APPROCHE REGIONALE POUR L’ESTIMATION DES PRECIPITATIONS JOURNALIERES EXTREMES DU NORD EST ALGERIEN

  • TAMARA BENABDESSELAM Département d’Hydraulique, Université Badji Mokhtar-Annaba, BP 12, 23000 Annaba
  • HOCINE AMARCHI Département d’Hydraulique, Université Badji Mokhtar-Annaba, BP 12, 23000 Annaba

Résumé

L’information sur les valeurs des précipitations extrêmes et leurs fréquences est nécessaire pour les différents projets liés à
l’eau. Dans cette étude, l’analyse fréquentielle régionale basée sur les L-moments a été utilisée pour améliorer la qualité
d’estimation des quantiles des précipitations journalières maximales annuelles de la région située au Nord Est de l’Algérie
représentée par 50 stations de mesure. La région d’étude a été divisée en deux régions statistiquement homogènes en termes
des rapports des L-moments. Parmi les différentes distributions testées, (i) la distribution GEV (Generalized Extreme Value) a
été identifiée comme distribution régionale la plus adéquate pour la modélisation des précipitations de la région 1 caractérisée
par un climat méditerranéen et (ii) la distribution lognormale à trois paramètres (LN3) pour la région 2, sujette à un climat
semi-aride. Les courbes de croissance ont été établies pour chaque région homogène. Ainsi, les quantiles des précipitations
dans un site sont déterminés en multipliant la moyenne des précipitations par les quantiles régionaux correspondants. La
comparaison des quantiles estimés à partir de l’approche régionale et locale a montré que pour 50,4 % des stations de la région
d’étude, le modèle local sous estime les quantiles de fortes périodes de retour

 

 

Information on precipitation magnitudes and their frequencies is needed in various projects related to water. In this study, the
regional frequency analysis based on L-moments was used to improve the quality of estimating of the annual maximum daily
precipitations of the north eastern area of Algeria represented by 50 measuring stations. The investigated area was divided into
two regions statistically homogeneous in terms of L-moments ratios. Among the different tested distributions, (i) the
Generalized Extreme Value (GEV) distribution has been identified as the most appropriate regional distribution for modeling
precipitation in the northern region (region 1) characterized by a Mediterranean climate and (ii) the generalized lognormal
distribution (LN3) for region 2 of southern part subject to semi-arid climate. Growth curves, derived from the regional
distributions, were established for each homogeneous region. The growth curves shapes difference reflects the difference
between the two homogeneous regions precipitation patterns. Therefore, to estimate the different return period’s precipitation
quantiles in a given site of the region, the mean precipitation of the site has to be multiplied by the corresponding regional
quantile. Comparison of estimated quantiles given by the regional and local approach showed that for 50.4 % of stations, at-
site model underestimates the quantiles having high return periods.

Références

T.Benabdesselam & al
184
[22] Sveisson, O. G. B., Salas, J. & Duane, G. B. (2002)
Regional frequency analysis of extreme precipitation
in northern Colorado and the Fort Collins flood of
1997. J. Hydrol. Engng. ASCE. 7(1), 49-63.
[23] Versiani, B. R., De Andrade Pinto, E. J. & Bois, P.
(1999) Analyse des pluies extrêmes annuelles sur la
région de Ninas Gerais (Brésil) : modèle de
régionalisation TCEV. IAHS Publ. 255, 201-207[1] Alila, Y. (1999) A hierarchical approach for the
regionalization of precipitation annual maxima in
Canada. J Geophys Res. 104(D24), 31645-31655.
[2] Cannarozzo, M., D’Asaro, F., & Ferro, V. (1995)
Regional and frequency analysis for Sicily using the
two component extreme value distribution. Hydrol.
Sci. J. 40(1), 19-42.
[3] Djerboua, A. (2001) Prédétermination des pluies et
crues extrêmes dans les Alpes franco-italiennes.
Prévision quantitative des pluies journalières par la
méthode des analogues. Thèse de doctorat de l’Institut
National Polytechnique de Grenoble, France.
[4] Dalrymple, T. (1960) Flood frequency methods. US
Geol. Survey Water Supply Paper. 1543A, 11-51.
[5] GREHYS (1996a) Presentation and review of some
methods for regional flood frequency analysis. J.
Hydrol. 186, 63-84.
[6] Gaal, L., Kysely, J. & Szolgay, J. (2008). Region-of-
influence approach to a frequency analysis of heavy
precipitation in Slovakia. Hydrol. Earth Syst. Sci. 12,
825-839.


