Contribution à la Tâche 5 : calcul de hauteur des niveaux d’eau...

CNRS – Laboratoire de Géographie Physique (UMR N° 8591)

P.A. Pirazzoli Meudon, octobre 2006

Projet DISCOBOLE

Contribution à la Tâche 5 : calcul de hauteur des

niveaux d’eau extrêmes sur le littoral français

CNRS –Laboratoire de Géographie Physique (UMR N° 8591)

Projet Discobole

Contribution à la Tâche 5 : calcul de hauteur des niveaux d’eau extrêmes sur le littoral français

Paolo Antonio Pirazzoli

Meudon, octobre 2006

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Table des matières

Résumé……………………………………………………….…..3 1. Introduction : Contexte – But de l’action…………….…….4 2. Estimation des temps de retour des niveaux extrêmes de marée...……………………………………………4 2.1. Méthodologie employée……. …………………………...5 2.2. La détermination du coefficient de correction…………...7 2.2.1. La distribution des surcotes/décotes les plus élevées dans des bandes équiprobables de la marée astronomique..…7 2.2.2. Les effets saisonniers……………………………………..….11 2.2.3. Détermination du coefficient de correction Cc………...…23 3. Estimation des temps de retour (côtes atlantiques et de la Manche)……………………………………………….24 3.1. Résultats de l’application de la méthode des proba- bilités combinées et relatives corrections empiriques……..25 1. Saint-Jean-de-Luz ……………………….……….………..26 2. Boucau (Bayonne) ……………………………….….…….27 3. Arcachon, Eyrac ………………………………….…….…28 4. Le Verdon, Port-Bloc …………………………….…….…29 5. La Rochelle ………………………………………....…….30 6. Les Sables-d’Olonne……………………………….….…..31 7. Saint-Gildas ……………………………………………....32 8. Saint-Nazaire………………………………………….…..33 9. Port-Tudy …………………………………………..…..…34 10. Le Crouesty …………………………………………..….35 11. Concarneau ……………………………………………...36 12. Brest …………………………………………………..…37 13. Le Conquet …………………………………………..…..38

14. Roscoff ………………………….…………………….…….39 15. Saint-Malo & Saint-Servan…………………..…………..….40 16. Cherbourg ……………………………………………..…….41 17. Le Havre …………………………………………..………...42 18. Dieppe …………………………………………...…………..43 19. Boulogne ………………………………………...…………..44 20. Calais …………………………………………………...……45 21. Dunkerque …………………………………………...………46 3.2. Comparaisons avec la distribution GEV et avec la méthode de Gumbel………………………………………..…48 3.3. Quelques considérations sur la précision des estimations du niveau de la mer…………………………………….…….57 4. Estimation des temps de retour en Méditerranée…………...58 4.1. Résultats…………………………………………………..59 22. Marseille ………………………………………...…………..63 23. Toulon …………………………………………...…………..65 24. Nice ………………………………………………...………..66 25. Monaco ………………………………………………...…….69 26. Ajaccio ……………………………………………………….68 27. Banyuls ………………………………………………...…….69 28. Port-Vendres ……………………………………………...….70 34. Sète ………………………………………………………...…71 36. Salins de Giraud………….…………………………...………73 3.2. Comparaisons avec la distribution GEV et avec la méthode de Gumbel…………………………………………..75 5. Conclusions……………………………………………………..81 6. Références bibliographiques…………………………...……...92

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Résumé Ce rapport propose une estimation pour les hauteurs d’eau maximales sur les sites marégraphiques du littoral de l’Hexagone à l’horizon

des années 2050 et 2100. Les valeurs marégraphiques maximales et minimales du passé on été d’abord analysées avec la méthode JPM (joint probabilities method)

des probabilités combinées (Pugh et Vassie, 1979, 1980), qui est la seule qui permette une estimation de ce type pour les séries de mesures de quelques années seulement. Cette première approche a permis de constater que la méthode tendait à surestimer, pour les extrêmes, les hauteurs de retour. L’analyse statistique a indiqué, parmi les causes possibles de cette surestimation, les interactions entre la marée et les surcotes, de même que des effets saisonniers. Des coefficients de correction empiriques, déduits des données elles mêmes, ont permis de corriger, en partie, cette surestimation. Cependant ces effets sont très variables d’un site à l’autre, vraisemblablement en fonction de facteurs locaux comme la topographie et l’exposition aux vents et à la houle, et sont souvent insuffisants pour expliquer entièrement la surestimation observée. Nous avons donc opté, à chaque station marégraphique, pour la détermination de coefficients de correction (Cc) (pour les extrêmes maximaux et pour les extrêmes minimaux), déduits des données elles mêmes, de manière à faire correspondre aux niveaux maximum et minimum mesurés un temps de retour égal à la durée de la totalité des enregistrements disponibles. Cette méthodologie est nouvelle et encore inédite.

Pour les séries les plus longues, les résultats trouvés ont été comparés à ceux qu’auraient été déduits avec les analyses d’une distribution GEV (Generalized Extreme Values) (Coles, 2001) et avec la méthode de Gumbel (1954). Cette comparaison a confirmé l’acceptabilité des coefficients de correction (Cc) trouvés empiriquement, qui de ce fait ont été appliqués également aux séries les moins longues.

Pour les côtes de la Méditerranée, où la faiblesse de la marée ne permet pas le calcul de coefficients de correction d’interaction entre la marée et les surcotes, ni celui de coefficients de saisonnalité significatifs, les coefficients de correction Cc ont de nouveau été déterminés et appliqués. Il faut noter qu’en Méditerranée les surcotes sont prédominantes par rapport à la marée. De ce fait, les valeurs extrêmes trouvées par la méthode des probabilités combinées dépendent étroitement des surcotes observées. Pour les séries de valeurs de quelques années seulement, au cours desquelles aucun événement exceptionnel ne serait survenu, il peut en résulter un risque de sous-estimation des niveaux extrêmes à plus longue échéance. Lorsque les données disponibles n’étaient pas suffisantes pour calculer les coefficients de correction Cc, nous avons proposé d’utiliser, en première approximation, la méthode des probabilités combinées non corrigée, au moins à titre indicatif.

Enfin, après la détermination des niveaux d’eau extrêmes correspondant à des temps de retour de 10, de 50 et de 100 ans dans chaque

station marégraphique du littoral français, nous avons tenu compte des tendances récentes de variation du niveau de la mer, des surcotes et des éléments météorologiques significatifs, qui avaient été déterminés dans des rapports précédents (Pirazzoli 2005a,b), de même que des estimations les plus récentes du GIEC (IPCC, 2001) pour les variations globales du niveau du niveau marin prévues au cours de ce siècle. Ceci a permis de tenter une estimation des niveaux d’eau extrêmes statiques pour les années 2050 et 2100.

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1. Introduction : Contexte – But de l’action

En réponse à l’appel à propositions « Vulnérabilité des infrastructures vis-à-vis du changement climatique » émis par le Ministère de

l’Equipement, des Transports, du Logement, du Tourisme et de la Mer, les départements LNHE et SPE d’EDF R&D, associés au CETMEF, à l’Université de Bretagne Occidentale et au Laboratoire de Géographie Physique (CNRS), ont soumis une proposition de programme de travail intitulé DISCOBOLE (Données pour le dImensionnement des Structures Côtières et des Ouvrages de BOrd de mer à Longue Echéance). L’objectif de ce projet est d’estimer l’évolution à long terme (50 ans) de certaines conséquences du changement climatique sur le climat maritime et côtier, afin d’améliorer le dimensionnement et la gestion à long terme des ouvrages d’eau (digues, brise-lames, etc.).

Dans le cadre de ce projet, le Ministère de l’Ecologie et du Développement Durable (MEDD), Direction de la Prévention des Pollutions et des Risques, a signé le 20 février 2004, avec les participants au projet DISCOBOLE, la Convention N° CV04000024 faisant l’objet d’un financement des Tâches 1 et 3 du projet. La Tâche 1 concerne la capitalisation des données existant en météorologie (pression atmosphérique, amplitude et direction du vent à 10 m et en climatologie marine (paramètres de houle et niveaux moyens du plan d’eau) sur les dernières décennies et sur l’ensemble du littoral français. La Tâche 3 concerne la détermination, par des méthodes d’analyse statistique, de tendances sur les données réunies, de façon à mettre en évidence un éventuel effet du changement climatique et à le quantifier selon les sites géographiques.

Le présent document, qui est l’un des livrables du projet, constitue le rapport de la contribution du Laboratoire de Géographie Physique du CNRS à la Tâche 5, en appliquant aux séries marégraphiques disponibles diverses techniques statistiques afin d’obtenir une estimation des temps de retour et des hauteurs de retour pour les niveaux extrêmes extrapolables à l’horizon 2050 ou 2100.

2. Estimation des temps de retour des niveaux extrêmes de marée

Les méthodes généralement utilisées pour estimer les temps de retour des extrêmes de données hydrologiques ou météorologiques (extrêmes par bloc, méthode à seuil, maxima annuels (Gumbel)) sont fondées sur un certain nombre d’hypothèses : 1) que les données représentent des variables aléatoires; 2) que la distribution initiale à partir de laquelle les extrêmes ont été obtenus et ses paramètres ne changent pas d’un échantillon à l’autre (pas de périodicité ni de tendance) ; 3) que les extrêmes observés proviennent d’échantillons de données indépendantes.

Aucune de ces hypothèses n’est pleinement satisfaite par les enregistrements marégraphiques disponibles, parce que : 1) il y a des données manquantes, parfois nombreuses ; 2) les hauteurs de marée dépendent d’un certain nombre de périodicités (semi-diurne, diurne, déclination lunaire, etc.) ; en outre l’existence de tendances, qu’elles soient d’origine climatique (eustatisme, changement climatique), régionale (tectonique, isostasie) ou locale (subsidence de la station marégraphique) est probable ; 3) des facteurs saisonniers accentuent la variabilité des

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enregistrements marégraphiques ; enfin 4) si on considère uniquement des extrêmes annuels, les séries disponibles doivent être suffisamment longues. Gumbel (1954), dans ses exemples, fournit des coefficients numériques permettant de calculer les moyennes attendues ou les écarts moyens seulement pour des échantillons d’au moins 20 extrêmes annuels et des coefficients approximatifs pour au moins 13 extrêmes annuels, alors que peu de stations marégraphiques françaises disposent d’un nombre suffisant d’années ne comportant pas de lacunes significatives.

Nous avons donc appliqué une approche empirique différente. 2.1. Méthodologie employée

La méthode utilisée constitue un développement de la méthode des probabilités combinées (JPM : joint probabilities method) proposée par Pugh et Vassie (1979), qui sera vérifiée de manière empirique dans la suite. La méthode JPM (Probabilités combinées)

Cette méthode part de la constatation que le niveau de la mer résulte en chaque instant de la superposition, au-dessus du niveau moyen de la mer, de la marée astronomique et des effets météorologiques (surcotes/décotes). En supposant que ces deux phénomènes sont largement indépendants, il est possible de combiner la probabilité des diverses hauteurs de la marée astronomique et celle des surcotes/décotes pour aboutir à la probabilité des niveaux extrêmes et à leur temps de retour (= probabilité-1). Les résultats seront utiles aussi bien pour les niveaux extrêmement hauts (projets de ports et de défenses littorales) que pour les niveaux extrêmement bas, plus rarement étudiés, mais également indispensables pour la navigation et pour l’alimentation en eau des zones urbaines et industrielles.

Un avantage non négligeable de cette approche est que les hauteurs extrêmes trouvées sont indépendantes des variations du niveau relatif moyen de la mer, puisque la marée astronomique peut tenir compte de ces variations et que les surcotes/décotes sont calculées par définition en fonction du niveau moyen de la mer de l’année considérée. De ce fait, les effets des variations éventuelles du niveau relatif moyen de la mer, passées ou prévisibles pour le futur proche, pourront être considérés à part et additionnés aux (ou soustraits des) extrêmes trouvés.

Un autre avantage de cette approche est qu’en utilisant des mesures horaires on dispose, pour chaque année, d’un grand nombre de valeurs, si bien que la crédibilité statistique des résultats s’en trouve renforcée même si les années disponibles sont peu nombreuses. De même, l’existence de lacunes dans les données n’a aucune conséquence si ces lacunes ne correspondent pas systématiquement aux mêmes périodes de l’année. D’après Dixon et Tawn (1994), cette méthode est la seule permettant des résultats fiables pour des périodes d’enregistrement courtes, bien qu’elle soit étroitement dépendante de la période d’observation (qui peut ne pas inclure des surcotes/décotes exceptionnelles) et risque de ce fait de sous-estimer les niveaux correspondant à des longues périodes de retour.

Ainsi, avec cette méthode, la probabilité d’un niveau de 8 m sera la somme de toutes les probabilités de surcote/décote et de marée astronomique qui peuvent produire un niveau de 8 m. Par exemple, en distribuant les valeurs disponibles (comme pour les côtes atlantiques et celles de la Manche, dans la suite de ce rapport) dans des bandes de hauteur de 0,1 m, une hauteur de 8 m pourra être le résultat d’une marée de 8,0 m avec une surcote de 0,0 m ; d’une marée de 7,9 m avec une surcote de 0,1 m ; d’une marée de 8,1 m et avec une décote de –0,1 m ; d’une marée de 7,8 m avec une surcote de 0,2 m, etc.

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Plus exactement, pour chaque station marégraphique, si on appelle N le nombre de valeurs horaires disponibles pour la marée astronomique (M) et pour les surcotes/décotes (S), le nombre d’années entières disponibles, quelles que soient les lacunes (si elles ne sont pas systématiques), sera A=N/8766 (nombre moyen d’heures dans une année). En appelant Mi le nombre de valeurs de la marée qui se trouvent dans la bande altimétrique i, et Sj le nombre de surcotes/décotes qui se trouvent dans la bande altimétrique j, la probabilité que les valeurs de la bande i soient dépassées aura un temps de retour RMi [1] RMi = (Mi A-1)-1 et le temps de retour (en années) RSj des valeurs Sj sera [2] RSj = (Sj A-1)-1 Les valeurs Ek des niveaux extrêmes de la bande k= i+j (par bandes de 0,1 m) seront obtenues en combinant les probabilités de toutes les bandes Sj avec celles de toutes les bandes Mi et leur temps de retour REk sera [3] REk = [Σ(Mi A-1 * Sj N-1)]-1 ou, ce qui revient au même, REk = [Σ(Sj * Mi)]-1 * N²/8766 où la sommation s’étend à tous les couples i and j qui s’additionnent afin de trouver l’extrême Ek et * indique une multiplication.

