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Pluie maximum probable (HU)

De Wikhydro
Version du 19 septembre 2019 à 10:35 par Philippe Bagot (discuter | contributions)

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Traduction anglaise : Maximum likely rainfall, Probable maximum precipitation

Quantité maximale de pluie que l'on peut théoriquement attendre pendant une durée choisie pour une région donnée, pour un type de situation météorologique donné et à une période particulière de l'année. La pluie maximum probable représente la limite supérieure possible pour un événement pluvieux, et il est donc impossible de lui attacher une période de retour. Ce concept est attrayant pour la conception de certains ouvrages particulièrement sensibles de protection contre les crues, par exemple, lorsque les conséquences d'un échec seraient catastrophiques. Cette méthode est particulièrement utilisée dans les pays anglo-saxons où existent les documents cartographiques nécessaires à la régionalisation des paramètres.

Idéalement le résultat est obtenu par une approche à base physique en maximisant les principaux paramètres météorologiques qui gouvernent les précipitations : humidité de l'air, amplitude de la convergence et vitesse verticale de vent (voir Pluie), puis en calculant par un modèle simple l'intensité de précipitation produite. Dans la pratique l'estimation de la convergence et de l'ascendance maximales se révèle très problématique et la démarche adoptée est pragmatique. Pour une région donnée, on analyse les conditions météorologiques ayant conduit aux plus fortes intensités de pluie observées. On déduit de ces orages types les conditions extrêmes de convergence et d'ascendance pour la région. Il ne reste plus alors qu'à identifier les conditions d'humidité extrêmes à partir de séries de mesures de points de rosée par exemple et à supposer que les caractéristiques de l'orage type sont transposables au lieu d'étude ou à les adapter.

Si l'hypothèse de base de cette méthode ne fait aucun doute (les observations mondiales montrent qu'il existe certainement pour une durée donnée une hauteur maximale de pluie), ses difficultés d'application sont nombreuses. Elles sont essentiellement liées à la façon de maximaliser ces paramètres et au manque de référence probabiliste.

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