[7] Gellens, D. (2002). Combining regional approach and
data extension procedure for assessing GEV
distribution of extreme precipitation in Belgium. J.
Hydrol. 268,113-126.
[8] Hosking ,J. R. M. (1990) L-moments: analysis and
estimation of distribution using linear combination of
order statistics. J. Roy. Statis. Soc. B52 (1), 105-124.
[9] Hosking ,J. R. M. &. Wallis, J. R. (1993) Some
statistics useful in regional frequency analysis. Water
Resour. Res. 29(2), 271-281.
[10] Hosking, J. R. M. & Wallis, J. R. (1997) Regional
frequency analysis: an approach based on L-moments.
Cambridge University Press, Cambridge, UK.
[11] Koutsoyiannis, D. (2004) Statistics of extremes and
estimation of extreme rainfall: II. Empirical
investigation of long rainfall records. Hydrol. Sci. J.
49(4), 591-610.
[12] Kysely. J & Picek, J. (2007) Regional growth curves
and improved design value estimates of extreme
precipitation events in the Czech Republic. Climate
Research. 33, 243-255.
[13] Mora, R. D., Bouvier, C., Neppel, L. & Neel, H.
(2005) Regional approach for the estimation of low-
frequency distribution of daily rainfall in the
Lanquedoc-Roussiillon region, France. Hydrol. Sci. J.
30(1), 85-109.
[14] Mebarki, A. (2005) Hydrologie des bassins de l’est
Algérien: Ressources en eau, aménagement et
environnement. Thèse de doctorat d’état. Université
Mentouri de Constantine, Algérie.
[15] Nguyen, V. T. V., Nguyen, T. D. & Ashkar, F. (2002)
Regional frequency analysis of extreme rainfall. Water
Sci. Techn. 45(2), 75-81.
[16] Norbiato, D., Borga, M., Sangati, M. & Zanon, F.
(2007). Regional frequency analysis of extreme
precipitation in the eastern Italian Alps and the August
29, 2003 flash flood. J. Hydrol. 345,149-166.
[17] Ouarda, T. B. M., Long, M., Bobée, B., Bernier, J. &
Bois, P. (1999) Synthèse de modèles régionaux
d’estimation de crues utilises en France et au Québec.
Rev. Sci. Eau 12(1), 155-182.
[18] Ouarda, T. B.M., St-Hilaire, A. & Bobée, B. (2008)
Synthèse des développements récents en analyse
régionale des extrêmes hydrologiques. Rev. Sci. Eau
21(2), 219-232.
[19] Overeem, A., Buishand, A. & Holleman, I. (2007)
Rainfall depth-duration-frequency curves and their
uncertainties. J. Hydrol. 348, 124-134.
[20] Rousseeuw PJ (1987). Silhouettes: A graphical aid to
the interpretation and validation of cluster analysis. J.
Computat. Appl. Math. 20,53-65.
[21] St-Hillaire, A., Ouarda, T. B. M., Lachange, M.,
Bobée, B., Barbet, M. & Bruneau, P. (2003) La
régionalisation des précipitations : une revue
bibliographique des développements récents. Rev. Sci.
Eau 16, 27-54.
Comment citer
BENABDESSELAM, TAMARA; AMARCHI, HOCINE. APPROCHE REGIONALE POUR L’ESTIMATION DES PRECIPITATIONS JOURNALIERES EXTREMES DU NORD EST ALGERIEN. Courrier du Savoir, [S.l.], v. 17, mai 2014. ISSN 1112-3338. Disponible à l'adresse : >https://revues.univ-biskra.dz/index.php/cds/article/view/380>. Date de consultation : 18 avr. 2024
Rubrique
Articles