Une méthode de ce type, combinant la probabilité des hauteurs de pleine mer avec celle des surcotes maximales selon une loi de Gumbel modifiée a été déjà utilisée par Simon (1994, 2002) pour cartographier les lignes d’égale hauteurs de pleines mers le long des côtes de la Bretagne et de la Manche pour des temps de retour allant de 5 à 100 ans. Simon (1994) a appliqué la méthode des probabilités combinées non pas aux marées astronomiques horaires mais aux pleines mers, tandis que la probabilité des surcotes à marée haute était estimée avec la méthode de Gumbel.

Tawn et Vassie (1989) ont reconnu à la méthode des probabilités combinées quelques faiblesses. En effet, avec cette méthode, il n’est pas possible de calculer la probabilité de niveaux marins plus élevés que la somme de la plus forte surcote combinée à la marée astronomique la plus élevée. Cependant, si ce problème est réel pour les côtes où la hauteur de la marée est faible par rapport à la hauteur des surcotes (par exemple en Méditerranée), ce n’est généralement pas le cas pour les côtes atlantiques et de la Manche, où la marée prédomine sur les surcotes, permettant de calculer des niveaux de très faible probabilité (donc des temps de retour très élevés), même sans utiliser la totalité de valeurs extrêmes disponibles.

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Une deuxième faiblesse, du point de vue statistique, provient de l’imparfaite indépendance des valeurs des surcotes/décotes de celles de la marée. En effet, si les niveaux les plus élevés de la marée astronomique dépendent essentiellement de l’astronomie, les niveaux extrêmes observés dépendent de fortes surcotes/décotes mais aussi de la marée. Il sera montré dans la suite qu’en tenant compte des possibilités d’interaction entre la marée et les surcotes/décotes et des effets de la saisonnalité, qui sont le plus souvent négligés (Coles et Tawn, 2005), la méthode des probabilités combinées peut aboutir, après des corrections, à une estimation généralement satisfaisante des temps de retour des niveaux extrêmes. 2.2. La détermination de coefficients de correction

Avant d’appliquer la méthode des probabilités combinées, il a semblé utile de vérifier dans quelle mesure l’hypothèse qui prévoit l’indépendance des hauteurs astronomiques de la marée de celles des surcotes/décotes était valable. Chaque série marégraphique disponible a été soumise à deux types de vérification : a) la distribution réelle des surcotes/décotes les plus élevées dans des classes équiprobables de la marée astronomique et b) les effets de la saisonnalité sur les possibilités de coïncidence de marées astronomiques extrêmes avec des surcotes/décotes extrêmes. 2.2.1. La distribution des surcotes/décotes les plus élevées dans des bandes équiprobables de la marée astronomique

Simon (1994) a déduit de l’analyse des écarts types entre des surcotes-décotes en fonction des hauteurs de pleines mers, que les surcotes

sont indépendantes des hauteurs de marée prédites le long des côtes françaises. Coles et Tawn (2005, p. 418) sont d’accord pour estimer que les les pleines mers et les surcotes/décotes qui y coïncident « can reasonably be treated as independent ». Les résultats de Simon sont remarquables d’un point de vue pratique et d’ingénieur, parce qu’il peut être utile de considérer uniquement les hauteurs maximales, quelle que soit leur origine. Cependant, ne tenant pas compte des effets saisonniers et en appliquant aux surcotes la méthode de Gumbel, ils aboutissent généralement à une légère sous-estimation des temps de retour (ou, si l’on préfère, à une légère surestimation des hauteurs de retour).

Une différence fondamentale de notre approche est qu’elle considère séparément les valeurs réelles de toutes les surcotes horaires et de toutes les hauteurs horaires de la marée astronomique plutôt que leurs écarts type. Cette différence est loin d’être sans importance, puisque nous avions remarqué dans un travail précédent dans la mer Adriatique (Canestrelli et al., 2001) que d’importantes surcotes pouvaient se développer à des moments différents de ceux de la pleine mer. De ce fait, notre approche se fonde sur une méthodologie différente et sur un échantillonnage différent (les données horaires au lieu des niveaux des pleines mers, soit un nombre de données douze fois plus élevé).

En eau peu profonde, lorsqu’il y a interaction entre la marée et les surcotes, l’effet quadratique du frottement contribue à amortir la surcote lors des hauts niveaux de la marée, tandis que d’autres termes non linéaires d’eau peu profonde produisent une amplification de la surcote à marée montante (Tawn et Vassie, 1989). Conformément à la vérification proposée par Pugh et Vassie (1980), nous avons reparti, pour chaque

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station, les valeurs horaires de la marée astronomique en cinq bandes de 20 centiles chacune. Si les surcotes et la marée étaient des variables indépendantes, le nombre de surcotes dépassant un niveau donné, u, devrait être le même dans chaque bande. Par contre, en cas d’interaction, les surcotes les plus élevées seraient plus nombreuses dans les bandes centrales que dans la bande supérieure. En prenant pour u la valeur du 99,9ème centile de la distribution de l’ensemble des surcotes et décotes, les résultats du test sont résumés dans le Tableau 1.

La valeur du 99,9ème centile des surcotes a été choisie parce qu’elle laisse en moyenne au-dessus d’elle, sur les côtes atlantiques, au moins un tiers de la hauteur des surcotes (41% en moyenne, 19 à 51% selon les stations, montrant une forte variabilité d’un site à l’autre), alors qu’avec un centile différent (99,8, ou 99,0) la queue supérieure des surcotes serait trop longue et moins significative pour les niveaux extrêmes. Le 99,9ème centile donne des indications utiles, mais il est probable qu’avec des centiles différents les résultats ne seraient pas identiques.

On peut observer que la distribution des surcotes ≥99,9ème centile dans les cinq bandes considérées est très variable d’une station à l’autre. En particulier, le nombre observé dans la bande supérieure est généralement inférieur au nombre attendu : d’au moins deux fois à Arcachon, à La Rochelle, à Cherbourg et au Havre, d’au moins trois fois à Port-Bloc et à Concarneau, six fois à Boucau, à Dieppe et à Calais, huit fois à Dunkerque et même de 11 fois à Boulogne. Uniquement à Saint-Jean-de-Luz on observe un nombre de présences supérieur au nombre attendu (24 contre 21,4).

Un test de χ² montre que la probabilité de 95% d’absence d’interaction (χ²4 ; 0,95=9,49) n’est atteint qu’à Saint-Jean-de-Luz, au Crouesty et à Concarneau ; cependant les enregistrements des deux dernières stations sont brefs. Dans la dernière colonne du Tableau 1 nous avons défini un coefficient C99,9 qui tient compte de la présence des surcotes observées les plus élevées dans les bandes les plus élevées de la marée astronomique. Ce coefficient a été calculé en divisant le nombre de surcotes ≥99,9ème centile observé dans la bande la plus élevée de la marée par le nombre attendu. Si aucune surcote ≥99,9ème centile n’est observée dans la bande supérieure, C99,9 est pris égal au nombre observé dans les deux bandes les plus élevées divisé par le nombres attendu dans ces deux bandes. Les fortes corrélations marée/surcotes observées par cette méthode en Manche sont conformes aux fortes différences entre surcotes instantanées et surcotes de pleine mer issues de la simulation (cf. Violeau et al., 2006, Fig. 1).

Un test analogue a été utilisé pour la présence des décotes ≤0,1 centile de l’ensemble des surcotes/décotes dans les mêmes cinq bandes de la marée astronomique. Les résultats (Tableau 2) sont légèrement moins déséquilibrés, avec un nombre de fortes décotes deux fois plus élevé que le nombre attendu dans la bande inférieure de la marée à Saint-Nazaire et à Concarneau, mais un nombre nettement moins élevé à Port-Bloc, au Havre, à Dieppe, et surtout dans la zone de Boulogne et de Calais. Un test de χ² montre que la probabilité de 95% d’absence d’interaction entre les fortes décotes et la très basse mer astronomique n’est atteinte dans aucune station. Dans la dernière colonne du Tableau 2, le coefficient C0,1 tient compte de la présence observée des décotes ≤0,1 centile dans la bande inférieure de la marée astronomique ou, si nécessaire, dans les deux bandes inférieures.

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Tableau 1 : Distribution des surcotes/décotes horaires au-dessus du 99,9ème centile dans cinq bandes de la marée astronomique de 20 centiles chacune pour les côtes atlantiques et de la Manche.

99,9ème centile des surcotes/décotes horaires

Nombre d’observations horaires de surcotes ≥99,9ème centile effectivement observé dans chaque bande de 20 centiles de la marée astronomique

Station (pour la localisation, cf. notre rapport antérieur (Pirazzoli, 2005a)) Hauteur

(cm) Nombre moyen Ns attendu par bande

N0-20 centiles

N20-40 centiles

N40-60 centiles

N60-80 centiles

N80-100 centiles

χ² Coefficient C99,9 de présence du 99,9ème centile dans la bande la plus élevéea

1. Saint-Jean-de-Luz 45 21,4 23 19 21 20 24 3,4 1,12 2. Boucau 69 49 166 31 22 18 8 3477 0,163. Arcachon 64 8 20 9 4 7 0 45,2 0,444. Port-Bloc 69 27,2 44 43 22 18 9 19,5 0,335. La Rochelle 74 35 42 52 47 18 16 226 0,466. Les Sables-d’Olonne 72 24,8 29 31 30 14 20 46 0,817. Saint-Gildas 65 42 42 50 45 38 35 34 0,838. Saint-Nazaire 76 36,8 41 42 42 31 28 37 0,769. Port-Tudy 62 38,6 38 42 50 33 30 49 0,7810. Le Crouesty 51 2,4 4 2 4 2 0 4,3 0,42 11. Concarneau 72 6,4 4 8 8 10 2 8,6 0,31 12. Brest (série complète) 64 100,4 112 104 103 92 91 63 0,91 13. Le Conquet 58 56,8 69 67 72 42 34 245 0,6014. Roscoff 59 36 54 40 32 26 28 104 0,7815. Saint-Malo & Saint-Servan 78 86,4 69 82 114 100 67 329 0,76 16. Cherbourg 65 51,6 52 74 85 29 18 652 0,3517. Le Havre 81 60,4 78 94 70 34 26 682 0,4318. Dieppe 86 55 44 87 93 43 8 988 0,1519. Boulogne 98 33 30 35 67 30 3 416 0,0920. Calais 101 47,4 46 60 96 28 7 906 0,1521. Dunkerque 108 61,2 111 101 65 22 7 1710 0,11a C99,9 est pris égal à N80-100 /Ns ; si N80-100 =0, C99,9 est pris égal à N60-80/2Ns.

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Tableau 2 : Distribution des surcotes/décotes horaires au-dessous du 0,1 centile dans cinq bandes de la marée astronomique de 20 centiles chacune pour les côtes atlantiques et de la Manche.

0,1 centile des surcotes/décotes horaires

Nombre d’observations horaires de décotes ≤ 0,1 centile effectivement observées dans chaque bande de 20 centiles de la marée astronomique

Station

Hauteur (cm)

Nombre moyen Nd attendu par bande

N0-20 centiles

N20-40 centiles

N40-60 centiles

N60-80 centiles

N80-100 centiles

χ² Coefficient C0,1 d’interaction entre les décotes ≤ 0,1 centile et les marées les moins élevées b

1. Saint-Jean-de-Luz -32 20 27 23 27 14 9 53 1,35 2. Boucau -49 57 33 76 113 41 22 1111 0,58 3. Arcachon -70 7,6 14 4 8 12 0 26 1,84 4. Port-Bloc -52 27,2 7 17 35 36 41 168 0,26 5. La Rochelle -50 33,2 36 52 40 25 13 176 1,08 6. Les Sables-d’Olonne -44 29,2 43 43 36 13 11 204 1,47 7. Saint-Gildas -47 42,6 34 65 54 29 31 205 0,80 8. Saint-Nazaire -55 38,4 83 42 30 18 19 573 2,16 9. Port-Tudy -41 44,8 37 42 59 44 42 56 0,83 10. Le Crouesty -33 2,8 4 4 3 2 1 1,4 1,43 11. Concarneau -34 8,6 21 6 8 5 3 41 2,44 12. Brest (série complète) -41 113,4 103 122 141 110 91 292 0,91 13. Le Conquet -41 65,6 52 64 68 81 63 88 0,79 14. Roscoff -45 41 46 57 58 36 8 337 1,12 15. Saint-Malo & Saint-Servan -78 82,2 64 97 97 90 63 174 0,78 16. Cherbourg -49 53,4 30 68 96 52 21 726 0,56 17. Le Havre -55 65 26 102 100 58 35 1013 0,4 18. Dieppe -65 57,5 19 67 86 79 35 670 0,33 19. Boulogne -87 31,2 4 26 81 38 7 776 0,13 20. Calais -90 49,8 1 20 120 90 18 2165 0,02 21. Dunkerque -70 62,6 63 42 53 86 69 221 1,01 b C0,1 est pris égal à N0-20/Nd ; si N0-20 =0, C0,1 est pris égal à N20-40/2Nd.

10

2.2.2. Les effets saisonniers.

Si les effets les plus forts de la marée astronomique se produisent généralement dans les périodes de vives-eaux d’équinoxes, les tempêtes les plus fortes on lieu par contre le plus souvent entre octobre et mars. Il est donc utile de vérifier dans quelle mesure des surcotes/décotes extrêmes peuvent effectivement coïncider avec des marées extrêmes. Si l’on considère la distribution mensuelle des marées astronomiques et celle des surcotes supérieures ou égales au 99,9ème centile, on peut constater (Figures 1.1 à 1.5) que les possibilités de coïncidence varient entre environ 0% à Concarneau et 55% à Arcachon et à Calais, avec une moyenne d’environ 37%. De même, les marées astronomiques et les décotes inférieures ou égales au 0,1 centile ont des possibilités de coïncidence mensuelle qui varient (Figures 2.1 à 2.5) entre environ 2% à Port-Bloc et 66% à La Rochelle, avec une moyenne d’environ 39%.

Il y a donc, pour des raisons essentiellement saisonnières, plus d’une probabilité sur deux pour que des surcotes ou des décotes extrêmes ne puissent pas se produire dans le même mois que des marées astronomiques extrêmes. Une étude statistique sur des périodes plus courtes (quinzaine, semaine) aurait probablement montré des résultats légèrement différents, avec des possibilité de coïncidence encore plus faibles. Les valeurs de coefficients de correction saisonnière Cs, fondés sur des comparaisons mensuelles au niveau des 99,9 et 0,1 centiles, sont résumés dans le Tableau 3 pour les différentes stations. Une application aux stations de la côte atlantique des coefficients de correction pour l’interaction marée-surcotes et pour les effets saisonniers a été acceptée pour publication dans la revue Ocean Dynamics (Pirazzoli et Tomasin, 2006).

