Modélisation spatio-temporelle des chutes et hauteurs de neige extrêmes dans les Alpes françaises par processus max-stables

Gilles Nicolet, Irstea, Oct. 2013 - Oct. 2016
Bilan Thèse

Doctorant : Gilles Nicolet, Irstea, Oct. 2013 - Oct. 2016, thèse soutenue le 16 juin 2017
Direction : Nicolas Eckert (Irstea) et Samuel Morin (GAME-CNRM, Centre d’étude de la neige)
Comité de suivi : Juliette Blanchet (LTHE)
Financement : 50% Labex OSUG@2020, 50% Irstea
Ecole doctorale : Terre-Univers-Environnement

Sujet de thèse

Les événements neigeux extrêmes sont parmi les risques naturels les plus importants dans les régions montagneuses. Des tempêtes de neige peuvent interrompre les trafics routiers, ferroviaires et aériens. Les précipitations neigeuses extrêmes sont capables de provoquer des effondrements en surchargeant les bâtiments et causer des inondations pendant les fontes. De très grandes hauteurs de neige accompagnées de vents forts et de manteaux neigeux instables favorisent les déclanchements d’avalanches. Par ailleurs, les hauteurs de neige extrêmes sont aussi utiles pour évaluer la quantité d’eau stockée dans le manteau neigeux.
Pour pouvoir extrapoler au-delà de la plus haute valeur observée, la théorie des valeurs extrêmes offre un cadre théorique approprié. L’approche utilisée est celle des maxima par blocs en modélisant les maxima annuels de précipitations neigeuses et de hauteurs de neige à travers la loi GEV (Generalized Extreme Value). La dépendance spatiale est prise en compte à travers les processus max-stables qui généralisent la théorie des valeurs extrêmes au cas multivarié spatial. Ils fournissent des modèles permettant d’extrapoler spatialement afin de faire des prédictions aux endroits où il n’y a pas d’observations.
Les processus max-stables ont été très récemment appliqués aux hauteurs de neige dans les Alpes suisses et aux précipitions neigeuses dans les Alpes françaises. Trois modèles classiques de processus max-stables ont été utilisés (Smith et Schlather dans les deux cas, et Brown-Resnick pour les Alpes françaises). Les coordonnées spatiales ont été utilisées comme covariables pour les paramètres de la loi GEV. Les modèles utilisés ont permis de construire des cartes de niveaux de retour. Ces travaux ont aussi montré les avantages de tenir compte de l’anisotropie spatiale ainsi que les différences entre les précipitations et les hauteurs de neige. En effet, l’évolution spatiale des hauteurs de neige est plus lisse que celle des précipitations neigeuses.
Ce travail de thèse se propose de considérer ces deux variables simultanément afin d’approfondir l’étude de leurs différences. Il utilise des jeux de données étoffés fournis par Météo France d’observations (stations Nivoses, mesures nivo-météorologiques) et de réanalyses (SAFRAN et Crocus). En plus des processus max-stables déjà appliqués (Smith, Schlather, Brown-Resnick), d’autres modèles sont considérés (Geometric Gaussian, Extremal-t), et confrontés à d’autres approches d’analyse spatiale des précipitations extrêmes, plus simples (surfaces de réponse) ou basés sur des philosophies différentes (modélisation non paramétrique des queues de distribution). Dans le contexte actuel de changement climatique, les hypothèses de stationnarité sont discutables. Des modèles spatio-temporels sont donc également utilisés afin de prendre en compte et d’évaluer des possibles tendances dans le temps, au niveau des marges comme de la dépendance. De même, d’un point de vue géophysique, les gradients altitudinaux et les variations de la dépendance en fonction du type d’épisode seront spécifiquement étudiés.

Principales étapes du déroulement du travail de thèse

 1. Travail « préparatoire »

  • Détermination des jeux de données les plus appropriés pour les précipitations et les hauteurs de neige (choix des stations, de la période considérée…) ;
  • Recherche bibliographique sur les modèles non stationnaires et spatio-temporels en théorie des valeurs extrêmes.

 2. Travail « méthodologique » et évaluation du risque

  • Traitement de l’altitude (pondération vis-à-vis de la latitude et de la longitude, données prises à altitude constante…) ;
  • Pour chaque jeu de données, détermination du meilleur modèle spatio-temporel max -stable (choix des modèles de processus max-stables, du traitement des covariables spatiales…) ;
  • Construction de cartes de niveaux de retour ;
  • Comparaison avec les résultats d’autres approches spatiales possibles.

 3. Exploitation géophysique

  • Mise en évidence des éventuelles tendances temporelles ;
  • Mise en évidence des gradients altitudinaux ;
  • Comparaison entre les résultats concernant les chutes et hauteurs de neige ;
  • Mise en évidence des variations selon la typologie des épisodes nivo-météorologiques.

Mis à jour le 11 avril 2018