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Introduction d'outils de l'intelligence artificielle dans la prévision de pluie par radar

L'objectif de l'étude présentée est le développement d'un système de prévision de pluie par radar, qui est adapté aux besoins de l'hydrologie urbaine. Un système automatisé structuré, baptisé PROPHETIA, est présenté, dont le fonctionnement est basé sur l'observation des cellules de pluie. L'algorithme de PROPHETIA de prévision de pluie à partir d'une série d'images (I1
In), mesurées aux instants t1
tn, comprend quatre étapes: - identification et description des échos des cellules sur l'image actuelle In - appariement des cellules observées sur les images I1
In avec les échos sur l'image In - caractérisation des cellules dans l'intervalle (t1, tn) - prévision de pluie par extrapolation des caractéristiques dans l'avenir. Une technique de seuillage est appliquée pour l'identification des cellules. Pour leur appariement sur des images successives, une base de règles sous la forme d'un arbre de décision a été constituée par apprentissage automatique à partir d'exemples, qui ont été définis manuellement. La très bonne performance de la base de règles est mise en évidence par la comparaison avec les appariements manuels. La prévision de PROPHETIA repose dans un premier temps sur la seule caractéristique de l'advection des cellules. Les résultats de cette prévision sont analysés selon un nouveau critère hydrologique, baptisé TMP. La qualité atteinte par PROPHETIA est comparée à celle d'autres systèmes de prévision. PROPHETIA est surtout plus performant pour les pluies convectives. L'examen détaillé des erreurs de la prévision par PROPHETIA a révélé que leur origine provient de l'hypothèse d'absence de développement des cellules à l'horizon de la prévision. L'étude des facteurs influant sur le développement des cellules a mené à la proposition d'un modèle des cellules reliant le développement aux masses d'air alimentant la cellule. La localisation du développement des cellules de pluie convective de la base de données est possible et apporterait un gain de prévision si le taux de ce développement pouvait être prédit, comme cela a été démontré pour un échantillon de 12 pluies convectives. Or celui-ci dépend manifestement, comme l'étude des cycles de vie de quelques cellules l'a montré, de la possibilité de caractériser correctement les secteurs géographiques d'influence très différente sur la convection : une meilleure caractérisation de ces secteurs devrait être l'objectif qui suivrait celle-ci.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00520834
Date13 December 1991
CreatorsNeumann, Andreas
PublisherEcole Nationale des Ponts et Chaussées
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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