11

Fig. 1.1

Distribution mensuelle des marées astronomiques horaires et des surcotes horaires >=99,9 centile

Possibilités de coïncidence : 41,72%




4. Le Verdon, Port-Bloc

3. Arcachon, Eyrac

2. Boucau, Bayonne

1. Saint-Jean-de-Luz

273 marées >=463 cm

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

245 surcotes >=69 cm

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)41 marées >=449 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

40 surcotes >=64 cm

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

12

Fig. 1.2Distribution mensuelle des marées astronomiques

horaires et des surcotes horaires >=99,9 centile





8. Saint-Nazaire7. Saint-Gildas6. Les Sables-d’Olonne

5. La Rochelle


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

13


horaires et des surcotes horaires >=99,9 centile


Possibilités de coïncidence : 0%



12. Brest11. Concarneau10. Le Crouesty9. Port-Tudy


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

15 marées >=579 cm

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

33 marées >=540 cm

0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)


05101520253035404550

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

12 surcotes >= 51 cm

0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)

32 surcotes >=72 cm

010203040506070

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fré

qu

ence

(%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)14

Fig. 1.4 Distribution mensuelle des marées astronomiques horaires et des surcotes horaires >= 99,9 centile

Possibilités de coïncidence: 37,68%





17. Le Havre16. Cherbourg15. St.-Malo & St.-Servan

14. Roscoff13. Le Conquet


0102030405060

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)


051015202530

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)


051015202530

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e


0

20

40

60

80

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)428 marées >=1292 cm

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

MoisFr

éque

nce

(%)


0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fré

qu

ence

(%

)


051015202530

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

MoisFr

éque

nce

(%)


051015202530

1 2 3 4 5 6 7 8 9101112

Mois

Fré

qu

ence

(%

)

303 marées>=827 cm

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fré

qu

ence

(%

)

15

Fig. 1.5 Distribution mensuelle des marées astronomiques horaires et des surcotes horaires >=99,9 centile



Possibilités de coïncidence : 42, 58%


21. Dunkerque20. Calais19. Boulogne18. Dieppe

274 marées >= 969 cm

0

5

10

15

20

25

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)

237 surcotes >= 101 cm

0

5

10

15

20

25

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11Mois

Fréq

uenc

e (%

)16


horaires et des décotes horaires <=0,1 centile





4. Le Verdon, Port-Bloc

3. Arcachon, Eyrac

2. Boucau,Bayonne

1. Saint-Jean-de-Luz

102 marées <=32 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mois

Fréq

uenc

e (%

)

39 marées <=-10 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

143 marées <=76 cm

05

1015

2025

3035

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

100 décotes <=-32 cm

05101520253035404550

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0102030405060708090

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

254 marées <=38 cm

0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

17

Fig. 2.2 Distribution mensuelle des marées astronomiques horaires et des décotes horaires <=0,1 centile



Possibilités de coïncidence : 59,49


8. Saint-Nazaire7. Saint-Gildas6. Les Sables-d’Olonne

5. La Rochelle

125 marées <=39 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

210 marées <=9 cm

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

172 marées <=50 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

201 marées <=12 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

18

Fig. 2.3 Distribution mensuelle des marées astronomiques horaires et des décotes horaires <=0,1 centile





12. Brest11. Concarneau10. Le Crouesty9. Port-Tudy

181 marées <=48 cm

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112Mois

Fré

quen

ce (

%)

12 marées <=26 cm

01020304050

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112Mois

Fré

qu

ence

(%)


0102030405060

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)

30 marées <=47 cm

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

1229 marées <= 53 cm

0510152025

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)

1145 décotes <= -40cm

051015202530

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)

19


horaires et des décotes horaires <=0,1 centile





17. Le Havre16. Cherbourg15. Saint-Malo & Saint-Servan

14. Roscoff

248 marées <=55 cm

051015202530354045

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

411 décotes <= -78 cm

010

20

30

40

50

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

ence

(%

)

406 marées <= 51 cm

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fré

qu

en

ce

(%

)

182 marées <=62 cm

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

295 marées <=61 cm

051015202530354045

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)20


horaires et des surcotes horaires <=0,1 centile





21. Dunkerque20. Calais19. Boulogne18. Dieppe

157 marées <=60 cm

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

253 marées <=56 cm

05101520253035404550

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


024681012141618

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

278 marées <=29cm

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

302 marées <=24 cm

0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)


0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Mois

Fréq

uenc

e (%

)

21

Tableau 3 : Liste des coefficients d’interaction C99,9 et C0,1, de saisonnalité Cs et de correction Cc pour les niveaux maximaux et minimaux extrêmes sur les côtes de l’Atlantique et de la Manche

Extrêmes maximaux Extrêmes minimaux Station Coefficient d’interaction C99,9 (cf. Tableau 1)

Coefficient de saisonnalité Cs (cf. Fig. 1.1-1.5)

Coefficient de correction Cc retenu

Coefficient d’interaction C0,1(cf. Tableau 2)

Coefficient de saisonnalité Cs (cf. Fig. 2.1-2.5)

Coefficient de correction Cc retenu

1. Saint-Jean-de-Luz 1,12 0,36 0,61 1,35 0,62 1,18 2. Boucau 0,16 0,43 0,07 0,58 0,05 0,03 3. Arcachon 0,44 0,55 0,80 1,84 0,28 6,33 4. Port-Bloc 0,33 0,42 0,19 0,26 0,02 0,53 5. La Rochelle 0,46 0,41 0,54 1,08 0,66 0,40 6. Les Sables-d’Olonne 0,81 0,26 0,25 1,47 0,59 0,82 7. Saint-Gildas 0,83 0,33 0,17 0,80 0,50 0,21 8. Saint-Nazaire 0,76 0,43 0,07 2,16 0,49 1,79 9. Port-Tudy 0,78 0,45 0,20 0,83 0,39 1,32 10. Le Crouesty 0,42 0,28 0,33 1,43 0,24 0,59 11. Concarneau 0,31 0 0,26 2,44 0,43 5,02 12. Brest (série complète) 0,91 0,30 0,40 0,91 0,50 0,21 13. Le Conquet 0,60 0,27 0,06 0,79 0,40 0,20 14. Roscoff 0,78 0,33 0,46 1,12 0,40 0,64 15. Saint-Malo & Saint-Servan 0,76 0,39 0,16 0,78 0,53 ~1 16. Cherbourg 0,35 0,40 0,04 0,56 0,38 0,62 17. Le Havre 0,43 0,38 0,27 0,4 0,23 1,65 18. Dieppe 0,15 0,44 0,84 0,33 0,47 0,07 19. Boulogne 0,09 0,43 0,12 0,13 0,43 0,11 20. Calais 0,15 0,55 0,09 0,02 0,40 0,10 21. Dunkerque 0,11 0,41 0,24 1,01 0,26 0,31

22

2.2.3. Détermination du coefficient de correction Cc Afin que les estimations des temps de retour se rapprochent le plus possible des données réelles, nous avons déterminé également des coefficients de correction Cc qui, appliqués aux résultats des probabilités combinées, permettent d’obtenir, pour un temps de retour égal à la longueur des enregistrements disponibles, des hauteurs de retour égales au maximum ou au minimum mesurés. Ainsi, en appelant REk le temps de retour en années obtenu d’après la méthode des probabilités combinées pour l’extrême observé Eobs, le coefficient de correction Cc sera : [4] Cc = REk/A Les valeurs obtenues pour les coefficients de correction Cc sont listées dans le Tableau 3 et reportées graphiquement, avec celles pour des stations méditerranéennes, dans les Fig. 9 et 10 (p. 79-80) On peut observer que pour les extrêmes maximaux, si le coefficient d’interaction C99,9 est en moyenne de 0,51 et le coefficient de saisonnalité de 0,37, le coefficient de correction Cc est en moyenne de 0,29 et reste toujours inférieur à 1. Sur 21 cas considérés, Cc est inférieur à C99,9 16 fois, à Cs 13 fois et inférieur aussi bien à C99,9 qu’à Cs 11 fois, suggérant que bien souvent l’interaction marée-surcotes et la saisonnalité peuvent superposer leurs effets. Dans trois stations seulement (Arcachon, La Rochelle et Dieppe), Cc est supérieur aussi bien à C99,9 qu’à Cs. Pour les extrêmes minimaux la situation est beaucoup plus variable. Le coefficient de correction Cc, proche en moyenne de l’unité, peut varier selon les sites entre 0,014 et 6,33. Sur 21 cas considérés, Cc est inférieur à C0,1 14 fois, à Cs 9 fois et inférieur aussi bien à C0,1 qu’à Cs 8 fois, mais dans 6 cas il est supérieur aussi bien à C0,1 qu’à Cs. L’interaction marée-décotes est un phénomène rarement étudié, qui reste peu expliqué dans les détails.

23

3. Estimation des temps de retour (côtes atlantiques et de la Manche)

Pour chaque station marégraphique considérée sur les côtes atlantiques et de la Manche, les figures 3.1 à 3.21 précisent les temps de retour des niveaux de la marée astronomique, des surcotes/décotes et des niveaux d’eau extrêmes. Toutes les courbes ont été construites en utilisant des bandes de hauteur de 10 cm. La position approximative (au décimètre près) des maxima et minima mesurés est aussi indiquée pour comparaison. La hauteur des surcotes/décotes se rapporte au niveau moyen de la mer. Les hauteurs de la marée astronomique et des niveaux extrêmes, par contre, se rapportent au zéro hydrographique. Pour les séries les plus longues, pour lesquelles la marée astronomique avait été calculée avec le logiciel PREDIT du SHOM, les hauteurs de marée ont été augmentées pour tenir compte de l’élévation du niveau de la mer. Les taux utilisés, sont ceux qui caractérisent les variations du niveau moyen de la mer et qui avaient été déterminés dans un rapport antérieur (Pirazzoli, 2005a) : de +0,127 cm/an à Brest, de +0,31 cm/an au Conquet, de +0,128 cm/an à Saint-Malo & Saint-Servan, de +0,18 cm/an au Havre, de +0,53 cm/an à Dieppe et de +0,21 cm/an à Dunkerque pour les années antérieures à l’année 2000, choisie arbitrairement comme année de référence. Une correction analogue n’a pas été appliquée aux autres stations, soit parce que la période d’enregistrement était courte et la correction éventuelle serait restée comprise dans les marges d’incertitude (cf. 3.3), soit parce qu’elle n’était pas nécessaire lorsque les marées astronomiques avaient été calculées avec le logiciel POLIFEMO (Tomasin, 2005), qui adapte (a postériori) les prévisions de la marée astronomique au niveau moyen de la mer de l’année considérée.

La courbe pour la marée astronomique (en bleu) a été construite en utilisant [1]. La courbe des surcotes/décotes (en rose), construite avec

[2], se limite nécessairement aux données observées. Afin de tenter une estimation des temps de retour pour d’autres périodes, les surcotes et les décotes ont été mises en équation pour exprimer des tendances exponentielles. Ces équations sont à utiliser avec prudence pour des séries courtes et surtout pour des extrapolations à des temps de retour dépassant la durée des données disponibles, puisqu’elles tendent à surestimer les surcotes/décotes à longue échéance. Gumbel (1954), en effet, préfère l’utilisation d’un double exponentiel à celle d’un exponentiel simple. Pour des séries suffisamment longues, cependant, la tendance exponentielle proposée ici peut fournir des résultats acceptables, mais seulement en première approximation et avec beaucoup de prudence lorsque le temps de retour dépasse la durée des enregistrements. A Brest, par exemple, la surcote maximale (143 cm le 15/10/1987), la plus élevée observée depuis 1860, a été enregistrée pendant la même tempête qui a été à l’origine de la surcote la plus élevée de la période instrumentale également à Port-Tudy, au Conquet, à Roscoff, à Saint-Servan et, de l’autre côté de la Manche, à Devonport et à Newhaven. D’après Burt et Mansfield (1988) cette tempête a provoqué « the most severe storm damage for many generations in southern England ». On peut observer qu’également à La Rochelle, à Port Tudy, à Saint-Gildas, à Saint-Nazaire, à Saint-Malo & Saint-Servan, au Havre et à Calais, la surcote maximale observée se situe nettement à droite de la tendance exponentielle, suggérant un temps de retour supérieur à la durée de la période des enregistrements.

24

Le calcul du temps de retour des niveaux extrêmes (courbe jaune avec triangles bordés de noir) a été effectué, suivant l’équation [3], avec la méthode JPM (Probabilités combinées). L’application aux niveaux extrêmes trouvés des coefficients de correction C99,9 et C0,1 résumés dans les Tableaux 1 et 2, permet une première tentative pour tenir compte (courbes en bleu ciel) des inégalités de la distribution des surcotes/décotes extrêmes dans les bandes altimétriques de la marée astronomique. De même, l’application des coefficients de correction saisonnière Cs, résumés dans le Tableau 3, permet une deuxième tentative pour tenir compte (courbes en violet) du degré de coïncidence mensuelle entre extrêmes de la marée et extrêmes des surcôtes/décotes.

Par ailleurs, la hauteur et le temps de retour apparent des niveaux maximum et minimum mesurés au cours de la période d’observation (cercles pleins rouges) ont été indiqués à titre de comparaison. Il apparaît que les maxima extrêmes indiqués par les probabilités combinées tendent à surestimer systématiquement les hauteurs maximales (marée + surcote) mesurées et à sous-estimer les temps de retour. En effet, dans la presque totalité des 21 cas examinés sur les côtes atlantiques et de la Manche, la courbe déduite des probabilités combinées se situe à droite par rapport au maximum enregistré. Pour le minimum enregistré, par contre, la situation est plus variable.

Enfin, l’application des coefficients de correction combinée Cc (courbe avec + noirs) permet de définir des courbes extrémales suffisamment réalistes pour être compatibles avec les maxima et minima mesurés.

3.1. Résultats de l’application de la méthode des probabilités combinées et relatives corrections empiriques (Fig. 3.1 à 3.21)

A Saint-Jean-de-Luz (Fig. 3.1) le niveau maximum observé est très proche non seulement de la courbe des probabilités combinées mais aussi, du fait d’un coefficient C99,9 supérieur à l’unité, de la courbe qui tient compte de l’interaction marée-surcote. Il dépasse par contre légèrement les niveaux indiqués par la courbe Cs. Le minimum observé est très proche de l’ensemble des courbes. Les surcotes et les décotes restent modérées.

A Boucau (Fig. 3.2) les effets d’interaction et de saisonnalité se superposent aussi bien pour les extrêmes maximaux que minimaux, puisque le coefficient de correction Cc est à peu près égal au produit de C99,9 (C0,1) pour Cs. La surcote centenaire, d’après l’équation d’extrapolation exponentielle y=0,0002e0,0973x, pourrait atteindre ici environ 135 cm.

A Arcachon (Fig. 3.3) toutes les courbes sont assez proches du maximum observé, alors que pour le minimum observé Cc est plus élevé que le produit de C0,1 et de Cs. Les niveaux des décotes extrêmes, qui sont généralement inférieurs en valeur absolue à ceux des surcotes extrêmes, semblent atteindre ici des valeurs du même ordre.

