Validation d'un modèle physique de prévision de la température de surface du revêtement de la chaussée : intégration de données in situ et de prévisions à moyenne échéance pour l'élaboration d'informations en météorologie routière hivernale

Ensuring road safety and maintaining good traffic conditions are road managers' duties. This responsibility is being complicated during winters with harder meteorological conditions especially road-icing. To fight road-icing, it is proper to be able to foresee the temperature of roads surface. Such an approach was the framework of the studies carried out during this thesis and has been set up through a system called 'PREVIROUTE' on a semi-mountains motorway, the A75 motorway in France. The studies were based on two themes. First, the study of the system sensitivity to variables and parameters of the 24 hours term surface temperature forecasting physic model. Second, the study of the system's performances in different conditions in order to know its limits. The study of surface temperature forecasts sensitivity to variables and parameters of the model has started with the constitution of a database containing eight years of measures and meteorological forecast on the motorway A75. Then the study has been carried out in two ways. First, the connection between the forecasted meteorological variables' errors and the errors on surface temperature forecasts has been done. Then voluntary changes on the variables and parameters were made and the influence on surface temperature forecasts observed. This study allowed concluding that among the model parameters; only thermal diffusivity has a significant influence on the model. As for the atmospheric variables, it is air temperature and cloud cover which are the more important with their role in the radiation magnitude's calculation. Moreover, using the database I have evaluated the model performance in various configurations. It has been possible to distinguished three functioning phases for the model. A first diurnal phase, in which the model gives an average difference forecast of 2.5°C±3.2°C; a nocturnal phase with an average difference forecast of -0.1°C±2.1°C. And a second diurnal phase, with an average difference forecast of -1.1°C±3.8°C. I have been able to notice and demonstrate that no matter which month of forecast, road surface conditions or geographical location, these performances remain unchanged. This makes the 'PREVIROUTE' system an efficient tool, especially for the surface temperature forecast at night, a critical phase in road icing.Assurer la sécurité routière et maintenir les autorités en état de circulation est une charge qui incombe aux gestionnaires autoroutiers. Cette charge se voit compliquer en période hivernale par des conditions météorologiques difficiles dont la formation de verglas routier. Pour lutter contre ce fléau, il convient de savoir prévoir la température de la surface du revêtement de la chaussée. Une telle approche notamment mise en place au travers du système PREVIROUTE sur l'autoroute de semi montagne A75, a servi de cadre aux études réalisées au cours de cette thèse. Les études du système PREVIROUTE se sont articulées autour de deux thèmes : l'étude de la sensibilité du système aux variables et paramètres du modèle physique de prévision de la température de surface à 24 heures d'échéance qui le constitue et l'étude des performances de ce système dans différentes conditions afin d'en connaître les limites. L'étude de la sensibilité de la prévision de la température de surface aux variables et aux paramètres du modèle a commencé par la constitution d'une base de données contenant huit années de mesures et de prévisions météorologiques relatives à l'autoroute A75. Ensuite, pour cette étude il a été procédé de deux manières différentes. La première a consisté à faire la relation entre les erreurs sur les variables météorologiques prévisionnelles et celles faites sur les prévitions de la température de surface. La seconde a consisté à apporter des variations volontaires sur les variables et paramètres et d'en observer l'influence sur la prévision de la température de surface. Cette étude a permis de conclure que parmi les paramètres du modèle, seule la diffusivité thermique possède une influence considérable sur le modèle. Quant à ce qui concerne les variables atmosphériques alimentant le modèle, ce sont la température de l'air et la nébulosité qui jouent le rôle le plus important par leur intervention dans le calcul des grandeurs radiatives. Par ailleurs, j'ai évalué en utilisant la base de données constituée, la performance du modèle dans diverses configurations. Il fut ainsi possible de distinguer trois phases de fonctionnement pour ce modèle : une première phase diurne où le modèle fournit des prévisions avec un écart moyen de 2,5°C+-3,2°C, une phase noctrune où le modèle fournit des prévisions avec un écart moyen de -0,1°C+-2,1°C et une phase diurne où le modèle fournit des prévisions avec un écart moyen de -1, 1°C+-3,8°C. J'ai pu constater et démontrer que ces performances étaient inchangées quel que soit le mois de prévision, l'état de la surface de la chaussée ou le lieu géographique ce qui fait du système PREVIROUTE un outil performant pour la prévision de la température de surface spécialement en phase nocturne, phase critique en terme de formation de vergla