e9dure permettant de s\u00e9parer les deux erreurs.<\/p>\n

Les auteurs ont montr\u00e9 que la part des radars dans les erreurs de variance augmente avec le temps d\u2019accumulation. Cependant, ils ont \u00e9galement conclu sur le fait que pour que la m\u00e9thode ESM soit plus performante un r\u00e9seau de pluviom\u00e8tre plus dense que celui dont ils disposaient devait \u00eatre mis en place.
\nRusso et al (2005) ont compar\u00e9 des donn\u00e9es obtenues par un r\u00e9seau de 32 pluviom\u00e8tres r\u00e9partis sur la ville de Rome aux donn\u00e9es fournies par un radar doppler situ\u00e9 \u00e0 15km du centre-ville. Ici les donn\u00e9es au sol ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es selon deux m\u00e9thodes : le krigeage et la m\u00e9thodes des isohy\u00e8tes. Une courbe isohy\u00e8te est le lieu g\u00e9om\u00e9trique des points sur lesquels il est tomb\u00e9 la m\u00eame quantit\u00e9 de pluie sur une p\u00e9riode donn\u00e9e. Ici les isohy\u00e8tes repr\u00e9sentent les pr\u00e9cipitations moyennes sur la zone consid\u00e9r\u00e9e.
\nLe krigeage est une m\u00e9thode d\u2019interpolation bas\u00e9e sur une pond\u00e9ration calcul\u00e9e suite \u00e0 l\u2019\u00e9tude statistique de la variabilit\u00e9 spatiale d\u2019un ph\u00e9nom\u00e8ne (ici, un champ de pluie). Cette m\u00e9thode se d\u00e9roule en trois \u00e9tapes : trac\u00e9 du variogramme, ajustement de la fonction analytique aux diff\u00e9rents points du variogramme, calcul des poids de l\u2019interpolation.<\/p>\n

Russo et al (2005) sont arriv\u00e9s \u00e0 une erreur standard entre les deux m\u00e9thodes et l\u2019imagerie radar de 31% pour la comparaison krigeage-radar et 32% pour la comparaison isohy\u00e8tes-radar. Les auteurs ont expliqu\u00e9 cette diff\u00e9rence par une densit\u00e9 de pluviom\u00e8tres encore trop faible.<\/p>\n

III) VARIABILITE DES PRECIPITATIONS A ECHELLE FINE<\/h3>\n

La variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations \u00e0 l\u2019\u00e9chelle fine est importante pour de nombreuses applications comme les bilans hydriques (Nicks 1963) ou encore les syst\u00e8mes d\u2019\u00e9vacuation d\u2019eau de pluie urbains (Russo et al 2005, Berne et al 2004).<\/p>\n

Ciach et Krajewski (2006) eux ont \u00e9tudier les facteurs de la variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations en d\u00e9ployant un r\u00e9seau de 53 pluviom\u00e8tres r\u00e9partis en 25 stations sur une surface de 10 kilom\u00e8tres carr\u00e9s. Ils ont d\u00e9compos\u00e9 les facteurs influen\u00e7ant la variabilit\u00e9 de pr\u00e9cipitations en trois parties : – la d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de temps.
\n– la d\u00e9pendance \u00e0 la distance inter-pluviom\u00e8tres.
\n– la d\u00e9pendance au r\u00e9gime de pluie.
\nLe but de leur \u00e9tude est de d\u00e9crire les coefficients de corr\u00e9lation inter-pluviom\u00e8tres comme \u00e9tant une fonction de la distance qui les s\u00e9pare pour diff\u00e9rents pas de temps et r\u00e9gimes de pr\u00e9cipitations. Pour ce faire ils ont dans un premier temps estim\u00e9 les coefficients de corr\u00e9lation de Pearson pour chaque paire de pluviom\u00e8tres. Dans un second temps ils ont ajust\u00e9 un mod\u00e8le param\u00e9trique pour chaque ensemble de coefficients de corr\u00e9lation obtenus pr\u00e9c\u00e9demment. Ils ont enfin, pr\u00e9sent\u00e9s leurs r\u00e9sultats sous forme de corr\u00e9logrammes.<\/p>\n