A Port-Bloc (Fig. 3.4), si pour le maximum observé Cc est moins élevé que C99,9 et Cs, le minimum observé est par contre proche des probabilités combinées non corrigées.

25

Saint-Jean-de-Luz : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 8E-05e0,1491x

y = 1E-05e-0,2629x0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-80

-40 0 40 80

120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Correction d'interaction C99,9 ou C0,1Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.1.

26

Boucau : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,0973x

y = 5E-05e-0,1555x0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-12

0

-90

-60

-30 0

30

60

90

12

0

15

0

18

0

21

0

24

0

27

0

30

0

33

0

36

0

39

0

42

0

45

0

48

0

51

0

54

0

57

0

60

0

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.2.

27

Arcachon : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,0993x

y = 0,0002e-0,0906x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-200

-160

-120 -80

-40 0 40 80 120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.3

28

29

Port-Bloc : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,0905x

y = 0,0001e-0,1171x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-150

-100 -50 0 50 100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.4.

La Rochelle : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0004e0,0723x

y = 0,0001e-0,1289x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-160

-120

-80

-40 0

40

80

120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

760

800

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.5.

30

Les Sables-d'Olonne : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,0953x

y = 4E-05e-0,1682x0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-150

-120 -90

-60

-30 0 30 60 90 120

150

180

210

240

270

300

330

360

390

420

450

480

510

540

570

600

630

660

690

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.6.

31

Saint-Gildas : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,0888x

y = 6E-05e-0,1494x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-150

-100

-50 0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

Hauteurs (cm)

Tem

ps d

e r

eto

ur

(cm

)

Marée astronomique Surcotes/décotes JPM (Probabilités combinées)Correction d'interaction C99,9 ou C0,1 Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotes Tendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.7.

32

Saint-Nazaire : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,0699x

y = 8E-05e-0,127x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-150

-100

-50 0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.8.

33

Port-Tudy : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,0965x

y = 3E-05e-0,1949x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-120 -80

-40 0 40 80 120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.9.

34

35

Le Crouesty : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,1251x

y = 4E-05e-0,2055x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-12

0

-90

-60

-30 0

30

60

90

12

0

15

0

18

0

21

0

24

0

27

0

30

0

33

0

36

0

39

0

42

0

45

0

48

0

51

0

54

0

57

0

60

0

63

0

66

0

69

0

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Corrections d'interaction C99,9 ou C0,1Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.10.

Concarneau : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,0846x

y = 3E-05e-0,2014x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-120

-90

-60

-30 0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

390

420

450

480

510

540

570

600

630

660

Hauteurs (cm)

Tem

ps d

e r

eto

ur

(an

nées)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Correction d'interaction C99.9 ou C0,1Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.11.

36

Brest (série complète corrigée) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0004e0,1015x

y = 2E-05e-0,1566x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-120 -80

-40 0 40 80 120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

760

800

840

880

Hauteurs (cm)

Tem

ps d

e re

tour

(ann

ées)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Correction d'interaction C99,9 ou C0,1Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurés (adaptés)JPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.12.

37

Le Conquet : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,0976x

y = 6E-05e-0,1648x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-120 -8

0

-40 0 40 80 120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

760

800

840

880

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Corrections d'interaction C99,9 ou C0,1Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Extrapolation exponentielle pour les surcotesExtrapolation exponentielle pour les décotes

Fig. 3.13.

38

Roscoff : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,1128x

y = 6E-05e-0,152x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-150

-100 -50 0 50 100

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400

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550

600

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700

750

800

850

900

950

1000

1050

1100

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.14.

39

40

Saint-Malo & Saint-Servan (corrigés depuis 1850) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,071x

y = 0,0006e-0,0665x

0,0001

0,001

0,01

0,1

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00

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00

12

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00

13

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00

14

50

15

00

Hauteurs (cm)

Te

mp

s d

e r

eto

ur

(an

né

es

)


Fig. 3.15.

Cherbourg : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,0892x

y = 0,0001e-0,1236x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-15

0

-10

0

-50 0

50

10

0

15

0

20

0

25

0

30

0

35

0

40

0

45

0

50

0

55

0

60

0

65

0

70

0

75

0

80

0

85

0

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.16.

41

Le Havre : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0008e0,0596x

y = 0,0002e-0,1054x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-18

0-1

50

-12

0-9

0-6

0-3

0 03

06

09

01

20

15

01

80

21

02

40

27

03

00

33

03

60

39

04

20

45

04

80

51

05

40

57

06

00

63

06

60

69

07

20

75

07

80

81

08

40

87

09

00

93

09

60

99

01

02

0

Hauteurs (cm)

Te

mp

s d

e r

eto

ur

(an

né

es

)


Fig. 3.17.

42

10

50

Dieppe : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0004e0,0676x

y = 0,0002e-0,0963x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-200

-160

-120

-80

-40 0

40

80

120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

760

800

840

880

920

960

1000

1040

1080

1120

1160

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 3.18.

43

Boulogne : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,0551x

y = 0,0002e-0,079x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-240

-200

-160

-120 -80

-40 0 40 80 120

160

200

240

280

320

360

400

440

480

520

560

600

640

680

720

760

800

840

880

920

960

1000

1040

1080

1120

1160

Hauteurs (cm)

Tem

ps d

e re

tour

(ann

ées)


Fig. 3.19.

44

Calais : temps de retour deh hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,0559x

y = 0,0002e-0,0744x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-24

0

-20

0

-16

0

-12

0

-80

-40 0

40

80

12

0

16

0

20

0

24

0

28

0

32

0

36

0

40

0

44

0

48

0

52

0

56

0

60

0

64

0

68

0

72

0

76

0

80

0

84

0

88

0

92

0

96

0

Hauteurs (cm)

Te

mp

s d

e r

eto

ur

(an

né

es

)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Corrections d'interaction C99,9 ou C0,1 Correction de saisonnalité Cs Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 3.20.

10

00

45

Dunkerque : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,0545x

y = 0,0004e-0,0766x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-24

0

-20

0

-16

0

-12

0

-80

-40 0

40

80

12

0

16

0

20

0

24

0

28

0

32

0

36

0

40

0

44

0

48

0

52

0

56

0

60

0

64

0

68

0

72

0

76

0

80

0

84

0

88

0

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

re

tou

r (a

nn

ées)


Fig. 3.21.

46

A La Rochelle (Fig. 3.5), le maximum et le minimum observés se situent à proximité des diverses corrections possibles. La distribution des surcotes suggère l’existence de valeurs extrêmes isolées, dont le maximum (172 cm, enregistré le 12/01/1943) semble indiquer, d’après l’extrapolation exponentielle y=0,0004e0,0723x, un temps de retour centenaire.

Aux Sables-d’Olonne (Fig. 3.6) le maximum observé tombe sur la courbe de correction saisonnière, alors que le minimum observé est très proche de l’ensemble des courbes.

A Saint-Gildas (Fig. 3.7), le coefficient de correction pour les extrêmes est inférieur au produit de C99,9 (C0,1) pour Cs. La surcote maximale disponible (148 cm, le 29/11/1965) suggère, d’après l’équation y=0,0003e0,0888x, un temps de retour d’environ 150 ans.

A Saint-Nazaire (Fig. 3.8), le coefficient de correction Cc est nettement inférieur au produit de C99,9 pour Cs, alors que le minimum observé est très proche de la correction d’interaction C0,1. La surcote maximale (173 cm, le 29/11/1965, même tempête qu’à Saint-Gildas) atteint ici un temps de retour d’environ 90 ans.

A Port-Tudy (Fig. 3.9) le coefficient de correction Cc pour le maximum observé est inférieur au produit de C99,9 pour Cs. De même, pour le minimum observé, Cc dépasse le produit de C0,1 pour Cs. La surcote maximale (127 cm le 16/10/1987) semble avoir un temps de retour de l’ordre de 63 ans.

Au Crouesty (Fig. 3.10), bien que les enregistrements disponibles soient très limités (1,3 ans) on peut tenter des estimations jusqu’à des temps de retour millénaires.

A Concarneau (Fig. 3.11), c’est la correction d’interaction qui se rapproche le plus des niveaux extrêmes mesurés. A Brest (Fig. 3.12), où le zéro hydrographique a été modifié de 0,5 m en 1996 (Wöppelmann et al., 2006), c’est la correction de

saisonnalité qui s’adapte le plus aux niveaux extrêmes mesurés. La surcote maximale (143 cm dans la nuit du 15 au 16/10/1987) semble indiquer, d’après l’approximation exponentielle y=0,0004e0,1015x, un temps de retour d’environ 8 siècles, dépassant l’estimation de 355 à 472 ans trouvée par Bouligand et Pirazzoli (1999) avec la méthode de Gumbel, ou les 300 ans environ que suggérerait une analyse GEV (cf. plus loin).

Au Conquet également (Fig. 3.13) les coefficients de correction Cc sont inférieurs au produit de C99,9 (C0,1) pour Cs, suggérant que les effets d’interaction et de saisonnalité agissent à fond et se superposent abondamment. Le temps de retour suggéré par extrapolation exponentielle pour la surcote maximale (143 cm le 15-16/10/1987, comme à Brest) est d’environ 350 ans.

A Roscoff (Fig. 3.14), le coefficient de correction pour les extrêmes maximaux est intermédiaire entre les coefficients d’interaction et de saisonnalité, suggérant que leurs effets tendent à ne pas se superposer, alors que le minimum mesuré reste proche de plusieurs courbes. Ici les vents de SW tendent à provoquer des surcotes indirectement, puisqu’ils poussent l’eau de l’Atlantique vers l’entrée de la Manche, mais à l’échelle locale ils apparaissent comme des vents de reflux (i.e. de terre). De ce fait, la surcote maximale (98 cm, observée lors de la très forte tempête du 15-16/10/1987), a un temps de retour relativement faible (6,3 ans).

Pour Saint-Malo/Saint-Servan (Fig. 3.15), les données n’ayant pas été encore diffusées officiellement, les résultats doivent être interprétés avec précaution. Le coefficient de correction pour les extrêmes maximaux est inférieur au produit de C99,9 pour Cs, indiquant que les effets d’interaction et de saisonnalité font plus que se superposer. Les décotes extrêmes tendent à être aussi importantes que les surcotes extrêmes.

A Cherbourg (Fig. 3.16), si le maximum mesuré reste nettement en retrait par rapport aux courbes tenant compte de l’interaction et de la saisonnalité, dont les effets font plus que se superposer, le minimum mesuré se situe a proximité de la courbe C0,1.

47

Au Havre (Fig. 3.17) le maximum mesuré se situe à proximité des corrections d’interaction et de saisonnalité, suggérant une faible superposition de leurs effets. Par contre, le minimum mesuré se situe à un niveau légèrement inférieur à celui prévu par les corrections d’interaction et de saisonnalité. La surcote maximale (202 cm le 25/01/1990) semble avoir, d’après l’extrapolation exponentielle y=0,0008e0,0596x, un temps de retour de 135 ans.

A Dieppe (Fig. 3.18) le maximum mesuré est assez proche de la courbe des probabilités combinées non corrigée, alors que le minimum mesuré suggère une superposition des effets d’interaction et de saisonnalité.

A Boulogne (Fig. 3.19) la correction d’interaction est la plus proche des extrêmes mesurés, aussi bien pour le maximum que pour le minimum. La surcote maximale (205 cm le 25/01/1990, comme au Havre) semble avoir un temps de retour d’environ 40 ans.

A Calais (Fig. 3.20) la correction d’interaction semble, comme à Boulogne, la plus appropriée pour expliquer le temps de retour du maximum mesuré. Le minimum mesuré, par contre, s’écarte de plus d’un décimètre des courbes les plus proches. Quant à la surcote maximale (223 cm le 29/11/1974), son temps de retour semble être d’environ 130 ans.

A Dunkerque enfin (Fig. 3.21), c’est la courbe avec le coefficient de saisonnalité qui se rapproche le plus des extrêmes mesurés. La surcote maximale (218 cm le 03/01/1976) semble avoir un temps de retour d’environ 72 ans.

3.2. Comparaisons avec la distribution GEV et avec la méthode de Gumbel

Bien que certaines hypothèses nécessaires pour pouvoir appliquer la théorie des valeurs extrêmes soient vraisemblablement imparfaitement satisfaites (cf. plus haut) une estimation des périodes de retour et des hauteurs de retour a été tentée à titre de comparaison en utilisant la distribution des Generalized Extreme Values (GEV) (Coles, 2001) et la methode de Gumbel (1954), qui sont souvent utilisées en hydrologie. Pour l’analyse de la distribution GEV, nous avons utilisé les logiciels « R » (R Development Core Team (2004)) et « extRemes » (Gilleland et Katz, 2006). Cette comparaison n’est possible que lorsque l’on dispose d’au moins 13 valeurs maximales annuelles. Le nombre d’années sans aucune valeur horaire manquante étant généralement très limité, nous avons arbitrairement admis au calcul les années pour lesquelles le nombre des valeurs horaires manquantes ne dépassait pas 15%. Même avec ces exceptions, l’analyse GEV et la méthode de Gumbel ne sont applicables qu’à 14 des 21 stations considérées. Pour ces stations, les temps de retour des distributions GEV sont synthétisées dans les Fig. 4.1 et 4.2. Les intervalles de confiance à 95% des estimations GEV, les équations des droites théoriques de Gumbel et les hauteurs extrêmes selon Gumbel pour des temps de retour 10, 50 et 100 ans sont résumées dans le Tableau 4. On peut observer, dans les Fig. 4.1 et 4.2, que l’intervalle de confiance à 95% tend à devenir rapidement très large non seulement à La Rochelle (où seulement 13 maxima annuels sont disponibles), mais également à Dieppe, à Calais et à Dunkerque . A Saint-Nazaire et à Cherbourg l’analyse GEV propose des distributions de type Weibull avec des limites supérieures qui ne peuvent pas être dépassées respectivement à 629 et à 715 cm, ce qui est évidemment irréaliste.

Pour les séries les plus longues, certaines hauteurs maximales annuelles ont dû être corrigées, par rapport à celles effectivement mesurées, afin de les rendre comparables aux mesures les plus récentes, en tenant compte de l’élévation du niveau de la mer (cf. plus haut).

48

Fig. 4.1. Estimation des temps de retour, des hauteurs de retour et des intervalles de confiance à 95% d’après des distributions de Generalized Extreme Values (GEV) pour les maxima annuels des stations de la côte atlantique disposant d’au moins 13 années d’enregistrements avec moins de 15% de données horaires manquantes.

La RochelleBoucau Saint-NazaireSaint-Gildas

Brest Le ConquetPort Tudy

49

Fig. 4.2. Estimation des temps de retour, des hauteurs de retour et des intervalles de confiance à 95% d’après des distributions de Generalized Extreme Values (GEV) pour les maxima annuels des stations de la Manche disposant d’au moins 13 années d’enregistrements avec moins de 15% de données horaires manquantes.

