Approche temporelle fine des statistiques de précipitation

Fine Temporal Approach of Rain Statistics

CSTB Nantes ; Direction CAPE, BP 82341, 11 rue Henri Picherit, 44323 Nantes Cedex 03
e-mail: jean-paul.flori@cstb.fr

Résumé

Un capteur pluviométrique à réponse rapide qui enregistre les intensités de précipitation au pas de temps de 30 secondes, a été mis au point par le CSTB. Ce capteur a permis de recueillir une série d'épisodes pluvieux sur le site du CSTB de Nantes sur une période de 2 ans et 7 mois. Les données recueillies ont été utilisées pour définir des lois représentant de façon satisfaisante et simple les caractéristiques moyennes des épisodes de précipitation telles que les distributions de fréquence d'occurrence des paramètres de cumul, durée et intensité, ainsi que les distributions d'intensités de précipitations sur 30s. à l'intérieur des épisodes de pluie. Ces distributions peuvent être ainsi ajustées par des lois telles que les lois de Weibull ou log-normale. Les paramètres descriptifs des lois log-normales décrivant chaque épisode présentent une certaine constance. Cette caractérisation statistique de la pluie est ainsi directement utilisable pour la modélisation numérique ou en soufflerie de la pluie à l'échelle d'un bâtiment afin, par exemple, d'étudier le comportement hydrique d'une façade sollicitée par un épisode de pluie battante, la récupération des eaux pluviales ou le comportement d'une toiture végétalisée.

Les prochaines étapes de recherche consisteront d'une part à élargir la base des données pluviométriques sur d'autres sites pour compléter l'analyse statistique des évènements moyens , d'autre part à aborder l'étude des évènements extrêmes de précipitations ; mais aussi amorcer une approche par analyse fractale de la série temporelle constituée.

Abstract

A fast response rain gauge, able to record rain intensity down to a step time of 30 seconds and a resolution on rain depth of about 0,02 mm, was developed by the CSTB. With this rain gauge, large series of rain episodes was collected during a period of 2 years and 7 months on the CSTB site of Nantes. The collected data, representing 1345 rain episodes with depth up to 46 mm, duration up to 28 h and 10 minutes mean intensity up to 71 mm/h, were used to define statistical laws representing satisfactorily the average characteristics of the episodes of precipitation; such as distributions of occurrence frequency of the following parameters: global rain quantity, duration and mean intensity of each episode. Weibull law and log-normal law are used to fit these distributions. Characteristics of precipitation intensities on 30 seconds time steps within each rain episodes are also described by mean of log-normal law fitting on cumulative frequency distributions. Values of the descriptive parameters of the log-normal fitting laws describing each episode seem to show some interesting constant features as asymptotic behaviour with rain depth of the episode; information is also given on null intensities occurrence during episodes. A first insight is also given on the autocorrelation values tendencies during episodes, when possible. It seems to confirm the independency of rain episodes after one hour of dry period. This statistical characterization of rain can thus directly be used for numerical and wind tunnel modelling of the rain on the scale level of a building. For example, it can be used to define the hydric behaviour of a facade under an episode of driving rain, the behaviour of a green roof or drain pipe system for water storage.

The next research steps will consist, on the one hand to broaden the data base of fine temporal rainfall data on new sites, to complete the statistical average events analysis, on the other hand to approach the study of extreme precipitation events, especially at a very fine time step; but also to start a fractal analysis of the time series.