Bien que la prévision saisonnière soit opérationnelle depuis quelques années, son application à l’hydrologie reste encore aujourd’hui moins développée. La prévision saisonnière hydrologique peut pourtant se révéler être un outil potentiellement utile pour prévoir quelques mois à l’avance les caractéristiques hydrologiques, comme les conditions d’humidité des sols ou les débits des rivières. L’objectif de cette thèse est d’évaluer le potentiel de la chaîne hydrométéorologique Hydro-SF pour prévoir les débits et l’humidité des sols à l’échelle de la saison en France métropolitaine pour la gestion des ressources en eau, et plus particulièrement l’anticipation de sécheresses et des basses eaux. Pour cela, dans un premier temps, les différentes sources de prévisibilité du système hydrologique, ainsi que l’apport de la prévision saisonnière par rapport à une prévision climatologique, sont évaluées sur la période de 1960 à 2005 au printemps (trimestre Mars-Avril-Mai). Ces résultats, qui font l’objet d’un article publié, montrent alors qu’une part importante de la prévisibilité du système hydrologique provient : de la neige pour les bassins de montagne, de la nappe souterraine modélisée dans le bassin de la Seine, et du forçage atmosphérique pour les plaines en France. De plus, plusieurs forçages du modèle de climat ARPEGE sont comparés, et l’apport de la prévision saisonnière par rapport à la climatologie est constaté sur le Nord-Est de la France. Ensuite, compte-tenu de l’importance des forçages atmosphériques dans les résultats obtenus précédemment en zone de plaine, un travail spécifique sur la descente d’échelle des prévisions saisonnières météorologiques est réalisé. Les températures et les précipitations issues des prévisions saisonnières sont désagrégées grâce à une méthode statistique complexe : la classification par type de temps et analogues avec DSCLIM. Cette désagrégation est ainsi comparée à la méthode implémentée jusqu’à présente, basée sur une simple interpolation spatiale et des calculs d’anomalies standardisées. Ce travail sur la descente d’échelle s’effectue toujours sur la période du printemps, et permet ainsi de constater que son apport par rapport à la descente d’échelle simple auparavant utilisée reste mitigé autant pour les paramètres de surface du forçage atmosphérique que pour les variables hydrologiques. Quelques pistes d’études plus poussées sur la descente d’échelle des prévisions saisonnières sont ainsi proposées pour l’avenir. Enfin, des prévisions saisonnières hydrologiques sont réalisées pour la saison de l’été (Juin-Juillet-Août), période où ont lieu les plus fortes tensions sur les différents usages de l’eau du fait des faibles débits et des sécheresses. Ce thème est alors documenté à l’aide de quatre expériences de prévisions avec des dates d’initialisations différentes (de Février à Mai) pour évaluer la chaîne Hydro-SF sur la période de débits estivaux en France, mais aussi pour connaître la date optimale d’initialisation des prévisions et permettre la meilleure anticipation d’éventuelles sécheresses. Les résultats sont intéressants puisqu’ils montrent des scores significatifs à partir des prévisions initialisées au mois d’Avril, surtout pour les bassins en aval des montagnes dont la prévisibilité dépend de la couverture neigeuse, et le bassin de la Seine où l’influence de la nappe modélisée sur les débits des rivières augmente par rapport au printemps. Comme pour le printemps, l’apport de la prévision saisonnière pour le système hydrologique est évalué et montre une valeur ajoutée sur le Sud de la France. / Although seasonal meteorological forecasts are operational for several years, their application to hydrology remain less developed. However, seasonal hydrological forecasts can be a useful tool to forecast a few months in advance hydrological characteristics like soil moisture or river flow. The aim of this thesis is thus to evaluate the potential of the Hydro-SF hydrometeorological forecasting suite to forecast river flow and soil moisture at seasonal time scale over France, for the water resources management, especially for the anticipation of droughts and low flows. To address this goal, the different sources of predictability of the hydrologic system, and the added value of seasonal forecasts compared with climatologic forecasts, are evaluated for the spring season (March-April-May) from 1960 to 2005. The results, already published, show that an important part of the predictability comes from : the snow cover over high mountains, the large and complex aquifer simulated for the Seine catchment, and the atmospheric forcing over most plains. Moreover, differents atmospheric forcings from the climate model ARPEGE are confronted, and the added value of seasonal forecasts compared with climatologic forecasts is observed over the North-East of France. Secondly, as the importance of atmospheric forcing over most plains is seen with the precedent results, a specific work is done on downscaling. The meteorological surface parameters from seasonal forecasts are disaggregated using a complex statistic method : weather types classification and analogs with DSCLIM. This disaggregation is compared with the method implemented before with a simple spatial interpolation and calculation of standardized anomalies. This work is always realized for the spring season, and bring out that the contribution of DSCLIM compared with the simple method used before, is ambivalent for atmospheric forcing and hydrological variables. Several others investigations about downscaling of seasonal forecast are thus needed, and suggestions are done for future work. Finally, in the context of water resources management, seasonal hydrological forecasts are done for summer (June-July-August), when water uses conflicts are at a maximum because of low flows and droughts. This topic is addressed using four forecasting experiments with differents initializations (from February to May), in order to assess the potential of the Hydro-SF suite over the period of summer low flow over France, but also in order to determine the optimal initialization forecast for the best anticipation of possible droughts. Results are interesting as they show significant scores with an initialization of seasonal forecasts from April, especially for : catchment located downstream from mountains where the hydrological predictability depends on snow cover, and the Seine catchment where the importance of the contribution of the groundwater for river flow increase in summer compared with spring. In the same way that for spring, the added value of seasonal forecasting for the hydrological system is evaluated and located, for summer, in the South of France.

L’objectif des travaux de la thèse est d’étudier les propriétés statistiques de correction des prévisionsde température et de les appliquer au système des prévisions d’ensemble (SPE) de MétéoFrance. Ce SPE est utilisé dans la gestion du système électrique, à EDF R&D, il contient 51membres (prévisions par pas de temps) et fournit des prévisions à 14 jours. La thèse comportetrois parties. Dans la première partie on présente les SPE, dont le principe est de faire tournerplusieurs scénarios du même modèle avec des données d’entrée légèrement différentes pour simulerl’incertitude. On propose après des méthodes statistiques (la méthode du meilleur membre etla méthode bayésienne) que l’on implémente pour améliorer la précision ou la fiabilité du SPEdont nous disposons et nous mettons en place des critères de comparaison des résultats. Dansla deuxième partie nous présentons la théorie des valeurs extrêmes et les modèles de mélange etnous proposons des modèles de mélange contenant le modèle présenté dans la première partieet des fonctions de distributions des extrêmes. Dans la troisième partie nous introduisons larégression quantile pour mieux estimer les queues de distribution. / The thesis has for objective to study new statistical methods to correct temperature predictionsthat may be implemented on the ensemble prediction system (EPS) of Meteo France so toimprove its use for the electric system management, at EDF France. The EPS of Meteo Francewe are working on contains 51 members (forecasts by time-step) and gives the temperaturepredictions for 14 days. The thesis contains three parts: in the first one we present the EPSand we implement two statistical methods improving the accuracy or the spread of the EPS andwe introduce criteria for comparing results. In the second part we introduce the extreme valuetheory and the mixture models we use to combine the model we build in the first part withmodels for fitting the distributions tails. In the third part we introduce the quantile regressionas another way of studying the tails of the distribution.