Roscoff St.-Malo, St.-Servan Cherbourg Le Havre

Calais DunkerqueDieppe

50

Tableau 4. Essai d’application des simulations GEV et de la méthode de Gumbel aux hauteurs maximales annuelles de la marée pour les stations marégraphiques disposant d’au moins 13 années d’enregistrements horaires avec moins de 15% de valeurs manquantes.

Application de la théorie des extrêmes de Gumbel (1954) Intervalle de confiance à 95% pour des extrapolations basées sur un modèle GEV (cm au-dessus du zéro hydrographique) (cf. Fig. 4.1 et 4.2) pour des temps de retour de :

Hauteurs obtenues (cm au-dessus du Zéro Hydrographique) pour des temps de retour de :

Station Nombre d’années d’enregistrements avec moins de 15% de données manquantes

10 ans 50 ans 100 ans

Equation des droites des valeurs les plus élevées sur un diagramme de probabilité (cf. Fig. 5.1 et 5.2) 10 ans 50 ans 100 ans

2. Boucau 24 493-506 500-515 502-519 x = 477,31 + 10,75 y 502 519 527 5. La Rochelle 13 686-719 699-755 702-773 x = 668,32 + 16,20 y 705 732 743 7. Saint-Gildas 20 610-623 617-632 618-636 x = 594,06 + 11,34 y 620 638 646 8. Saint-Nazaire 20 n.d. n.d. n.d. x = 611,60 + 9,45 y 633 648 655 9. Port-Tudy 19 589-602 596-611 597-615 x = 553,54 + 11,64 y 580 599 607 12. Bresta 126 804-811 814-823 816-827 x = 778,57 + 13,73 y 809 832 842 13. Le Conqueta 30 771-783 779-792 780-795 x = 753,93 + 9,40 y 775 791 797 14. Roscoff 17 979-995 986-1003 989-1007 x = 959,84 + 13,83 y 991 1014 1023 15. Saint-Malo & Saint-Servana

30 1354-1368 1364-1379 1366-1382 x = 1326,53 + 17,53 y 1366 1395 1407

16. Cherbourg 26 n.d. n.d. n.d. x = 696,91 + 10,43 y 720 738 745 17. Le Havrea 28 879-899 890-920 893-931 x = 857,66 + 14,55 y 890 914 925 18. Dieppea 30 1031-1057 1046-1097 1050-1117 x = 1010,68 + 14,90 y 1044 1069 1079 20. Calais 19 795-827 767-887 818-925 x = 780,82 + 12,66 y 809 830 839 21. Dunkerquea 25 699-734 717-790 722-819 x = 675,40 + 18,30 y 717 747 760 a les hauteurs mesurées ont été corrigées pour tenir compte des variations du niveau relatif de la mer par rapport à l’année 2000

Pour Brest, la droite la mieux ajustée x=778,57+ 13,73y d’après Gumbel a été tracée sur la carte de probabilité extrême dans la Fig. 5.1 avec les courbes de contrôle de probabilité 0,68. Les cercles pleins isolés représentent les hauteurs maximales annuelles corrigées. On peut observer que les données ne s’accordent pas bien à la théorie des extrêmes ; en effet la plupart des niveaux avec un temps de retour compris entre 2 et 7 ans se trouvent au-dessus de la bande de contrôle, alors que toutes les hauteurs avec un temps de retour prévu de plus de 30 ans sont situées au-dessous de la bande de contrôle. Même la plus élevée des 126 valeurs maximales annuelles disponibles (821 cm après correction pour les

51

variations du niveau marin par rapport à l’an 2000) montre un temps de retour attendu d’à peine une vingtaine d’années et se trouve à environ 25 cm au-dessous de la hauteur attendue pour un temps de retour de 126 ans.

Pour Saint-Malo & Saint-Servan, la droite la mieux ajustée x = 1326,53 + 17,53 y d’après Gumbel a été tracée avec les courbes de contrôle de probabilité 0,68 dans la Fig. 5.2. De nouveau, les données ne s’accordent pas bien à la théorie des extrêmes ; en effet les maxima annuels avec un temps de retour inférieur à 1,25 ans ou supérieur à 4 ans se trouvent systématiquement au-dessous de la droite théorique, alors que les maxima avec un temps de retour compris entre 1,25 et 4 ans sont situés systématiquement au-dessus de la droite (et le plus souvent aussi à l’extérieur de la bande de contrôle). Dans le Tableau 5, les hauteurs maximales obtenues par la méthode des probabilités combinées (JPM), seule ou après correction avec les coefficients C99,9, et Cs, ont été calculées pour un temps de retour correspondant, dans chaque station, à la longueur des enregistrements disponibles. A titre de comparaison, les hauteurs attendues avec le modèle GEV ou par la méthode de Gumbel sont également indiquées.

D’après le Tableau 5, si on considère les 12 séries les plus longues, pour lesquelles l’ensemble des méthodes peuvent être utilisées, on obtient que l’écart moyen entre l’estimation obtenue et la valeur maximale enregistrée, est de +16,9±12,0 cm avec JPM non corrigé, de 0,0±0,0 cm (par définition) pour JPM corrigé avec Cc, de –2,3±3,0 cm pour les simulations GEV et de +7,6±8,8 cm pour la méthode de Gumbel. On peut en déduire que JPM et Gumbel tendent a surestimer légèrement les hauteurs de retour, alors que les simulations GEV, lorsqu’elles peuvent être utilisées, restent assez proches de la réalité. Les simulations GEV étant difficilement utilisables pour les séries les moins longues, nous proposons d’appliquer à chaque station la méthode des probabilités combinées (JPM) avec le coefficient de correction Cc. Si ce choix est acceptable, les trois dernières colonnes du Tableau 5 fournissent les hauteurs attendues pour des temps de retour de respectivement 10, 50 et 100 ans. A noter que ces valeurs, qui ne se fondent que sur des mesures passées, ne tiennent pas compte de l’éventuelle future accélération eustatique prévue par les modèles climatiques, ni de possibles modifications dans le régime des vents, de la pression atmosphérique et de la houle qui pourraient affecter les surcotes à la suite d’un éventuel changement climatique.

Pour les niveaux les plus bas (marée + décotes), la sous-estimation des temps de retour est moins systématique que pour les niveaux les plus hauts. En effet (Tableau 6), si dans 13 cas l’estimation JPM (non corrigé avec Cc) est inférieure au minimum mesuré, dans 6 cas c’est le contraire et dans 2 cas l’estimation apparaît conforme aux attentes. Quant à l’amélioration des estimations obtenue par l’application des seuls coefficients correction C0,1 et Cs, elle est très variable. Les niveaux minimaux extrêmes correspondants à JPM corrigé avec Cc sont résumés dans les trois dernières colonnes du Tableau 6 pour des temps de retour de 10, 50 et 100 ans.

52

Fig. 5.1. Application de la méthode de Gumbel aux maxima annuels de la série de données horaires la plus longue: Brest (126 ans depuis 1860 avec moins de 15% de valeurs manquantes), après correction pour une élévation du niveau relatif de la mer de 0,127 cm/an.

x = 778,57 + 13,73 y

5353

Fig. 5.2. Application de la méthode de Gumbel aux maxima annuels de Saint-Malo (depuis 1850). On a utilisé 30 années avec moins de 15% de données horaires manquantes, après correction pour une élévation du niveau relatif de la mer de 0,128 cm/an.

x = 1326,5 + 17,53 y

54

Tableau 5. Hauteurs maximales enregistrées, hauteurs attendues pour un temps de retour égal à la longueur des enregistrement disponibles et estimations de hauteur proposées pour des temps de retour de respectivement 10, 50 et 100 ans. Toutes les hauteurs sont rapportées au zéro hydrographique. Des estimations d’après GEV et Gumbel (lorsqu’on dispose d’au moins 13 années avec moins de 15% de valeurs manquantes) sont montrées à titre comparatif.

Estimations des hauteurs d’eau maximales pour un temps de retour correspondant à la totalité des données disponibles

Estimation des hauteurs maximales (cm), d’après JPM corrigé avec Cc, pour des temps de retour de :

Station

Longueur des enregistrements disponibles (années complètes équivalentes)

Hauteur maximale enregistrée (cm)

JPM (cm)

C99.9 (cm)

CS (cm)

JPM corrigé avec Cc (cm)

GEV (cm)

Gumbel (cm)


1. Saint-Jean-de-Luz 11,4 510 511 512 505 510 n.d. n.d. 508 517 5212. Boucau 27,4 505 533 513 524 505 502 513 494 511 5193. Arcachon 4,1 500 501 493 495 500 n.d. n.d. 507 520 5234. Port-Bloc 14,9 625 643 632 634 625 n.d. n.d. 621 639 6465. La Rochelle 18,6 712 720 711 709 712 704 714 705 723 7326. Les Sables-d’Olonne 13,9 617 631 630 617 617 n.d. n.d. 613 631 6377. Saint-Gildas 23,3 621 638 636 627 621 619 629 612 629 6358. Saint-Nazaire 21 634 660 657 650 634 n.d. 640 621 640 6489. Port-Tudy 20,3 599 613 611 606 599 597 588 591 607 61310. Le Crouesty 1,3 605 614 608 603 605 n.d. n.d. 621 632 63611. Concarneau 3,3 580 593 584 n/a 580 n.d. n.d. 591 608 61312. Brest 129,7 821a 830 829 819 821 820 845 795 812 81913. Le Conquet 30,4 776a 802 799 792 776 781 784 756 782 79014. Roscoff 18,1 994 1001 1000 991 994 989 999 990 1003 101015. Saint-Malo & Saint-Servan

46,3 1368a 1385 1382 1373 1368 1368 1394 1347 1369 1377

16. Cherbourg 28,6 715 747 736 738 715 n.d. 732 704 721 72917. Le Havre 32.5 899a 918 903 901 899 896 909 880 903 91518. Dieppe 31,3 1058a 1052 1025 1041 1058 1055 1062 1033 1056 106619. Boulogne 17,3 980 1012 975 1000 980 n.d. n.d. 971 996 100620. Calais 26,6 817 855 824 845 817 818 822 802 827 83921. Dunkerque 33,9 735a 754 715 739 735 731 740 707 736 749a hauteurs corrigées pour tenir compte des variations moyennes du niveau de la mer antérieurement à l’année 2000 ; n.d. = valeur non disponible.

55

Tableau 6. Hauteurs minimales enregistrées, hauteurs attendues pour un temps de retour égal à la longueur des enregistrements disponibles et estimations des hauteur proposées pour des temps de retour de respectivement 10, 50 et 100 ans. Toutes le hauteurs se rapportent au zéro hydrographique.

Estimation des hauteurs d’eau minimales pour un temps de retour correspondant à la totalité des données disponibles

Estimation des hauteurs minimales (cm) d’après JPM corrigé avec Cc, pour des temps de retour de :

Station Longueur des enregistrements disponibles (années complètes équivalentes)

Hauteur minimale enregistrée (cm)

JPM (probabilités combinées) (cm)

C0,1 (cm)

Cs (cm)



1. Saint-Jean-de-Luz 11,4 -2 -2 -3 -1 -2 -2 -10 -112. Boucau 27,4 8 -15 -12 4 8 18 3 -23. Arcachon 4,1 -76 -60 -63 -55 -76 -87 -103 -1094. Port-Bloc 14,9 32 28 38 58 32 36 23 175. La Rochelle 18,6 2 -3 -4 -1 2 8 -4 -106. Les Sables-d’Olonne 13,9 -4 -5 -9 -2 -4 -2 -11 -147. Saint-Gildas 23,3 -32 -42 -41 -39 -32 -26 -38 -428. Saint-Nazaire 21 -47 -43 -49 -39 -47 -42 -53 -589. Port-Tudy 20,3 2 4 6 9 2 7 -1 -410. Le Crouesty 1,3 7 7 0 10 7 -2 -10 -1111. Concarneau 3,3 8 14 9 18 8 2 -1 -212. Brest 129,7 0a -7 -6 -2 0 19 8 313. Le Conquet 30,4 11a 0 0 6 11 17 7 214. Roscoff 18,1 0 7 6 8 0 13 3 -115. Saint-Malo & Saint-Servan 46,3 -8a -8 -27 -23 -8 10 -9 -1816. Cherbourg 28,6 9 7 9 12 9 17 6 017. Le Havre 32,5 4a 6 13 18 4 10 -2 -918. Dieppe 31,3 -8a -42 -33 -35 -8 -2 -21 -2919. Boulogne 17,3 18 -10 16 0 18 26 5 -420. Calais 26,6 3 -27 24 -15 3 17 -5 -1421. Dunkerque 33,9 -34a -51 -51 -36 -34 -25 -42 -51a hauteur corrigée pour tenir compte des variations du niveau de la mer antérieurement à l’année 2000.

56

3.3. Quelques considérations sur la précision des estimations du niveau de la mer

Comme l’a observé Pugh (1987, p. 24) “no measurement is perfectly accurate …a tide gauge may measure sea-level changes to 0.01 m, but because of inaccurate levelling or poor maintenance, its accuracy relative to a fixed datum may be in error by 0.05 m”. Pour les systèmes à puits, la précision était limitée à environ 2 cm pour les niveaux et à 2 minutes pour le temps, du fait de l’épaisseur du tracé sur le papier; en outre, les dimensions du papier d’enregistrement changent avec l’humidité. La plupart des enregistrements sont effectués de manière automatique et mesurent non seulement les marées océaniques, mais aussi plusieurs variations du niveau marin qui peuvent être provoquées par des changements de la pression atmosphérique, par la densité de l’eau, les courants, mais aussi par des mouvements verticaux du sol sur lequel est située la station de mesure, par des déplacements tectoniques, des ajustements isostatiques, par la compaction de sédiments, la subsidence du môle, etc. (Woppelmann and Pirazzoli, 2005).

Lors du calcul des surcotes (différences entre la marée observée et la marée astronomique au même moment) une imprécision temporaire dans la vitesse de rotation du tambour circulaire, sur lequel est fixé le papier d’enregistrement, peut produire dans des régions macrotidales des erreurs pouvant atteindre plusieurs décimètres (que l’on peut identifier aisément par un examen visuel) mais aussi des écarts plus faibles, qui sont beaucoup plus difficiles à détecter. En outre des faibles différences de phase entre les enregistrements du marégraphe et l’estimation harmonique de la marée peuvent provoquer des faux résidus qui n’ont aucune signification physique.

Dans le présent travail, les hauteurs ont été obtenues par interpolation à partir de bandes verticales de 10 cm. Bien que les valeurs interpolées soient calculées au centimètre près, une telle précision, meilleure que celle des données d’origine, serait illusoire et il est prudent d’estimer que ces valeurs sont affectées par une marge d’incertitude qui est probablement de l’ordre de ±5 cm.

