L'objectif de cette thèse était d'apporter une approche géophysique non linéaire à l'hydrologie urbaine. Elle a visé l'étude de la mise à l'échelle et de l'intermittence de la non-linéarité des précipitations, la réalisation d'une méthode de prévision stochastique à très court terme ("nowcast"), ainsi que son application aux processus hydrologiques dans les environnements (semi-) urbains. La partie modélisation hydrologique globale concerne la vallée de la Bièvre, zone semi-urbanisée de 110 km2 dans le sud-ouest de la région parisienne. Par conséquent, trois études différentes ont été réalisées dans cette zone à l'aide de deux modèles hydrologiques : le modèle conceptuel semi-distribué InfoWorks CS appliqué sur tout le bassin versant de Bièvre ; et le modèle physique complètement distribué Multi-Hydro, développé à l'École des Ponts ParisTech, appliqué sur deux sous-bassins versants de la Bièvre. Les principaux objectifs étaient de mieux comprendre les impacts de la variabilité spatio-temporelle des données pluviométriques en utilisant deux produits (les données radar bande-C de Météo-France avec une résolution de 1 km x 1 km x 5 min, et les données radar DPSRI band-X de l'ENPC à une résolution de 250 m x 250 m x 3.41 min) comme entrées pour les modèles, et d'identifier les capacités de chaque modèle pour traiter des données à une meilleur résolution, telles que la bande-X. Ensuite, les résultats obtenus démontrent que la fiabilité des simulations hydrologiques dépend intrinsèquement des caractéristiques des données pluviométriques. De plus, les données du radar bande-X pourraient mesurer des pics de précipitations plus élevés et le modèle complètement distribué était plus sensible à une meilleure résolution des données pluviométriques. Par la suite, des données de pluie provenant des radars météorologiques situés à des endroits complètement différents (Brésil, France, Japon) ont été analysées et comparées statistiquement afin d'améliorer la compréhension générale du comportement scalant des précipitations. De plus, le théorème d'intersection a été appliqué pour mettre en évidence les impacts de la variabilité spatiale d'un réseau virtuel de pluviomètres, qui a été généré en considérant l'emplacement des centres de masse de chaque sous-bassin versant de la vallée de la Bièvre. Ainsi, il a été possible d'identifier que la fractalité du réseau virtuel a conduit à une perte d'information importante des champs de pluie, biaisant leurs statistiques. Cela indique que le processus commun (largement retrouvé dans la littérature) de calibration des données radar à l'aide de pluviomètres devrait correctement prendre en compte cette fractalité. Enfin, une nouvelle approche de prévision stochastique immédiate a été proposée, à l'aide du modèle des multifractals universels (UM) en cascades continues. Cette méthode a été appliquée aux données des radars pluviométriques de la région amazonienne brésilienne et de Paris. Bien qu'il soit encore en développement et nécessite quelques améliorations, les premiers résultats obtenus avec ce modèle de prévision présenté ici sont vraiment encourageants et corroborent une fois de plus le besoin de données à haute résolution spatio-temporelle pour faire face aux crues soudaines / The focus of this thesis was to bring a nonlinear geophysical approach to urban hydrology. It aimed the study of rainfall non-linearity scaling and intermittency, achieving a stochastic very short-range forecast (nowcast) method, as well as its application to hydrological processes in (semi-) urban environments. The overall hydrological modelling part concerned the Bièvre Valley, which is a 110 km2 semi-urbanized area in the southwest of Paris region. Therefore, three different studies were performed within this area using two hydrological models: the conceptually-based semi-distributed model InfoWorks CS over the total Bièvre catchment, and the physically-based fully-distributed model developed at École des Ponts ParisTech called Multi-Hydro over two sub-catchments. The main goals were to better understand the impacts of spatio-temporal variability of rainfall data by using two products (the Météo-France C-band radar data with a resolution of 1 km x 1 km x 5 min; and the ENPC DPSRI X-band radar data at a 250 m x 250 m x 3.41 min resolution) as input to the models, and to identify the capacities of each model to deal with better resolution data, such as the X-band one. Then, the obtained results demonstrate that the reliability of the hydrological simulations are intrinsically dependent on rainfall data features. Moreover, the X-band radar data could measure higher peaks of rainfall rates and the fully-distributed model was more sensitive to better resolution rainfall data. Afterwards, different weather rainfall radar data from completely different sites (Brazil, France, Japan) were statistically analysed and compared in order to improve the general comprehension