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Laboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et Environnement Laboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et Environnement [email protected] [email protected] Analyse et modélisation de la variabilité hydro - climatique au sein du bassin Analyse et modélisation de la variabilité hydro - climatique au sein du bassin du fleuve Niger: du fleuve Niger: Apport des données satellitaires de pluie Apport des données satellitaires de pluie G. Panthou, T. Vischel , T. Lebel & G. Quantin Atelier AMMA France, 3-5 novembre 2010 Atelier AMMA France, 3-5 novembre 2010 Problématiques Problématiques Contexte Contexte Première étude : Indicateur climatologique Première étude : Indicateur climatologique Etude des extrêmes pluviométriques en Afrique de l’ouest Etude des extrêmes pluviométriques en Afrique de l’ouest Démarche Démarche Données Pluviométriques à disposition et zones d’étude Données Pluviométriques à disposition et zones d’étude SOL: SOL: - Trois sites méso-échelle AMMA-CACTH (Niger, Mali, Benin) - Données CILSS - Base de données journalières BADOPLU Satellites: Satellites: - TRMM TMPA, 3b-42, Huffman et al. (2007) - CMORPH, Joyce et al. (2004) - PERSIANN, Sorooshian et al. (2000) - EPSAT-SG, Bergès et al. (2009) • Étude de l’impact de la non stationnarité sur l’estimation des extrêmes pluviométriques grâce aux données journalières • Détermination du cadre théorique pour l’estimation de courbes IDSF • Comparaison estimation au sol et estimation satellite • Validation du modèle • Extension à une zone plus large. • Quel impact a la non stationnarité climatique observée en Afrique de l’ouest à l’échelle décennale (Lebel et Ali,2009) sur les statistiques pluviométriques et sur l’estimation d’extrêmes ? • Peut-on espérer obtenir des informations sur les extrêmes (e.g. courbes IDSF) à partir des produits satellitaires de précipitations de manière fiable? • Si non, quelle information sol doit t-on apporter (nb/station /km²) ? • Quel est le domaine de validité des courbes IDSF? Quelques résultats Quelques résultats Questions : Questions : Les courbes IDF et IDSF sont régulièrement utilisées en hydrologie opérationnelle pour le dimensionnement d’ouvrages hydrauliques. Le peu de stations disponibles pour établir de telles courbes sur l’Afrique de l’ouest incite à utiliser l’information satellite (Endreny et Imbeah 2009). Pour les courbes en une station, l’étude de Koutsoyiannis et al.(1998) propose la formulation suivante (reprise dans de nombreux articles): Mais … celle-ci ne traite pas de l’aspect agrégation spatiale. L’objectif étant de trouver une relation du type Avant cela il faut étudier la dépendance entre l’agréation spatiale et temporelle … d b T a d T i , ) ( , , x c d b T a x d T i Insuffisance des données pluviométriques au sol 1.Réseaux pluviométriques opérationnels: faible densité accès aux données pas toujours aisé données à pas de temps > journalier 2. Pluie fortement variable en Afrique de l’Ouest Inadéquation d’extension et d’échelle entre données pluviométriques au sol et définition d’indicateurs de la variabilité pluviométrique sur le bassin du fleuve Niger Mise en place de l’Observatoire du Bassin du fleuve Niger (OBN): L’Agence du Bassin du fleuve Niger (ABN) souhaite définir des indicateurs environnementaux sur le bassin du fleuve Niger. Objectifs: Obtenir des indicateurs hydro-climatiques sur le bassin du fleuve Niger: • caractérisation des extrêmes sur le bassin (sécheresse et inondation) • caractérisation de l’état hydrique du bassin (débit et humidité du sol) Estimer l’apport de la télédétection de la pluie pour définir les indicateurs hydro-climatiques • Quelle est la robustesse des estimations de différents produits? • Que peut -on en tirer pour des études climatologique, notamment sur les propriétés statistiques de la pluviométrie? • Comment coupler l’information au sol avec la donnée satellite? • Faut-il utiliser d’autre variable e.g. l’humidité du sol (Pellarin et al. 2008 , Milewski et al. 2009) pour contraindre les estimations satellites et mieux redistribuer les cumuls pluviométriques? Objectifs Objectifs Enjeux : Enjeux : • Prédétermination des inondations • Dimensionnement des ouvrages hydrauliques

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Page 1: Laboratoire détude des Transferts en Hydrologie et Environnement geremy.panthou@ujf-grenoble.fr Analyse et modélisation de la variabilité hydro - climatique

Laboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et EnvironnementLaboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et [email protected]@ujf-grenoble.fr

Analyse et modélisation de la variabilité hydro - climatique au sein du bassin du fleuve Niger:Analyse et modélisation de la variabilité hydro - climatique au sein du bassin du fleuve Niger:Apport des données satellitaires de pluieApport des données satellitaires de pluie

G. Panthou, T. Vischel , T. Lebel & G. Quantin

Atelier AMMA France, 3-5 novembre 2010Atelier AMMA France, 3-5 novembre 2010

ProblématiquesProblématiquesContexteContexte

Première étude : Indicateur climatologique Première étude : Indicateur climatologique

Etude des extrêmes pluviométriques en Afrique de l’ouestEtude des extrêmes pluviométriques en Afrique de l’ouest

DémarcheDémarche

Données Pluviométriques à disposition et zones d’étudeDonnées Pluviométriques à disposition et zones d’étude

SOL:SOL: - Trois sites méso-échelle AMMA-CACTH (Niger, Mali, Benin)

- Données CILSS

- Base de données journalières BADOPLU

Satellites:Satellites: - TRMM TMPA, 3b-42, Huffman et al. (2007)

- CMORPH, Joyce et al. (2004)

- PERSIANN, Sorooshian et al. (2000)

- EPSAT-SG, Bergès et al. (2009)

• Étude de l’impact de la non stationnarité sur l’estimation des extrêmes pluviométriques grâce aux données journalières

• Détermination du cadre théorique pour l’estimation de courbes IDSF

• Comparaison estimation au sol et estimation satellite

• Validation du modèle

• Extension à une zone plus large.

• Quel impact a la non stationnarité climatique observée en Afrique de l’ouest à l’échelle décennale (Lebel et Ali,2009) sur les statistiques pluviométriques et sur l’estimation d’extrêmes ?

• Peut-on espérer obtenir des informations sur les extrêmes (e.g. courbes IDSF) à partir des produits satellitaires de précipitations de manière fiable?

• Si non, quelle information sol doit t-on apporter (nb/station /km²) ?

• Quel est le domaine de validité des courbes IDSF?

Quelques résultats Quelques résultats

Questions : Questions :

Les courbes IDF et IDSF sont régulièrement utilisées en hydrologie opérationnelle pour le dimensionnement d’ouvrages hydrauliques.

Le peu de stations disponibles pour établir de telles courbes sur l’Afrique de l’ouest incite à utiliser l’information satellite (Endreny et

Imbeah 2009).

Pour les courbes en une station, l’étude de Koutsoyiannis et al.(1998) propose la formulation suivante (reprise dans de nombreux

articles):

Mais … celle-ci ne traite pas de l’aspect agrégation spatiale. L’objectif étant de trouver une relation du type

Avant cela il faut étudier la dépendance entre l’agréation spatiale et temporelle …

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TaxdTi

Insuffisance des données pluviométriques au sol

1. Réseaux pluviométriques opérationnels:

• faible densité

• accès aux données pas toujours aisé

• données à pas de temps > journalier

2. Pluie fortement variable en Afrique de l’Ouest

Inadéquation d’extension et d’échelle entre données pluviométriques au sol et définition d’indicateurs de la variabilité pluviométrique sur le bassin du fleuve Niger

Mise en place de l’Observatoire du Bassin du fleuve Niger (OBN):

L’Agence du Bassin du fleuve Niger (ABN) souhaite définir des indicateurs environnementaux sur le bassin du fleuve Niger.

Objectifs:

Obtenir des indicateurs hydro-climatiques sur le bassin du fleuve Niger:

• caractérisation des extrêmes sur le bassin (sécheresse et inondation)

• caractérisation de l’état hydrique du bassin (débit et humidité du sol)

Estimer l’apport de la télédétection de la pluie pour définir les indicateurs hydro-climatiques

• Quelle est la robustesse des estimations de différents produits?

• Que peut -on en tirer pour des études climatologique, notamment sur les propriétés statistiques de la pluviométrie?

• Comment coupler l’information au sol avec la donnée satellite?

• Faut-il utiliser d’autre variable e.g. l’humidité du sol (Pellarin et al. 2008 , Milewski et al. 2009) pour contraindre les estimations satellites et mieux redistribuer les cumuls pluviométriques?

ObjectifsObjectifs

Enjeux : Enjeux :

• Prédétermination des inondations

• Dimensionnement des ouvrages hydrauliques