57

4. Estimation des temps de retour en Méditerranée

Sur les côtes méditerranéennes, la hauteur des surcotes prédomine nettement sur celle de la marée microtidale. Le calcul des temps de retour des niveaux d’eau extrêmes par la méthode des probabilités combinées devient donc moins fiable que sur les côtes macrotidales ou mégatidales des côtes atlantiques et de la Manche. En effet, la probabilité des niveaux marins les plus élevés que permet de calculer cette méthode ne dépasse pas la somme de la plus forte surcote combinée à la marée astronomique la plus élevée. Or, des enregistrements insuffisamment longs risquent de ne pas contenir des surcotes extrêmes significatives, ce qui peut aboutir à une sous-estimation des niveaux extrêmes pour des longs temps de retour.

D’autre part, la modestie de la marée, qui ne laisse au-dessus du 99,9ème centile qu’une hauteur généralement inférieure à celle de la précision dans les mesures, rend peu significatives, sinon dérisoires, d’éventuelles corrections pour l’interaction entre la marée et les surcotes/décotes ou pour des effets saisonniers. L’absence de correction implique une possible surestimation des niveaux d’eau extrêmes ; en effet, il est possible que les effets de l’interaction et de la saisonnalité, bien que plus difficiles à quantifier, aient malgré tout une influence sur les niveaux extrêmes. Enfin, la brièveté des enregistrements utilisables sur les côtes françaises de la Méditerranée n’est pas favorable à ce type de calcul, puisqu’elle permet peu de comparaisons avec des résultats obtenus par d’autres méthodes. Néanmoins, des efforts récents dans la digitalisation de marégrammes anciens ont permis de tenter des comparaisons de ce type pour cinq sites : - à Marseille, en utilisant une longue série qui vient d’être digitalisée par l’IGN et le SHOM, même si elle n’a pas pu être encore diffusée à cause de quelques petits problèmes de validation des données, qui restent à l’étude ; - à Toulon, où le SHOM dispose de18 ans d’années complètes équivalentes d’enregistrements, dont 14 ans avec moins de 15% de données manquantes ; - à Port-Vendres, où des marégrammes de la période 1983-1997 ont été digitalisés pour le Service Maritime et de Navigation du Languedoc-Roussillon (SMNLR) ; - à Sète, où des marégrammes de la période 1986-1999, également digitalisés pour le SMNLR, peuvent être comparés au enregistrements automatiques effectués depuis 1996 sur une autre station installée par le SHOM à proximité de la station précédente ; - enfin aux Salins de Giraud, dans le delta du Rhône, où des mesures quotidiennes ont été effectuées depuis 1905 et où des marégrammes de la période 1979-1995 viennent d’être digitalisés par Albin Ulmann dans le cadre de la préparation de sa thèse de doctorat (Université d’Aix-Marseille I).

Les séries de Port-Vendres et de Sète ont été numérisées au CETE Méditerranée pour le compte du SMNLR et de l'Arrondissement Maritime de la DDE13. Cette numérisation a pu être réalisée grâce à la fourniture de l'ensemble des données au format papier par le Port Autonome de Marseille. Les organismes indiquent que la fiabilité des données est moyenne et qu'elles sont encore en phase de validation. L'utilisation d'une période aussi courte ne permet pas, en outre, de tirer des tendances à long terme fiables de la remontée de la mer. Des décalages en temps peuvent aussi fausser les calculs des surcotes.

58

Pour calculer les surcotes à Port-Vendres, à Sète et aux Salins de Giraud, où les marégrammes se rapportent au zéro NGF, nous avons utilisé le logiciel POLIFEMO (Tomasin, 2005) et exprimé l’ensemble des hauteurs (marée, surcotes/décotes, niveaux extrêmes) par rapport au niveau moyen évolutif de la mer. A Marseille, Toulon et dans les autres stations où le logiciel du SHOM PREDIT pouvait être appliqué, les hauteurs de la marée astronomique et des extrêmes se rapportent, comme sur la côte atlantique, au zéro hydrographique, alors que les surcotes/décotes, se rapportent au niveau moyen évolutif de la mer. Enfin, afin de tenir compte de la faiblesse du marnage en Mediterranée, nous y avons utilisé des bandes altimétrique de 5 cm de hauteur (au lieu de 10 cm pour les côtes atlantiques et de la Manche) aussi bien pour la marée que pour les surcotes/décotes et les niveaux extrêmes. 4.1. Résultats

Les Figures 6.1 à 6.9 synthétisent les principaux résultats obtenus. Lorsque les données disponibles n’étaient pas suffisantes pour calculer les coefficients de correction Cc, nous avons estimé que la surestimation due à l’absence de coefficients empiriques de correction et la sous-estimation qui pouvait résulter de l’éventuelle absence d’extrêmes significatifs dans la série disponible pouvaient plus ou moins se compenser. Dans ces cas, heureusement peu nombreux, nous proposons d’utiliser en première approximation la méthode des probabilités combinées non corrigée, au moins à titre indicatif.

A Marseille, deux séries de données on pu être utilisées : l’analyse des enregistrements digitalisés de la période 1886-1988, bien qu’encore en cours de validation (quelques problèmes de décalage altimétrique subsistent, notamment dans les années 1950), a permis une comparaison avec des résultats analogues obtenus de la série plus récente 1985-2004, qui est considérée plus fiable. Pour les deux séries, les prévisions de la marée astronomique fournies par le logiciel PREDIT du SHOM semblent se rapporter au zéro hydrographique de la fin du XIXème siècle, sans tenir compte de l’élévation locale du niveau moyen de la mer qui s’est produite depuis (environ 0,12 cm/an). En effet, la moyenne annuelle des surcotes/décotes, définies comme la différence entre la marées observée et la marée astronomique au même moment, montre une tendance croissante au taux d’environ 0,12 cm/an à partir d’un zéro situé en 1889. Les surcotes/décotes des années après 1889 doivent donc être diminuées de 0,12 cm/an avant de pouvoir être utilisées valablement pour les probabilités combinées. De ce fait, les hauteurs de retour obtenues se rapporteront à l’année 1889 (Figs. 6.1A et 6.1B). Les valeurs maximales et minimales observées devront être corrigées de la même manière. Il en résulte des coefficients de correction Cc d’environ 0,11 pour la série la plus ancienne (Tableaux 7 et 8) et de 0,08 pour les maximaux de la série la plus récente. Si l’on préfère se rapporter à une autre année (par exemple à l’année 2000), les hauteurs de retour devront tenir compte de l’élévation du niveau de la mer entre 1889 et 2000, c’est à dire être augmentées d’environ 13 cm (Tableau 7).

A Toulon (Fig. 6.2) les forts coefficients de correction Cc (0,05 pour les extrêmes maximaux, 0,04 pour les minimaux) tendent à diminuer fortement les extrêmes JPM qui autrement surestimeraient la réalité.

A Nice (Fig. 6.3), si le coefficient de correction pour les extrêmes maximaux est proche de l’unité, sa très faible valeur (0,005) pour les extrêmes minimaux tend à réduire nettement la grandeur de ces derniers.

59

A Monaco (Fig. 6.4) les coefficients de correction sont aussi importants pour les extrêmes maximaux (0,03) que pour les extrêmes minimaux (0,04), impliquant des réductions non négligeables des hauteurs de retour qui auraient été obtenues avec les probabilités combinées.

A Ajaccio (Fig. 6.5), si le coefficient de correction pour les extrêmes maximaux (environ 0,8) modifie peu les prévisions JPM, celui pour les extrêmes minimaux (0,017) a un effet nettement plus important, augmentant de presque 60 fois le temps de retour des probabilités combinées.

A Banyuls également (Fig. 6.6) on observe une forte correction pour les extrêmes minimaux (0,035) alors qu’aucune correction ne semble nécessaire pour les niveaux maximaux.

A Port-Vendres (Fig. 6.7) les données digitalisées du marégraphe SMNLR sont rapportées au zéro NGF qui semble se trouver, d’après les enregistrements, à environ 6 cm au-dessous du niveau moyen évolutif de la mer. Les coefficients de correction de JPM sont ici de l’ordre de l’unité pour les extrêmes maximaux et de 0,018 pour les minimaux.

A Sète également, les données digitalisées du marégraphe SMNLR sont rapportées au zéro NGF. D’après les mesures, le niveau moyen de la mer (auquel se rapportent la marée astronomique, les surcotes/décotes et les probabilités combinées (Fig. 6.8A)) se trouve à environ 14 cm au-dessus du zéro NGF. Il en résulte qu’aucune correction n’est nécessaire au JPM pour l’extrême maximal, alors que l’extrême minimal est inférieur au JPM d’environ 6 cm. Pour comparer ces résultats avec ceux que l’on peut déduire de la station du SHOM (Fig. 6.8B), il faut tenir compte du fait que la base de référence des diagrammes n’est pas la même pour la marée astronomique et pour les JPM : niveau moyen évolutif de la mer pour la Fig. 6.8A et zéro hydrographique pour la Fig. 6.8B (ce qui peut expliquer, au moins en partie, le décalage d’une quarantaine de cm entre les courbes correspondantes). Cependant, la base de référence pour les surcotes et les décotes est par définition la même dans les deux figures. Pourtant, des différences apparaissent, surtout dans l’amplitude des courbes, qui nous ont poussé à une analyse plus approfondie pour la période de 4 ans 1996-1999, qui est commune aux deux séries. Cette analyse a mis en évidence les résultats suivants : (1) les 5 premiers niveaux maximaux horaires atteignent en moyenne +127,0 cm (par rapport au zéro NGF) dans la station du SMNLR, et +127,4 cm (par rapport au zéro hydrographique) dans la station SHOM ; par contre, la moyenne des 5 derniers niveaux minimaux est de –31,6 cm dans la station du SMNLR, contre –6,4 cm dans la station du SHOM ; ces différences, qui ne peuvent pas être expliquées uniquement par un écart entre bases de référence, laissent supposer un comportement hydrodynamique différent au moment des niveaux extrêmes (surtout maximaux) à proximité immédiate des deux stations. (2) les données digitalisées de la station SMNLR présentent une plus grande variabilité que les données horaires de la station SHOM (écart-type (std deviation) de 15,1 contre 13,7 ; variance de 228,3 contre 188,9 ; étendue (range) de 159 contre 121) ; (3) le niveau moyen de la mer s’accroît légèrement plus rapidement dans la station du SHOM (de l’ordre de +1,47±0,6 cm/an en moyenne) que dans la station du SMNLR ; ceci laisse supposer l’existence d’un phénomène de subsidence (compaction du sol ?) dans la première station.

Aux Salins de Giraud, où l’évolution du risque de submersion a pu être suivi depuis le début du XIXème siècle (Ullmann et al., 2006), les probabilités combinées fournissent, pour la période de mesures horaires presque continues entre 1979 et 1995 (Fig. 6.9A), une estimation pour les extrêmes maximaux qui coïncide, sans correction, avec le maximum mesuré. Par contre, un coefficient de correction Cc de 0,41 est nécessaire pour obtenir le minimum mesuré. En ajoutant aux données également les mesures quotidiennes disponibles depuis 1905, on aurait obtenu des estimations de même ordre (Fig. 6.9B). Cependant la comparaison avec le maximum et le minimum mesurés devient incertaine dans la Fig. 6.9B, compte tenu des variations du niveau relatif de la mer au cours d’un siècle dans cette région deltaïque.

60

Tableau 7. Hauteurs maximales enregistrées, estimations de hauteur pour un temps de retour correspondant à la totalité des mesures disponibles et estimations de hauteur proposées pour des temps de retour de respectivement 10, 50 et 100 ans.

Hauteur estimée pour un temps de retour correspondant à la longueur des enregistrements disponibles

Hauteurs maximales proposées (cm), d’après JPM corrigé avec Cc, ou à défaut d’après JPM seul, pour des temps de retour de :

Station Longueur desenregistrements

Hauteur maximale

(années complètes équivalentes)

enregistrée (cm)

Coefficient de correction Cc

JPM (Probabilités combinées) (cm)


GEV (cm)

Gumbel (cm)


22A. Marseille (1886-1988)

82,9 136b,c 0,11 147b 141b 153 a 166 a 131 a 146 a 150a

22B. Marseille (1985-86, 1998-2004)

6,9 124b,c 0,08 140b 137b -- -- 140 a 145a 147a

23. Toulon 18,0 93a 0,05 101a 93a 92 a 106 a 91 a 96 a 98 a 24. Nice 6,1 96a ~1 95a 96a -- -- ~96 a ~96 a ~97 a 25. Monaco 9,8 97a 0,03 105a 97a -- -- 97 a 101 a 102 a 26. Ajaccio 3,0 91a ~0,8 90a 91a -- -- 91 a n.d. n.d.27. Banyuls 5,6 107a ~1 106a 107a -- -- 110 a 114 a 115 a 28. Port-Vendres (1983-1997) (SMNLR)

13,7 78d (=~72e)

~1 80e 72e 72 d 79 d 72e 75e 76 e

34A. Sète (1986-1999) (SMNLR)

13,6 131d (=~117e)

~1 116e ~116e 117d 125d 115e 121e 124e

34B. Sète (1996-2001) (SHOM)

5,7 129a

(=~87e) ~1 128a 129a -- -- 131 a 135 a 136 a

36. Salins de Giraud (1979-1995)

14,0 100 d (=~89e)

~1 90e ~90e 97d 101d 89e 94e 95e

36. Salins de Giraud (1905-2005)

16,9 140 d n.d. 93e n.d. -- -- 90e 100e 102e

a : hauteurs par rapport au zéro hydrographique en l’an 2000 ; b : hauteurs par rapport au zéro hydrographique en 1889 ; c : niveaux corrigés pour tenir compte des variations du niveau moyen de la mer ; d : hauteurs par rapport au zéro NGF ; e : hauteurs par rapport au niveau moyen évolutif de la mer (année 2000) ; n.d. : non disponible.

61

Tableau 8. Hauteurs minimales enregistrées dans des stations méditerranéennes et estimations de hauteur proposées pour des temps de retour de respectivement 10, 50 et 100 ans.

