Article de recherche / Research Article

Vers une production en temps réel d'intervalles prédictifs associés aux prévisions de crue dans Vigicrues en France

Towards the real-time production of predictive intervals around streamflow forecasts in Vigicrues in France

¹ Irstea, UR HYCAR, 1 rue Pierre-Gilles de Gennes, CS 10030, 92761 Antony Cedex, France
² DREAL Centre-Val-de-Loire, 5, avenue Buffon, CS 96407, 45064 Orléans, France
³ IFSTTAR, Allée des Ponts et Chaussées, CS 5004, 44344 Bouguenais, France
⁴ SCHAPI, 42, avenue Gaspard Coriolis, 31057 Toulouse, France

^* Correspondence : julie.viatge@irstea.fr

Reçu : 16 Février 2018
Accepté : 8 Janvier 2019

Résumé

La quantification des incertitudes en modélisation est un sujet ancien, mais de nombreux développements ont été réalisés au cours des quinze dernières années dans un contexte de prévision des crues, avec l'essor notamment des approches probabilistes. En France, au sein du réseau national de prévision des crues (Vigicrues), cela a conduit à la mise au point d'une méthode automatisée de quantification des incertitudes prédictives (OTAMIN) rentrant dans la catégorie des approches de post-traitement, qui génère des intervalles de confiance sur les prévisions de débit, et d'un outil d'expertise par les prévisionnistes de ces intervalles (EAO/EXPRESSO). Cet article présente les principes méthodologiques de cette démarche, en donne une illustration d'application opérationnelle récente et discute de son utilité pour des utilisateurs institutionnels et pour le grand public. Quelques perspectives d'amélioration sont avancées.

Abstract

Although quantifying uncertainties in modelling is an old topic, many developments have been made over the past fifteen years in the context of flood forecasting, mainly with the development of probabilistic approaches. In France, within the national network for flood forecasting (Vigicrues), developments have been made to propose a post-processing methodology to quantify predictive uncertainty (OTAMIN), which automatically generates confidence intervals around streamflow forecasts, and a tool that is used by forecasters to expertise these confidence intervals (EAO/EXPRESSO). This paper presents the main principles of this general approach, gives an example of its recent application in operational conditions and discusses its usefulness for the users and the general public. Some perspectives of improvement are discussed.