Mieux prévoir les crues nivales : Evaluation de prévisions probabilistes de débit sur des bassins versants de montagne français

La prevision hydrologique presente des enjeux considerables concernant la securite des personnes et des biens, ainsi que la gestion des ressources en eau. Bien prevoir les debits est essentiel pour prendre les bonnes decisions. Certains types de bassins versants presentent cependant des defis particuliers : c'est notamment le cas des espaces montagneux, ou l'importante presence de neige et les difficultes de mise en place de reseaux de mesures compliquent la simulation des debits. Cette etude vise a evaluer l'amelioration apportee par l'integration d'un module neige au sein d'un modele de prevision hydrologique. Le module Cemaneige et le modele de prevision hydrologique GR3P ont ete utilises, les deux etant des outils developpes au Cemagref. Une analyse comparative des modeles de prevision GR3P (sans module neige) et GR5P (GR3P avec module neige) a ete realisee au pas de temps journalier et sur un echantillon de 176 bassins versants francais situes dans des massifs montagneux. Les modeles hydrologiques utilisent en entree quatre annees de previsions de precipitation du systeme de prevision d'ensemble PEARP de Meteo-France (2005 a 2009). Onze scenarios equiprobables de debits sont prevus a chaque jour et pour deux echeances de prevision (j+1 et j+2). Les debits prevus sont evalues par rapport aux debits observes de la banque HYDRO. Les resultats montrent que le modele GR5P est globalement plus performant que sa version sans traitement du stockage et de la fonte de la neige. GR5P demontre toute son utilite lorsque l'echeance de prevision augmente. La differenciation des bassins versants en regimes hydrologiques a montre que l'apport du module neige est considerable pour les regimes de type nival. Cependant, ces bassins obtiennent encore des criteres de performance inferieurs aux bassins versants les moins influences par la neige : le module neige, bien qu'appreciable, ne permet pas a lui seul de combler le fosse entre la modelisation de ces differents types de bassin. / Hydrological forecasting presents considerable challenges concerning the protection of people and properties, as well as the management of water resources. Good streamflow estimates are essential to make the right decisions. However, certain catchments present particular challenges: this is the case of mountainous areas, where the occurrence of snow and the difficulties of implementing observational networks complicate the modelling of flows. This study aims at evaluating the improvements from the integration of a snow module to a hydrological forecasting model. The Cemaneige snow routine and the GR3P hydrological model, both tools developed at Cemagref, were used. A comparative analysis of the two models GR3P (without snow modelling) and GR5P (GR3P with snow modelling) was performed at daily time steps and on a sample of 176 French catchments located in mountainous areas. The hydrological models are driven by four years of PEARP precipitation ensemble forecasts from Meteo-France (2005-2009). Eleven equally probable scenarios of streamflow are predicted daily and to two forecasting lead times (d+1 and d+2). Forecast discharges are evaluated against observed discharges from the Banque HYDRO database. The results show that the model GR5P is globally more efficient than the model version without treatment of snow storage and melting. The improvement becomes more significant when the forecasting lead time increases. The classification of catchments according to their hydrological regimes showed that the contribution of the snow routine is significant for nival regimes. However, the performances on snow-affected catchments remain significantly lower than the performances on catchments less influenced by the snow: the snow routine, although important, does not allow in itself to fill the gaps between the modelling of these different types of catchments.