Estimation des hauteurs minimales (cm), d’après JPM corrigé avec Cc, ou à défaut d’après JPM seul, pour des temps de retour de :

Station Longueur desenregistrements

Hauteur minimale

(années completes équivalentes)

enregistrée (cm)

Estimations de hauteur d’après JPM (probabilités combinées) pour un temps de retour correspondant à la longueur des enregistrements (cm)

Coefficient de correction Cc

Estimation de hauteur d’après JPM après correction avec Cc (cm)


22A. Marseille (1886-1988) 82,9 -8b,c 8 5-10b 0,105 -6 b 12a a a 22. Marseille (1985-86, 1998-2004) 6,9 -8b,c 0 b n.d. n.d. 0 a -3 a n.d.23. Toulon 18,0 -3a -15 a 0,04 -3 a -12 a -18 a -20 a 24. Nice 6,1 4a -6 a 0,005 4 a -7 a -10 a -10 a 25. Monaco 9,8 8a 0 a 0,04 8 a 0 a 0 a -1 a 26. Ajaccio 3,0 -2a -15 a 0,017 -2 a -15 a -19 a -22 a 27. Banyuls 5,6 -2a

-12 a 0,035 -2 a -14 a -15 a -16 a

28. Port-Vendres (SMNLR) 13,7 -34d (=~-40e) -45e 0,018 -40e -45 e -45 e -46 e 34A. Sète (1986-1999, SMNLR) 13,6 -60d (=~-74e) -55 e n.d. n.d. -65 e -70 e -71 e 34B. Sète (1996-2001, SHOM) 5,7 -8a (=~-50e) -10 a 0,40 -8 a -10 a -12 a -13 a 36A. Salins de Giraud (1979-1995) 14,0 -51d (=~-62e) -66 e 0,41 -62e -61 e -68 e -70 e 36B. Salins de Giraud (1905-2005) 16,9 -51d -67e n.d. n.d. -66 e -70 e -71 e a : hauteurs par rapport au zéro hydrographique en l’an 2000 ; b : hauteurs par rapport au zéro hydrographique en 1889 ; c : niveaux corrigés pour tenir compte des variations du niveau moyen de la mer ; d : hauteurs par rapport au zéro NGF ; e : hauteurs par rapport au niveau moyen évolutif de la mer (année 2000) ; n.d. : non disponible.

62

22A. Marseille (1886-1988) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0005e0,1095x

y = 7E-05e-0,2355x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

170

180

190

200

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum observésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.1A

63

22B. Marseille (1985-6, 1998-2004) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0009e0,0883x

y = 7E-05e-0,2521x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-10

0

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

10

0

11

0

12

0

13

0

14

0

15

0

16

0

17

0

18

0

19

0

20

0

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum observésJPM corrigé avec Cc

Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.1B

64

23. Toulon : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,2023x

y = 6E-05e-0,2727x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum mesurésJPM corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.2.

65

24. Nice : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,2092x

y = 4E-05e-0,3044x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 6.3

66

25. Monaco : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,2326x

y = 8E-05e-0,2552x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

Hauteurs (cm)

Tem

ps d

e re

tour

(an

nées

)


Fig. 6.4.

67

26. Ajaccio : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0001e0,2286x

y = 9E-05e-0,2525x

0,00001

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 6.5.

68

27. Banyuls : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,1497x

y = 0,0001e-0,1875x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

170

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de r

eto

ur

(an

nées

)


Fig. 6.6.

69

28. Port-Vendres (SMNLR) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0002e0,1329x

y = 1E-04e-0,2042x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

Hauteurs par rapport au niveau moyen évolutif de la mer (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum mesurés JMP corrigé avec Cc Tendance exponentielle pour les surcotesTendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.7.

70

34A. Sète (1986-1999, SMNLR) : temps de retour des hauteus de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0006e0,0851x

y = 0,0002e-0,1594x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

170

180

190

200


Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum mesurés Tendance exponentielle pour les surcotes Tendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.8A

71

34B. Sète (1996-2001, SHOM) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0004e0,1048x

y = 0,0001e-0,1679x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

Hauteurs (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 6.8B

72

36A. Salins de Giraud (1979-1995) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,1129x

y = 0,0001e-0,1761x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150


Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)


Fig. 6.9A

73

74

36B. Salins de Giraud (1905-2005) : temps de retour des hauteurs de marée, des surcotes/décotes et des niveaux extrêmes

y = 0,0003e0,116x

y = 0,0002e-0,1645x

0,0001

0,001

0,01

0,1

1

10

100

1000

-120

-110

-100 -90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

170

Hauteurs par rapport au niveau moyen de la mer (cm)

Tem

ps

de

reto

ur

(an

née

s)

Marée astronomique Surcotes/décotesJPM (Probabilités combinées) Maximum et minimum mesurés (niveaux NGF, non corrigés)Tendance exponentielle pour les surcotes Tendance exponentielle pour les décotes

Fig. 6.9B

4.2 Comparaisons avec la distribution GEV et avec la méthode de Gumbel Pour les cinq séries de mesures horaires les plus longues, les intervalles de confiance à 95% des estimations GEV, les équations des

droites extrémales théoriques de Gumbel et les hauteurs extrêmes selon Gumbel pour des temps de retour 10, 50 et 100 ans, sont résumées dans le Tableau 9 aussi bien pour les hauteurs d’eau maximales que pour les surcotes maximales.

On peut observer, dans la Fig. 7, qui synthétise les analyses des distributions GEV pour les hauteurs d’eau maximales annuelles, qu’une distribution de type Weibull est proposée pour Toulon, avec une limite supérieure qui ne peut pas être dépassée autour de 95 cm, ce qui est évidemment irréaliste. Aux Salins de Giraud l’intervalle de confiance à 95% tend à devenir rapidement trop large pour être utilisable. Pour les surcotes maximales, d’après le Tableau 9, une distribution de type Weibull est proposée aussi pour Port-Vendres.

A Marseille, les extrapolations fondées sur un modèle GEV ou sur la distribution de Gumbel semblent surestimer les hauteurs de retour maximales (Tableaux 7, 9 et Fig. 8). Pour les surcotes/décotes extrêmes, les tendances exponentielles (Fig. 6.1A et 6.1B) obtiennent des valeurs de même ordre que les modèles GEV ou de Gumbel (Tableau 9) mais leur extrapolation à des temps de retour dépassant la longueur des enregistrements disponibles n’est pas fiable, puisqu’elle peut aboutir, par exemple à Port-Vendres (Fig. 6.7) ou à Sète (Fig. 6.8A), à des surcotes plus élévées que les niveaux d’eau totaux des probabilités combinées.

A Toulon la méthode de Gumbel tend à surestimer les extrêmes alors que la distribution GEV reste proche de JPM corrigé avec Cc et de la réalité.

A Port-Vendres, compte tenu des décalages dans les bases de référence, les résultats GEV sous-estiment légèrement les extrêmes maximaux obtenus par JPM corrigé, alors que Gumbel, ou JPM non corrigé, tendent à les surestimer légèrement. Les tendances exponentielles pour les surcotes et les décotes apparaissent peu fiables pour des extrapolations à des temps de retour dépassant un an.

A Sète, d’après une comparaison entre les Tableaux 7 et 9, les simulations GEV et Gumbel surestiment nettement les extrêmes maximaux et les surcotes extrêmes.

Enfin aux Salins de Giraud, la méthode de Gumbel aurait abouti à une surestimation des hauteurs extrêmes aussi bien pour les hauteurs d’eau maximales que pour les surcotes maximales, alors qu’une simulation GEV propose des marges d’incertitude excessives.

Les comparaisons précédentes ont montré que la méthode des probabilités combinées (JPM) corrigée avec le coefficient Cc, ou à defaut

sans corrections, donne des estimations plus proches de la réalité que les autres méthodes considérées. Il est donc acceptable de l’appliquer également à des séries de données plus courtes, où elle est la seule à permettre des estimations des valeurs extrêmes. C’est le cas, notamment, de Nice, de Monaco, d’Ajaccio et de Banyuls (Fig. 6.3 à 6.6). Dans l’ensemble, on peut observer (Tableau 7) que sur les côtes méditerranéennes les extrêmes maximaux, même à fréquence centenaire, tendent à ne pas dépasser la cote de un +150 cm par rapport au zéro hydrographique, mais peuvent atteindre 124 cm à Sète et 102 cm aux Salins de Giraud par rapport au niveau moyen de la mer. Les coefficients de correction sont souvent proches de l’unité pour les extrêmes maximaux

75

(sauf à Monaco et à Toulon, où une forte réduction est envisageable), alors que (Tableau 8) le coefficient de correction reste généralement suffisamment significatif pour ne pas permettre d’atteindre les extrêmes minimaux prévus par les probabilités combinées.

L’ensemble des coefficients de correction Cc des probabilités combinées, qui correspondent à des niveaux extrêmes mesurés le long des littoraux de l’Hexagone, est synthétisé graphiquement dans la Fig. 9 pour les niveaux maximaux et dans la Fig. 10 pour les niveaux minimaux.

Tableau 9. Essai d’application des simulations GEV et de la méthode de Gumbel aux hauteurs d’eau maximales annuelles et aux surcotes maximales pour les stations marégraphiques de Méditerranée disposant d’au moins 13 années d’enregistrements horaires avec moins de 15% de valeurs manquantes.

Application de la théorie des extrêmes de Gumbel (1954)Intervalle de confiance à 95% (cm) pour des extrapolations basées sur un modèle GEV pour des temps de retour de :

Hauteurs obtenues (cm) pour des temps de retour de :

Station Nombre d’années d’enregistrementsavec moins de 15% de données manquantes 10 ans 50 ans 100 ans

Equation des droites des valeurs les plus élevées sur un diagramme de probabilité (cf. Fig. 8) 10 ans 50 ans 100 ans

Hauteurs d’eau maximales 22. Marseille (1886-1988)a,b 73 133-144 143-163 146-170 x = 110,9 + 12,53 y 139 160 169 23. Toulona 14 89-94 ? 92-94 ? 92-95 ? x = 79,58 + 9,09 y 100 115 121 28. Port-Vendresc 13 68-76 72-80 73-82 x = 56,48 + 8,77 y 76 91 97 34. Sètec 14 104-132 115-153 120-163 x = 84,07 + 15,85 y 120 146 157 36. Salins de Giraudc 13 90-99 101-298 ! 103-448 ! x = 66,13 + 13,28 y 96 118 127

Surcotes maximales 22. Marseilled 73 74-84 84-102 87-108 x = 52,0 + 12,43 y 80 100 109 23. Toulond 14 41-47 44-49 45-50 x = 33,55 + 5,94 y 47 57 61 28. Port-Vendresd 13 61-64 ? 63-64 ? 64 ? x = 46,6 + 9,76 y 69 85 91 34. Sèted 14 85-119 98-154 ! 102-171 ! x = 66,42 + 16,53 y 104 131 142 36. Salins de Giraudd 13 65-100 85-153 ! 86-184 ! x = 51,6 + 13,55 y 82 104 114 a : hauteurs par rapport au zéro hydrographique ; b : niveaux corrigés pour tenir compte de l’élévation du niveau de la mer ; c : hauteurs par rapport au zéro NGF ; d : hauteurs par rapport au niveau moyen de la mer.

76

Fig. 7. Estimation des temps de retour et des intervalles de confiance à 95% pour les hauteurs d’eau maximales annuelles de stations méditerranéennes d’après des distributions GEV

22. Marseille 23. Toulon 28. Port-Vendres

34. Sète 36. Salins de Giraud

77

Fig. 8. Application de la méthode de Gumbel aux maxima annuels de Marseille (1885-1988). On a utilisé 73 années avec moins de 15% de données horaires digitalisées manquantes, après correction pour une élévation du niveau relatif de la mer de 0,12 cm/an.

x = 110,9 + 12,53 y

78

Figure 9. Coefficients de correction Cc des probabilités combinées (entre parenthèses) qui correspondent aux extrêmes maximaux mesurés le long du littoral français

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude

Ligne de riveMarégraphe

(0,61)

(0,07)

(0,8)

(0,19)

(0,54)(0,25)(0,17)

(0,07)(0,2)

(0,33)(0,26)

(0,40)(0,06)

(0,46) (0,16)

(0,04)

(0,27)

(0,84)(0,12)

(0,09)(0,24)

(0,11) (0,05)

(~1)(0,03)

(0,8)(~1)

(~1) (~1)

79

Figure 10. Coefficients de correction Cc des probabilités combinées (entre parenthèses) qui correspondent aux extrêmes minimaux mesurés le long du littoral français

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude


(1,18)

(0,03)

(6,3)

(0,53)

(0,40)(0,82)(0,21)

(1,8)(1,3)

(0,59)(5,0)

(0,21)(0,20)

(0,64) (~1)

(0,62)

(1,65)

(0,07)(0,11)

(0,10)(0,31)

(0,105)(0,04)

(0,005)(0,04)

(0,017)(0,035)(0,018)

(0,4) (0,4)

80

5. Conclusions : estimation des niveaux d’eau extrêmes à long terme compte tenu des tendances de l’évolution météorologique récente et des prévisions des modèles climatiques

L’objet ultime de cette étude est de tenter une estimation des niveaux d’eau extrêmes à l’horizon des années 2050 et 2100. Les modèles climatiques laissant prévoir une élévation du niveau global de la mer, il n’a pas semblé indispensable de considérer les extrêmes minimaux, qui devraient, avec ces prévisions, rester moins sévères que les actuels. Pour les extrêmes maximaux, ayant auparavant considéré séparément les divers éléments qui peuvent contribuer à leur développement, on peut maintenant essayer de les additionner. Ces éléments sont les suivants :

(1) Les hauteurs extrêmes pour des temps de retour de 50 et de 100 ans déduites des mesures marégraphiques horaires disponibles (cf. les Tableaux 5 (p. 55) et 7 (p. 61)) .

(2) Un pic marégraphique peut se produire à des moments intermédiaires entre deux heures entières. D’après l’analyse de quelques marégrammes au moment de fortes surcotes, on peut estimer qu’en l’espace d’une demi heure le pic peut difficilement dépasser les mesures horaires de plus de 10% de la surcote maximale enregistrée dans la station considérée.

(3) Les variations récentes du niveau moyen de la mer ont été déjà quantifiées dans des rapports antérieurs (Pirazzoli 2005a,b). L’origine de ces tendances, qui sont assez variables d’une station à l’autre, a vraisemblablement une source locale (compaction de sédiments, tectonique) ou régionale (isostasie post-glaciaire), même si une composante globale ne peut pas être exclue. Il est donc probable que les tendances récentes (locales ou régionales) se poursuivent au cours du prochain siècle. Cependant les données disponibles sont parfois insuffisantes pour pouvoir les extrapoler avec confiance dans les prochaines décennies. Dans ces cas, qui nécessitent une confirmation lorsque des données plus nombreuses auront été recueillies, les valeurs obtenues par extrapolation ont été accompagnées par un point d’interrogation.

(4) Pour l’estimation de la montée du niveau global de la mer au cours du prochain siècle, nous ne pouvons fonder des estimations que sur les prévisions des meilleurs spécialistes mondiaux en la matière, notamment celles du GIEC (IPCC), dont le dernier rapport de 2001 estimait l’élévation à environ +17±12 cm en 2050 et à +48±39 cm en 2100. Lorsque le prochain rapport du GIEC sera disponible, vraisemblablement en 2007, il sera nécessaire d’en tenir compte pour mettre à jour les estimations.

