Analyse et modélisation de l’intermittence et de la variabilité des précipitations dansune large gamme d’échelle

International audienceLes précipitations, qui constituent un des phénomènes naturels ayant un très fort impact socioéconomique,demeurent difficiles à simuler numériquement et à observer. Les échelles spatiales ettemporelles des modèles météorologiques restent largement supérieures à celles qui sont pertinentespour les précipitations. Les précipitations résultent de processus physiques non linéaires multiples, quiinduisent des caractéristiques particulières (variabilité extrême, intermittence) et rendent sonobservation complexe. La simulation statistique de champ de précipitation réaliste est un élément utilepour comprendre et modéliser les relations entre observations à différentes échelles.Le modèle multifractal universel (UMM) Schertzer et Lovejoy [1987] est adapté pour simuler deschamps géophysiques résultant de processus turbulents. Ce modèle fondé sur le modèle de cascadesmultiplicatives, prend en compte la hiérarchie des structures ainsi que leurs interactions non linéairessur une grande gamme d’échelle. Il a de plus l’avantage d’avoir un nombre limité de paramètres quiont une signification physique forte. Dans le cas de la pluie, en raison notamment de son intermittence,le spectre de la pluie est composé de plusieurs régimes d'échelle. Il s'ensuit que l'utilisation directe dumodèle UMM génère des données synthétiques qui ne présentent pas toutes les propriétés statistiquesd'une série temporelle de précipitations réelles [Verrier 2010, 2011].Les travaux présentés sont consacrés à l’utilisation conjointe de l'UMM Fractionnaly Integrated et d’un modèle de support de pluie afin de générer des séries temporelles de précipitations réalistesreproduisant les propriétés statistiques des séries observées à différentes échelles. Les donnéesutilisées pour la calibration du simulateur sont des taux de précipitations obtenue avec un disdromètreavec une résolution temporelle de 15 secondes enregistrée pendant deux ans (2008 -2010) à Palaiseau,France.La première partie de l’exposé est consacré à l’analyse des observations, nous mettons en évidencesur notre jeu de données l'indépendance entre les durées des périodes pluvieuses et celles des périodessèches . Nous sommes ainsi en mesure de caractériser les séries temporelles de pluie comme des«événements de pluie» successifs espacés par des périodes sèches. Les propriétés multifractales des« évènements de pluie » sont également estimés. Le générateur résultant de cette analyse peut simulerdes séries synthétiques de plus de 2 ans à une résolution de 15 secondes qui présentent des propriétésstatistiques à toutes les échelles similaires à celles observées [Akrour 2015]. Les modificationsnécessaires pour simuler des séries de précipitations synthétiques correspondant à d'autreslocalisations et d'autres durées seront discutées.Akrour N., Chazottes A., Verrier S., mallet C., Barthes L., Simulation of yearly rainfall time series at microscaleresolution with actual properties: Intermittency, scale invariance, and rainfall distribution Water ResourcesResearch, American Geophysical Union, 2015, 51 (9), pp.7417-7435.Verrier S., C. Mallet, L. Barthès, Multiscaling properties of rain in the time domain, taking into account rainsupport biases Journal of Geophysical Research- Atmospheres , J. Geophys. Res., 116, D20119,2011S. Verrier, L. de Montera, L. Barthès, C. Mallet, Multifractal analysis of African monsoon rain fields, takinginto account the zero rain rates problem, J. of Hydrology,pp. 389,111-120, Hydrol8798, 2010.Schertzer, D., S. Lovejoy, (1987), Physically based rain and cloud modeling by anisotropic, multiplicativeturbulent cascades. J. Geophys. Res. 92, 9692-9714