Abstract
L’estimation locale des pluies extrêmes et de leur période de retour est souvent peu précise du fait de données peu nombreuses. Le regroupement de données d’une même région permet souvent d’améliorer la précision de cette estimation. Cet article propose une approche régionale pour l’estimation des pluies journalières de fréquence rare, pour le bassin hydrographique du Cheliff (nord-ouest de l´Algérie). La première étape consiste à définir et à valider les régions homogènes de la zone d’étude. Le test d'homogénéité est basé sur la statistique H, qui compare les rapports des L-moments calculés localement à chaque station à leur moyenne sur la région considérée. La deuxième étape consiste à identifier la distribution régionale et à estimer ses paramètres par analyse du diagramme des L-moments et/ou calcul de la statistique Zdist, qui compare les rapports des L-moments régionaux à ceux de la distribution candidate. La loi GEV (« General Extreme Value »), qui a été utilisée dans plusieurs études antérieures de régionalisation des précipitations extrêmes, a été identifiée comme distribution régionale adéquate. Les paramètres de la GEV ont été calculés à l’aide de la définition des L-CV, L-CS et L-CK régionaux. La troisième étape consiste à déterminer localement les quantiles de pluie associés aux différentes périodes de retour, par multiplication du L-coefficient de variation régionale L-CV par la moyenne des précipitations journalières maximales annuelles observées au site considéré. Les pluies calculées par cette méthode, qui peut être appliquée à toute station de la zone étudiée, peuvent être significativement différentes de celles calculées par ajustement local. Les valeurs de l’erreur quadratique moyenne entre les quantiles calculés par approche régionale ou locale sont égales à 10 % pour la pluie journalière maximale annuelle décennale, et à 35 % pour la pluie journalière maximale annuelle centennale. Cette erreur diminue quand la longueur de la série locale augmente, ce qui suggère que l’approche régionale consolide effectivement l’estimation des quantiles de pluie.