(5) Enfin, des changements climatiques peuvent rendre les surcotes plus élevées que par le passé récent. Les tendances récentes des facteurs météorologiques à proximité des stations marégraphiques ne laissent pas prévoir une forte augmentation des risques sur les côtes françaises (Pirazzoli, 2005a ; CETMEF, 2006). Cependant, en certaines stations, heureusement peu nombreuses, les surcotes maximales, qui par définition ne dépendent pas des variations du niveau moyen de la mer, tendent à s’élever rapidement. Nous avons tenté d’extrapoler cette tendance en supposant qu’elle pouvait se poursuivre au cours du prochain siècle. Cependant, lorsque cette élévation des surcotes maximales est en contradiction avec les tendances des éléments météorologiques supposés les provoquer, nous avons de nouveau ajouté un point d’interrogation à l’estimation, qui indique que la tendance reste à confirmer. Les éléments ci-dessus sont quantifiés dans les Tableaux 10 à 15, qui constituent le conclusions de ce rapport pour les différents sites marégraphiques du littoral français de l’Hexagone . Ces même résultats sont résumés graphiquement dans les Fig. 11 à 14.

81

Tableau 10 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales (par rapport au zéro hydrographique) en 2050, avec un temps de retour de 50 ans sur les côtes atlantiques et de la Manche, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.

Station Hauteur d’après Surélevation du pic de les mesures horaires(cf. Tableau 5) (cm)

la marée par rapport aux valeurs horaires (10% de la surcote max) (cm)

Elévation localedu niveau relatifde la mer (cm)

Montée globale du niveau de la mer (GIEC, 2001)(cm)

Tendance récente des surcotes (cm)

Niveau TOTAL statique (cm)

1. Saint-Jean-de-Luz 517 +6 +30,5±12,5 ? +17±12 +18,5±36 ? 589±23 ? 2. Boucau 511 +11 +2 +17±12 0 541±12 3. Arcachon 520 +8 +22 ? +17±12 +9±16 576±14 ? 4. Port-Bloc 639 +11 +4 +17±12 +14,5±14,5 686±13 5. La Rochelle 723 +17 +10,5 +17±12 0 768±12 6. Les Sables-d’Olonne 631 +11 +34±8 ? +17±12 0 693±10 ? 7. Saint-Gildas 629 +15 +5 +17±12 0 666±12 8. Saint-Nazaire 640 +17 +4 +17±12 0 678±12 9. Port-Tudy 607 +13 0 ? +17±12 0 637±12 10. Le Crouesty 632 +7 ? +17±12 ? 656±12 ? 11. Concarneau 608 +9 ? +17±12 ? 634±12 ? 12. Brest 812 +14 +6 +17±12 +1,2±1,6 850±9 13. Le Conquet 782 +14 +15,5±2 +17±12 0 829±9 14. Roscoff 1003 +10 +9,5±5,5 +17±12 0 1040±9 15. Saint-Malo & Saint-Servan 1369 +19 +6,4 +17±12 0 1411±12 16. Cherbourg 721 +14 +7,5±2 +17±12 0 760±9 17. Le Havre 903 +20 +9±2 +17±12 0 949±9 18. Dieppe 1056 +17 +26,5±3,5 +17±12 +24±18,5 ? 1141±13 ? 19. Boulogne 996 +21 +22±3 +17±12 +17±20 ? 1073±14 ? 20. Calais 827 +22 0 ? +17±12 +13,5±16,5 880±14 21. Dunkerque 736 +22 +10,5±2,5 +17±12 +16,5±14,5 ? 802±11 ?

82

Tableau 11 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales (par rapport au zéro hydrographique) en 2050 avec un temps de retour de 100 ans sur les côtes atlantiques et de la Manche, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.





Tendance récente des surcotes (cm)


1. Saint-Jean-de-Luz 521 +6 +30,5±12,5 ? +17±12 +18,5±36 ? 593±40 ? 2. Boucau 519 +11 +2 +17±12 0 549±12 3. Arcachon 523 +8 +22 ? +17±12 +9±16 579±20 ? 4. Port-Bloc 646 +11 +4 +17±12 +14,5±14,5 693±19 5. La Rochelle 732 +17 +10,5 +17±12 0 777±12 6. Les Sables-d’Olonne 637 +11 +34±8 ? +17±12 0 699±14 ? 7. Saint-Gildas 635 +15 +5 +17±12 0 672±12 8. Saint-Nazaire 648 +17 +4 +17±12 0 686±12 9. Port-Tudy 613 +13 0 ? +17±12 0 643±12 10. Le Crouesty 636 +7 ? +17±12 ? 660±12 ? 11. Concarneau 613 +9 ? +17±12 ? 639±12 ? 12. Brest 819 +14 +6 +17±12 +1,2±1,6 857±14 13. Le Conquet 790 +14 +15,5±2 +17±12 0 837±12 14. Roscoff 1010 +10 +9,5±5,5 +17±12 0 1047±13 15. Saint-Malo & Saint-Servan 1377 +19 +6,4 +17±12 0 1419±12 16. Cherbourg 729 +14 +7,5±2 +17±12 0 768±12 17. Le Havre 915 +20 +9±2 +17±12 0 961±12 18. Dieppe 1066 +17 +26,5±3,5 +17±12 +24±18,5 ? 1083±22 ? 19. Boulogne 1006 +21 +22±3 +17±12 +17±20 ? 1151±24 20. Calais 839 +22 0 ? +17±12 +13,5±16,5 892±20 21. Dunkerque 749 +22 +10,5±2,5 +17±12 +16,5±14,5 ? 815±20 ?

83

Tableau 12 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales (par rapport au zéro hydrographique) en 2100, avec un temps de retour de 50 ans, sur les côtes atlantiques et de la Manche, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.





Tendance récente dessurcotes (cm)


1. Saint-Jean-de-Luz 517 +6 +61±25 ? +48±39 +37±72 ? 669±86 ? 2. Boucau 511 +11 +4 +48±39 0 574±39 3. Arcachon 520 +8 +44 ? +48±39 +18±32 638±50 ? 4. Port-Bloc 639 +11 +8 +48±39 +29±29 735±49 5. La Rochelle 723 +17 +21 +48±39 0 809±39 6. Les Sables-d’Olonne 631 +11 +68±16 ? +48±39 0 758±42 ? 7. Saint-Gildas 629 +15 +10 +48±39 0 702±39 8. Saint-Nazaire 640 +17 +8 +48±39 0 713±39 9. Port-Tudy 607 +13 0 ? +48±39 0 668±39 10. Le Crouesty 632 +7 ? +48±39 ? 687±39 ? 11. Concarneau 608 +9 ? +48±39 ? 665±39 ? 12. Brest 812 +14 +12 +48±39 +2,4±3,2 888±39 13. Le Conquet 782 +14 +31±4 +48±39 0 875±39 14. Roscoff 1003 +10 +19±11 +48±39 0 1080±41 15. Saint-Malo & Saint-Servan 1369 +19 +12,8 +48±39 0 1449±41 16. Cherbourg 721 +14 +15±4 +48±39 0 798±39 17. Le Havre 903 +20 +18±4 +48±39 0 989±39 18. Dieppe 1056 +17 +53±7 +48±39 +48±37 ? 1222±54 ?19. Boulogne 996 +21 +44±6 +48±39 +34±40 ? 1143±56 ?20. Calais 827 +22 0 ? +48±39 +27±33 924±51 21. Dunkerque 736 +22 +21±5 +48±39 +33±29 ? 860±49

84

Tableau 13 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales (par rapport au zéro hydrographique) en 2100, avec un temps de retour de 100 ans, sur les côtes atlantiques et de la Manche, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.







1. Saint-Jean-de-Luz 521 +6 +61±25 ? +48±39 +37±72 ? 673±49 ? 2. Boucau 519 +11 +4 +48±39 0 582±39 3. Arcachon 523 +8 +44 ? +48±39 +18±32 641±36 ? 4. Port-Bloc 646 +11 +8 +48±39 +29±29 742±34 5. La Rochelle 732 +17 +21 +48±39 0 818±39 6. Les Sables-d’Olonne 637 +11 +68±16 ? +48±39 0 764±30 ? 7. Saint-Gildas 635 +15 +10 +48±39 0 708±39 8. Saint-Nazaire 648 +17 +8 +48±39 0 721±39 9. Port-Tudy 613 +13 0 ? +48±39 0 674±39 10. Le Crouesty 636 +7 ? +48±39 ? 691±39 ? 11. Concarneau 613 +9 ? +48±39 ? 670±39 ? 12. Brest 819 +14 +12 +48±39 +2,4±3,2 895±28 13. Le Conquet 790 +14 +31±4 +48±39 0 883±28 14. Roscoff 1010 +10 +19±11 +48±39 0 1087±29 15. Saint-Malo & Saint-Servan 1377 +19 +12,8 +48±39 0 1457±39 16. Cherbourg 729 +14 +15±4 +48±39 0 806±28 17. Le Havre 915 +20 +18±4 +48±39 0 1001±28 18. Dieppe 1066 +17 +53±7 +48±39 +48±37 ? 1218±31 ?19. Boulogne 1006 +21 +44±6 +48±39 +34±40 ? 1153±32 ?20. Calais 839 +22 0 ? +48±39 +27±33 936±36 21. Dunkerque 749 +22 +21±5 +48±39 +33±29 ? 873±28 ?

85

Tableau 14 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales en 2050, avec des temps de retour de 50 ans et de 100 ans, sur les côtes méditerranéennes, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.



Elévation locale du niveau relatif de la mer (cm)




Temps de retour de 50 ans en l’an 2050 22. Marseille 146 a +9 +6±4 +17±12 0 178±13 a 23. Toulon 96 a +5 +1,5 +17±12 0 120±12 a 24. Nice 96 a +4 +6 +17±12 +1 124±12 a 25. Monaco 101a +3 ? +17±12 ? 121±12 a ? 26. Ajaccio n.d. +1 +18? +17±12 0 ? 27. Banyuls 114a +6 +94,5±35,5 ? +17±12 0 229±37 a ? ?28. Port-Vendres 75 b +6 +20±7 ? +17±12 +16±15 ? 134±20 b ? 34. Sète 121 b +8 ? +17±12 0 146±12 b ? 36. Salins de Giraud 100 b +10 +10±0,5 +17±12 +9,5±2 147±12 b

Temps de retour de 100 ans en l’an 2050 22. Marseille 150 a +9 +6±4 +17±12 0 182±13 a 23. Toulon 98 a +5 +1,5 +17±12 0 122±12 a 24. Nice 97 a +4 +6 +17±12 +1 125±12 a 25. Monaco 102 a +3 ? +17±12 ? 122±12 a ? 26. Ajaccio n.d. +1 +18? +17±12 0 ? 27. Banyuls 115 a +6 +94,5±35,5 ? +17±12 0 233±37 a ?? 28. Port-Vendres 76 b +6 +20±7 ? +17±12 +16±15 ? 135±20 b ? 34. Sète 124 b +8 ? +17±12 0 149±12 b ? 36. Salins de Giraud 102 b +10 +10±0,5 +17±12 +9,5±2 149±12 b a : hauteurs par rapport au zéro hydrographique ; b : hauteurs par rapport au niveau moyen de la mer de l’année 2000.

86

Tableau 15 – Estimation des hauteurs de marée extrêmes maximales en 2100, avec des temps de retour de 50 ans et de 100 ans, sur les côtes méditerranéennes, compte tenu de la poursuite des tendances marégraphiques et climatiques récentes et de l’élévation du niveau global de la mer prévu par les modèles climatiques.



Elévation locale du niveau relatif de la mer (cm)




Temps de retour de 50 ans en l’an 2100 22. Marseille 146 a +9 +12±8 +48±39 0 215±40 a 23. Toulon 96 a +5 +3 +48±39 0 152±39 a 24. Nice 96 a +4 +12 +48±39 +2 162±39 a 25. Monaco 101a +3 ? +48±39 ? 152±39 a ? 26. Ajaccio n.d. +1 +36? +48±39 0 ? 27. Banyuls 114a +6 +189±71 ? +48±39 0 357±81a ?? 28. Port-Vendres 75 b +6 +40±14 ? +48±39 +32±30 ? 201±51b ? 34. Sète 121 b +8 ? +48±39 0 177±39 b ? 36. Salins de Giraud 100 b +10 +20±1 +48±39 +19±4 197±39 b

Temps de retour de 100 ans en l’an 2100 22. Marseille 150 a +9 +12±8 +48±39 0 219±40 a 23. Toulon 98 a +5 +3 +48±39 0 154±39 a 24. Nice 97 a +4 +12 +48±39 +2 163±39 a 25. Monaco 102 a +3 ? +48±39 ? 153±39 a ? 26. Ajaccio n.d. +1 +36? +48±39 0 ? 27. Banyuls 115 a +6 +189±71 ? +48±39 0 358±81a ?? 28. Port-Vendres 76 b +6 +40±14 ? +48±39 +32±30 ? 202±51b ? 34. Sète 124 b +8 ? +48±39 0 180±39 b ? 36. Salins de Giraud 102 b +10 +20±1 +48±39 +19±4 199±39 b a : hauteurs par rapport au zéro hydrographique ; b : hauteurs par rapport au niveau moyen de la mer de l’année 2000.

87

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude


Figure 11. Fourchettes d’estimation des extrêmes maximaux en 2050 pour des temps de retour de 50 ans. Les hauteurs sont exprimées en cm au-dessus du zéro hydrographique (en rouge ou noir) ou au-dessus du niveau moyen de la mer de l’an 2000 (en jaune). Les ? indiquent que des tendances restent à confirmer.

566-612?

529-553

562-590?

673-699

756-780683-703?654-678

666-690625-649

644-668?622-646?

841-859820-838

1031-1049 1399-1423

751-769

940-958

1128-1154? 1059-1087?

866-894791-813?

165-191 108-132

112-136

109-133?

?192-266??

134-158? 135-159

114-154?

88

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude



553-633?

537-561

559-599?

674-712

765-789680-718?674-698

660-684631-655

648-672?627-651?

845-869825-849

1034-1060 1407-1431

756-780

949-973

1061-1105? 1127-1175?

872-912795-835?

169-195 110-134

113-137

110-134?

?196-270??

137-161? 137-161

115-155?

89

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude



583-755?

535-613

588-688?

686-784

770-848716-800?663-741

674-752629-707

648-726?626-704?

849-927836-914

1039-1121 1408-1490

759-837

950-1028

1168-1276? 1087-1199?

873-975811-909?

175-255 113-191

123-201

113-191?

?276-438??

138-216? 158-236

150-252?

90

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Degrés longitude

Deg

rés

lati

tude



722-820?

543-621

605-677?

708-776

779-857734-794?669--747

682-760635-713

652-730?631-709?

867-923855-915

1058-1116 1418-1496

778-834

973-1029

1187-1249? 1121-1185?

900-972845-901?

179-259 115-193

124-202

114-192?

?277-439??

141-219? 160-238

151-253?

91

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