Les auteurs ont mis en avant le lien entre variabilit\u00e9 spatiale et temporelle des pr\u00e9cipitations et l\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019adapter la densit\u00e9 du r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres \u00e0 la r\u00e9solution temporelle souhait\u00e9e.
\nLa variabilit\u00e9 spatiale a tendance \u00e0 augmenter lors d\u2019enregistrements \u00e0 \u00e9chelle de temps tr\u00e8s fine. Il parait logique que les corr\u00e9lations inter-pluviom\u00e8tres soient plus stables \u00e0 des \u00e9chelles de temps plus longues du fait que les cumuls sont plus importants et donc les disparit\u00e9s moins grandes.
\nCes auteurs montrent \u00e9galement que la variabilit\u00e9 spatiale \u00e9volue selon le type d\u2019\u00e9v\u00e8nement pluvieux.<\/p>\n

Ici les param\u00e8tres s0 et d0 repr\u00e9sentent respectivement les param\u00e8tres de forme et d\u2019\u00e9chelle des deux orages consid\u00e9r\u00e9s. L\u2019orage (1) a donc une plus grande taille que l\u2019orage (2) si l\u2019ont consid\u00e8re ces param\u00e8tres.
\nLe type de pr\u00e9cipitations est donc important dans la variabilit\u00e9 spatiale des pr\u00e9cipitations. Un \u00e9v\u00e8nement de petite taille pr\u00e9sentera donc une forte variabilit\u00e9 spatiale lors de son passage au dessus du r\u00e9seau au sol. Cette observation est valable \u00e9galement dans la comparaison entre un \u00e9v\u00e8nement stratiforme pr\u00e9sentant g\u00e9n\u00e9ralement un param\u00e8tre d\u2019\u00e9chelle important et un \u00e9v\u00e8nement convectif de plus petite taille.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude de la variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations \u00e0 \u00e9chelle fine recquiert donc l\u2019implantation d\u2019un r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres dont la taille de la maille \u00e9l\u00e9mentaire doit \u00eatre suffisament faible pour capturer des fortes variations spatiales sur de courtes distances et ainsi pouvoir enregistrer les \u00e9v\u00e8nements convectifs avec une r\u00e9solution assez importante.
\nBerne et al (2004) ont dans leur travail \u00e9tudi\u00e9 les facteurs variabilit\u00e9 spatiale et temporelle pour proposer une maille standard pour un r\u00e9seau de pluviom\u00e8tres en fonction de l\u2019aire de la zone \u00e0 \u00e9tudier et ce pour les zones urbaines.<\/p>\n

CONCLUSION<\/h3>\n

L\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations \u00e0 haute r\u00e9solution s\u2019av\u00e8re \u00eatre particuli\u00e8rement difficile car les facteurs de contr\u00f4le des donn\u00e9es sont multiples et varient dans le temps. Le choix de la maille du r\u00e9seau \u00e0 implanter semble \u00eatre l\u2019un des points clef des diff\u00e9rentes \u00e9tudes car il d\u00e9finit la r\u00e9solution \u00e0 laquelle les \u00e9v\u00e8nements sont enregistr\u00e9s. La comparaison des donn\u00e9es obtenues avec celles issues de mesures radar peuvent \u00eatre int\u00e9ressantes dans la mesure o\u00f9 elle permet la validation de ces derni\u00e8res. Ces comparaisons ont une grande importance \u00e0 la fois scientifique mais elles sont \u00e9galement primordiales dans de nombreux domaines tels que l\u2019agriculture, la s\u00e9curit\u00e9 civile, l\u2019urbanisme, le tourisme et sont donc de ce fait, capitales d\u2019un point de vue \u00e9conomique et social. Cette \u00e9tude bibliographique a \u00e9t\u00e9 men\u00e9 afin de connaitre les r\u00e9f\u00e9rences en mati\u00e8re d\u2019\u00e9tude de variabilit\u00e9 spatiale des pr\u00e9cipitations \u00e0 l\u2019\u00e9chelle fine dans le but d\u2019effectuer un travail similaire en milieu viticole. L\u2019\u00e9tude qui sera men\u00e9e dans un milieu viticole n\u2019a pas de r\u00e9el \u00e9quivalent, il sera donc int\u00e9ressant d\u2019\u00e9tudier la variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations afin de connaitre les situations synoptiques associ\u00e9es et d\u2019\u00e9valuer ses impacts d\u2019un point de vue phytosanitaire et de bilan hydrique sur la vigne.<\/p>\n

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RESSOURCES ELECTRONIQUES:<\/p>\n

M\u00e9t\u00e9o France: Les precipitations. En ligne : 02\/12\/2011.<\/p>\n

Copyright: Basile Pauthier<\/strong><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auteur: Basile Pauthier ABSTRACT INRODUCTION Capturing rainfall with high spatial and time resolution is critical for practical as well as scientific reasons. The only way to obtain reliable measurements is to quantify rainfall by rain gauge. 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