of rainfall scaling behaviour. In addition, the Intersection Theorem was applied to highlight the impacts of spatial variability of a virtual rain gauge network. The latter was generated by considering the location of each Bièvre Valley sub-catchment mass centre. Thus, it was possible to identify that the fractality of the virtual network led to an important information loss of the rainfall fields, biasing their statistics. This indicates that the common process (largely found in literature) of radar data calibration using rain gauges should be properly take into account this fractality. Finally, a new stochastic nowcast approach was proposed, using the continuous in scale cascade Universal Multifractals (UM) model. This method was applied to weather rainfall radar data from the Brazilian Amazon region and Paris. Although it is still under development and needs some improvements, the first results obtained with this forecast model presented here in this thesis are really encouraging and once more corroborate to the need of high spatio-temporal resolution data to cope flash floods

Au cours de l’automne 2012, un réseau d’observation très complémentaire a été déployé dans la région des Cévennes pour la période d’observation spéciale (SOP) du projet HyMeX. Ce réseau d’observation a été spécifiquement élaboré afin d’étudier la structure et l’hétérogénéité des précipitations et en particulier, l’impact du relief sur cette structure. Dans un premier temps, l’analyse de la distribution des gouttes de pluie (DSD) au sol et le long d’un profil vertical à partir des observations nous permet de décrire précisément la structure des précipitations le long d’un gradient topographique. Afin de comprendre l’influence du relief sur cette structure, nous nous concentrons sur les processus microphysique associés à la structure des précipitations. Pour ce faire, nous définissons trois régimes de pluie et étudions l’évolution verticale de la DSD le long du gradient topographique. Les variations en nombre ou en taille dans la DSD peuvent être associées à différents processus microphysiques ou dynamiques. Pour finir, nous estimons la capacité d’un modèle paramétré de l’atmosphère tel que WRF à représenter la structure des précipitations et les processus associés dans une zone de montagne. / During Fall 2012, a complementary observational network has been deployed in the Cévennes region (South of France) for the Special Observation Period (SOP) of the HyMeX project. This network has been specifically designed to study the structure and heterogeneity of precipitations and, in particulat, the impact of orography on this structure. Firstly, the analysis of the Drop Size Distribution (DSD) at the ground et along a vertical profile from ground observations allow us to describe precisely the rainfall structure along a topographical gradient. In order to understand the influence of a relief on this structure, we focus our study on the microphysical process associated with the structure of precipitations. To do so, we define three rainfall regime et study the vertical evolution of the DSD along the topographical gradient. Variations in number and size of the DSD can be associated with different microphysical or dynamical process. Finally, we estimate the capacity of a bulk atmospheric model such as WRF to represent the rainfall structure and associated mechanisms above a mountainous area.

L'intensité pluvieuse est une information essentielle en hydrologie, notamment pour les bassins versants situés en zone urbaine ou montagneuse. Il est donc nécessaire de disposer, sur ces bassins, d'estimations fiables des précipitations ainsi que de prévisions de la pluie à très courte échéance. Le radar météorologique constitue une solution à ces besoins. Toutefois les radars existants aujourd'hui ne sont pas totalement adaptés à toutes les applications hydrologiques en terme de souplesse d'utilisation et de résolution spatiale et temporelle. L'utilisation de radars de configuration légère en bande X, est envisagée pour les besoins de l'hydrologie urbaine. Les conditions d'utilisation de tels radars sont à définir. Ces études proposent d'évaluer l'intérêt de l'information radar volumique et Doppler pour la prévision des précipitations à très courte échéance. La première partie de la thèse s'intéresse à la mesure du VIL par radar. Elle présente également une méthode de restitution du champ de vitesse horizontale tirant parti de la mesure Doppler. La deuxième partie de la thèse concerne la formulation et l'évaluation d'une méthode de prévision de la pluie à très courte échéance reposant sur le VIL. Cette méthode est d'abord testée à l'aide de données radar simulées afin de mettre en évidence l'intérêt des données volumiques indépendamment des erreurs de mesure. Une étude de cas réel a été ensuite menée sur des événements pluvieux de la période spéciale d'observation de MAP (Mesoscale Alpine Programme).