Méthode de prévision des apports par fusion nivale appliquée à la gestion de la ressource en eau en montagne

Snowmelt inflow forecasting method for mountain water resource management

CNR - Compagnie Nationale du Rhône
e-mail: e.dommanget@cnr.tm.fr

Résumé

La gestion de la ressource en eau dans les zones de montagne est un enjeu majeur. Elle doit concilier des usages multiples : hydroélectricité, irrigation, tourisme... Evaluer le volume d'eau stockée dans le manteau neigeux est stratégique, car il contribue largement au remplissage des retenues après l'hiver.

Pour répondre au besoin d'anticiper les apports à venir liés à la fusion nivale, la Compagnie Nationale du Rhône a développé des outils de prévision pour les retenues de la SHEM. Ces outils s'appuient en particulier sur les sorties du modèle Crocus de Météo France. Développé pour la prévision des risques d'avalanche, Crocus permet de calculer l'équivalent en eau du manteau neigeux (EEN). L'EEN permet d'estimer le volume d'eau stockée sous forme de neige. L'analyse des corrélations entre les estimations d'EEN et les apports observés a permis de valider l'utilisation de Crocus pour la prévision des apports.

Un modèle de prévision d'apports fondé sur le principe degré-jour a été développé. Il est initialisé par les sorties Crocus et utilise des reconstitutions stochastiques de variables climatologiques compatibles avec les tendances saisonnières prévues pour simuler l'évolution du manteau neigeux. Le modèle est utilisé en opérationnel depuis 2012 et permet d'adapter la gestion de la ressource en eau en fonction des prévisions.

Après une présentation du contexte et de la méthodologie mise en œuvre, nous détaillons les résultats obtenus en 2012 et 2013 pour le Lac de l'Oule (Vallée de la Neste d'Aure, Hautes-Pyrénées).

Abstract

Water supply management is becoming more and more specific, especially in managing complex uses of mountain water reservoirs: hydroelectricity, agriculture or tourism. Those challenges imply to care about the reservoirs filling. Snow storage and melting represent a big part of the reservoirs storage from spring to summer. Our aim is to assess snow storage capacity and to forecast its melting timing. So as to develop such models, different sorts of data have been used: historical series of reservoirs provisions flows, hydrometeorological data from the valley power plant station, snow water equivalent simulated by Crocus, the Météo France avalanche risk forecasting model.

Crocus datasets are spatialized on the whole catchment using an appropriate digital elevation model. The use of this Crocus snow water equivalent data has been validated through analysis of its correlation with observed inflows. Indeed, snow melt water flows deduced from Crocus fit well with inflows from February to July. Thus, a snowmelt inflows forecasting model based on a conceptual degree-day method and initialized with Crocus data has been developed. It uses temperature and precipitation data to calculate the snow cover and the hydrological flows of mountains catchments. Historical meteorological data are employed to generate a hundred of artificial random new series in order to deliver a probabilistic flow forecast. These chosen data match to seasonal meteorological trends, provided by CNR forecasters. Also, uncertainties from model settlement have been introduced to perform the probabilistic forecast.

The degree-day model, which presents 8 parameters, has been calibrated on 1994-2010 historical data and validated on years 2012 and 2013. This model was developed in 2011 on the Oule lake catchment. It has been used operationally since 2012 and operational feedbacks are hopeful. Indeed, results are good and forecasted meteorological trends help to get better forecasting. Forecasts for the years 2012 and 2013 are presented, since those years are of particular interest regarding water resource management, because of their, respectively, unusually dry and snowy climatology.