Article de recherche / Research Article

Apport de l'expertise dans la prévision hydro-météorologique opérationnelle

Providing expertise in the operational hydrometeorological forecast

CNR, 2 rue André Bonin, 69316 Lyon cedex 4, France

^* Correspondance : s.celie@cnr.tm.fr

Reçu : 1 Février 2018
Accepté : 8 Janvier 2019

Résumé

CNR, premier producteur français d'électricité d'origine 100 % renouvelable, a aménagé et exploite le Rhône le long de sa partie française. En tant que concessionnaire, CNR est en charge de plusieurs missions telles que la navigation et la production d'électricité. Pour mener à bien ces responsabilités, CNR a développé une chaîne d'outils opérationnelle réalisant les prévisions au niveau de différents aménagements du Rhône. En complément de ces outils informatiques, des prévisionnistes hydro-météorologues analysent les sorties des modèles météorologiques et hydrologiques, expertisent les résultats et affinent les prévisions. Cette communication présente comment une expertise hydro-météorologique peut compléter et enrichir une chaîne de prévision opérationnelle et met en avant les gains que cette expertise peut apporter sur la qualité des prévisions. Actuellement, la chaîne opérationnelle repose sur des prévisions déterministes, mais CNR qui a besoin d'affiner ces prévisions et d'en évaluer la fiabilité est en train de développer une chaîne de prévisions probabilistes. Ce papier montre que l'apport de l'expertise est indéniable pour ajouter de la plus-value à des modèles déterministes, mais cela sera-t-il toujours le cas dans un contexte probabiliste ?

Abstract

CNR is France's leading producer of exclusively renewable energy and the concessionary of the Rhone for hydroelectricity production, river transport and irrigation for agricultural use. CNR has developed and operates the Rhône along its French side. Anticiping the discharge evolution along the river and its tributaries are a key point for CNR to perform its activities and to provide safety control. To carry out these responsibilities, CNR has developed a complete operational chain of tools to do forecasts at various Rhône hydroelectric power plants. In addition to these numerical tools, hydro-meteorological forecasters analyze the outputs of meteorological and hydrological models, evaluate the results and refine forecasts. This paper presents how hydro-meteorological expertise can complete an operational forecasting chain and highlights the gains that this expertise can make on the quality of forecasts. The episode of January 4, 2018 will serve as an example and a support to illustrate the contribution of expertise in the CNR forecast chain. Several scores were calculated such as Nash criterion, the balance sheet criterion and the peak flow differentials to evaluate the gain brought by the expertise for this episode but also for several cases of flood. Currently, the operational chain is based on deterministic forecasts, but CNR, which needs to refine these forecasts and assess their reliability, is developing a chain of probabilistic forecasts. These new challenges are particularly important in the context of the flood forecast. This paper shows that the contribution of the expertise is undeniable to give additional profit to deterministic models. Yet will that always be the case in a probabilistic framework? CNR wishes to take up the challenge and consider the areas of intervention of the expertise as soon as the probabilistic chain is conceived.